首先创建一个csv文件，创建方式为新建一个文本文档，然后将这个文本文档重命名为test.csv 再用Excel打开，添加内容 内容如下： ?...先来添加列 data = [‘a’,’b’,’c’] df[‘字母’] = data import pandas as pd filename = '....pd.read_csv(filename,encoding='gbk') data = ['a','b','c'] df['字母'] = data df.to_csv(filename,index=None) 由于我们的列标签是中文...再来添加行 df.loc[4]=[4,’d’] import pandas as pd filename = '.
重点特性 1.1 Kafka Connect（Kafka连接器） 在0.10.0 中我们为 Hudi 添加了一个 Kafka Connect Sink，为用户提供了从 Apache Kafka 直接向...数据跳过对于优化查询性能至关重要，通过启用包含单个数据文件的列级统计信息（如最小值、最大值、空值数等）的列统计索引，对于某些查询允许对不包含值的文件进行快速裁剪，而仅仅返回命中的文件，当数据按列全局排序时...，在需要通过复杂的多列排序键对行进行排序的用例中，此属性非常方便，这些键需要通过键的任何子集（不一定是键前缀）进行有效查询，从而使空间填充曲线对于简单的线性（或字典序）多列排序性能更优。...生态 4.1 DBT支持 通过与非常流行的数据转换工具 dbt[11]集成，并已经在dbt 1.0.latest 版本中发布，用户可以更方便地创建派生的 Hudi 数据集。...: https://github.com/dbt-labs/ [12] dbt-spark#issue187: https://github.com/dbt-labs/dbt-spark/pull/210
什么是dbt？ dbt（数据构建工具）是一种数据转换工具，使数据分析师和工程师能够在云数据仓库中转换、测试和记录数据。dbt 使分析工程师能够通过简单地编写select语句来转换其仓库中的数据。...换句话说，虽然数据湖历来被视为添加到云存储文件夹中的一堆文件，但 Lakehouse 表支持事务、更新、删除，在 Apache Hudi 的情况下，甚至支持索引或更改捕获等类似数据库的功能。...DBT 通过 dbt-spark 适配器[1]包支持开箱即用的 Hudi。使用 dbt 创建建模数据集时，您可以选择 Hudi 作为表的格式。...dbt 使用 append 策略，当在同一有效负载上多次执行 dbt run 命令时，可能会导致重复行。...在这种情况下dbt 将仅更新配置指定的列，并保留其他列的先前值。
表的注释、Schema信息 ODS：Oracle中获取表的注释、Schema文件从Sqoop生成的 DWD：Oracle中获取表的信息 TableMeta：表名，表的注释，列的信息：List...ColumnMeta：列名、列的注释、列的类型、长度、精度 如何使用Python构建Oracle和Hive的连接？...明确每个业务主题对应的维度关系 step4-明确指标统计：明确所有原生指标与衍生指标 原生指标：基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，如支付总金额 衍生指标：基于原子指标添加了维度...Windows、Mac OS、Android、Linux、IOS …… 小结 掌握维度建模中维度的设计 05：维度建模回顾：维度模型 目标：掌握维度设计的常用模型 路径 step1：雪花模型...step2：星型模型 step3：星座模型 实施 雪花模型 设计：部分维度通过其他维度间接关联事实表 优点：避免数据的冗余 缺点：关联层次比较多，数据大的情况下，底层层层Join，查询数据性能降低
bg_size) bg = pygame.image.load('bg.jpg') clock 后面会用来设置帧率，bg_size是应用窗口尺寸（宽度和高度），screen是创建的屏幕（应用窗口），可以向其中添加元素...要想做一个下雪的效果，其实分两步，第一步是定义雪花，第二步是让雪花动。 1、 定义雪花 定义雪花比较简单，我们就用大大小小的圆来代替即可。...雪花的半径 x_delta = random.randint(-1, 1) # 雪花向 x 轴方向移动的距离 y_delta = random.randint(4, 6) # 雪花向 y 轴方向移的距离...for snow_info in snow_pics: 代码就是我们开始说的，展示 250 片雪花，然后调整它们的圆心。 其他代码都有注释这里不再赘述。...3、 添加音乐 有点音药感觉还是不一样的，pygame 添加音乐的方式也很简单，执行下面两句代码即可 pygame.mixer.music.load('snow_down.mp3') # 播放音乐，雪落下的声音
尽管如此我们将在本文中讨论编排，因为最终需要将添加到平台中。 • 数据监控（可选）：更多数据意味着更多潜在的数据质量问题。...dbt 是第三次数据技术浪潮的理想典范，因为它代表了这一浪潮背后的主要目标：添加特性和功能以更轻松地管理现有数据平台，并从底层数据中提取更多价值。...可以通过两种不同的方式设置 dbt 环境： • dbt Cloud：这是由 dbt Labs 托管的基于 Web 的集成开发环境 (IDE)。...建立连接后，您可以试验不同的图表类型、构建仪表板，甚至可以利用内置 SQL 编辑器向您的 BigQuery 实例提交查询。...通过将其添加到架构中，数据发现和治理成为必然，因为它已经具备实现这些目标所需的所有功能。如果您想在将其添加到平台之前了解它的功能，可以先探索它的沙箱[35]。
先看一下运行效果 这里我用的编译软件是HBuilder X，只用到了一张雪花图片snow.png,中间两个不用管,是我上课的其他内容,雪花图片我放在这里了。...1.4.2.js" type="text/javascript" charset="utf-8"> //开启定时器添加雪花图片...var left =parseInt(Math.random()*(w-size)); //把得到的随机1eft给到图片 img.css("left",left+"px"); //添加雪花移动的动画...//得到雪花移动的距离 = 屏幕高度-雪花尺寸 var top = $(window).height()-size; img.animate({"top":top+"...,可以将html代码中的最后一段注释里的内容取消注释,这样到下面的积雪就会慢慢淡出并且remove删除了,不过我觉得积雪也挺好看的,就没让它融化.如果还有什么问题可以私信我,后续我也还会一直更新 源码获取方式
Airflow https://airflow.apache.org/ 元数据治理 随着越来越多的组件和数据被引入数据基础设施，在数据库、表、数据建模（schema）、Dashboard、DAG（编排系统中的有向无环图...安装 Meltano 使用 Meltano 的工作流是启动一个“meltano 项目”并开始将 E、L 和 T 添加到配置文件中。...tables: - model.my_meltano_project.customers - model.my_meltano_project.orders 添加...图片 点击 SAVE，系统会询问应该将此图表添加到哪个 Dashboard。选择后，单击 SAVE & GO TO DASHBOARD。 图片 在 Dashboard 中，我们可以看到所有的图表。...这不，你可以看到我额外添加的、用来显示客户订单数量分布的图表： 图片 点 ··· 能看到刷新率设置、下载渲染图等其他的功能。
2、计算引擎侧我们选择 Apache Flink ，并结合 flink sql gateway + flink sql + DBT 来进行批 ETL 的开发和提交部署。...2、数据开发只需要开发 select 语句，dbt 可以自动生成结果表结构，以及基于yml 的模型注释，极大的提高了开发效率 。...并且dbt 支持非常多的 宏 语句，可以将非常多的重复工作复用，并且统一和收敛口径。...全部使用Flink 增量写入） 由于我们业务库以MongoDB 为主，有非常多的 JSON 嵌套字段，所以我们有较多的单表 Flatmap 需求，并且我们有非常多大量的不适合时间分区的大维度表，列多，更新频繁...session 启动需要静态指定JobManger 和 TaskManger 的内存 ，不能根据提交的SQL 做针对性调优，存在稳定性不佳 或 资源利用率不高的问题 – yarn per job 可以在向
默认情况下数据库的id列使用的是基于雪花算法的策略生成 背景 随着业务规模的不断扩大，需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。...示意图如下： 垂直分表： 垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。...*雪花算法：* 雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同表的主键的不重复性，以及相同表的主键的有序性。 核心思想： 长度共64bit（一个long型）。...2、指定主键列 测试：将数据库表中的id列改为 uid，将实体类中的id属性改成 uid，执行数据插入，则报告如下错误 原因：因为MP默认认为id是主键列，其他名字的属性MP无法默认自动填充 解决方案：...为主键列添加 @TableId 注解 3、value属性 实体类的属性名是 id，数据库的列名是 uid，此时使用 value 属性将属性名映射到列名 @TableId(value = "uid") private
由于维度模型允许数据冗余，因此当向一个维度表或事实表中添加字段时，不会像关系模型那样产生巨大的影响，带来的结果就是更容易容纳不可预料的新增数据。...与星型模式相同，雪花模式也是由事实表和维度表所组成。所谓的“雪花化”就是将星型模式中的维度表进行规范化处理。当所有的维度表完成规范化后，就形成了以事实表为中心的雪花型结构，即雪花模式。...向雪花模式的表中装载数据时，一定要有严格的控制和管理，避免数据的异常插入或更新。 示例 图2-4显示的是将图2-3的星型模式规范化后的雪花模式。...通常，最终用户会使用图形化的前端工具向数据库提交查询，并显示查询结果。访问步骤需要执行以下任务： 为前端工具建立一个中间层。...中间表一般是在原始表上添加过滤条件获得的数据集合，汇总表则是对原始表进行聚合操作后的数据集合。这些表中的记录数会远远小于原始表，因此前端工具在这些表上的查询会执行得更快。 7.
您向监管机构报告了不正确的数据，您的最高管理层可能要承担个人责任。 您的预测模型未运行，数百名客户支持员工无法在假期前获得下一个轮班时间表。...您的业务领导者可能不知道圣诞节期间平均客户支持响应时间从 2 小时跃升至 24 小时的原因是由于过时的上游数据的预测错误，但他们会向您描述烦恼的经历。...关键路径上的数据模型 数据模型本身很少是关键的，但最常见的是因为其下游依赖性的重要性，例如用于向网站上的用户提供建议的重要仪表板或机器学习模型。 业务关键型仪表板上游的所有数据模型都位于关键路径上。...例如： 使用预提交dbt 包中的check-model-tags强制每个数据模型都具有关键性标签 构建脚本或使用工具，自动将critical-path标签添加到业务关键资产上游的所有模型 定义关键性标签...在创建数据资产的工具中定义关键性 在 dbt 中，您可以将关键性定义与数据模型定义一起保存在 .yml 文件中。
例如，想要构建产品推荐引擎的团队可以使用可发现性工具（例如 dbt 的本机文档和沿袭功能）来查找组织保存过去客户订单的匿名数据集的位置。...用于创建自描述数据产品的技术的一个很好的例子是dbt 数据模型。模型在 dbt 中的作用不仅仅是指定如何转换数据。他们还可以描述每个模型的数据以及它与公司其他模型的关系。...例如，在 dbt 中，您可以为数据模型指定公共、私有和受保护的访问级别。通过清楚区分公司感兴趣的数据和团队内部的数据，可以提供更高的安全性。...向后兼容性 如果没有数据产品，团队通常不会发布详细的文档或合同来指定他们向其他人公开哪些数据。这意味着，当他们进行更改时（例如，删除列、更改字符串中的数据格式），无法将此信息传达给下游消费者。
默认情况下数据库的id列使用的是基于雪花算法的策略生成 背景 随着业务规模的不断扩大，需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。...雪花算法： 雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同表的主键的不重复性，以及相同表的主键的有序性。 核心思想： 长度共64bit（一个long型）。...2、指定主键列 测试：将数据库表中的id列改为 uid，将实体类中的id属性改成 uid，执行数据插入，则报告如下错误 原因：因为MP默认认为id是主键列，其他名字的属性MP无法默认自动填充 解决方案...：为主键列添加 @TableId 注解 3、value属性 实体类的属性名是 id，数据库的列名是 uid，此时使用 value 属性将属性名映射到列名 @TableId(value = "uid")...例如，阿里巴巴的开发手册中建议每个数据库表必须要有create_time 和 update_time字段，我们可以使用自动填充功能维护这两个字段 step1：添加fill属性 @TableField
在内存数据库中，不是所有的数据都需要存储在内存中，有些数据仍然能够存储在Disk上，硬盘表(Disk-Based Table，简称DBT)是传统的表存储结构，每个Page是8KB，在查询和更新DBT时，... = N'D:\ Files\ SQL Server.ldf', size=10GB , =1GB )GO View Code step2，为数据库创建一个包含内存优化数据的，向该中添加...五，内存数据库的事务处理 交叉事务是指在一个事务中，解释性TSQL语句同时访问内存优化表(Memory- Table，简称MOT)和硬盘表(Disk-Based Table，简称DBT)。...在交叉事务中，访问MOT的操作和访问DBT的操作都拥有自己独立的事务序号，就像在一个大的交叉事务下，存在两个单独的子事务，分别用于访问MOT和DBT；在sys.ns (-SQL)中，访问DBT的事务使用标识
defaults = { minSize : 10, maxSize : 20, newOn : 1000, flakeColor : "#AFDAEF" /* 此处可以定义雪花颜色...() }); }, options.newOn); }; })(jQuery); $(function(){ $.fn.snow({ minSize: 5, /* 定义雪花最小尺寸...，所以把雪花改成了淡蓝色，如果喜欢其他颜色的，可以根据注释自行修改。... /* 画雪 */ drawSnow.apply(this) } /* 创建画布 */ function snowCanvas() { /* 添加...-随机形状（此处可修改雪花颜色！！！）
设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？...（主要是索引查询销量不是最高的） 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)，推使用有序UUID和有序的整长的Rowid(雪花算法snowflake和MongoDB之ObjectId...2、C#仿造Snowflake雪花算法设计 有这么一种说法，自然界中并不存在两片完全一样的雪花的。每一片雪花都拥有自己漂亮独特的形状、独一无二。雪花算法也表示生成的ID如雪花般独一无二。...关于雪花算法的组成部分： 雪花算法会生成一个64位的二进制数据，为一个Long型。...接下来三位是所在主机的唯一标识符，通常是机器主机名的散列值。 接下来两位是产生 ObjectId 的 PID，确保同一台机器上并发产生的 ObjectId 是唯一的。
设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？...（主要是索引查询销量不是最高的） 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)，推使用有序UUID和有序的整长的Rowid(雪花算法snowflake和MongoDB之ObjectId...2、C#仿造Snowflake雪花算法设计 有这么一种说法，自然界中并不存在两片完全一样的雪花的。每一片雪花都拥有自己漂亮独特的形状、独一无二。雪花算法也表示生成的ID如雪花般独一无二。...关于雪花算法的组成部分： 雪花算法会生成一个64位的二进制数据，为一个Long型。(转换成字符串后长度最多19位) ，其基本结构： ?...接下来三位是所在主机的唯一标识符，通常是机器主机名的散列值。 接下来两位是产生 ObjectId 的 PID，确保同一台机器上并发产生的 ObjectId 是唯一的。
当我们要对若干复杂信息进行统计时，可以用 Hash函数 把这些复杂信息映射到一个容易维护的值域内 因为值域变简单、范围变小，可能造成不同的原始信息被 Hash函数 映射为相同的值，处理该冲突的方法有： “闭散列法...”（开放寻址法）：闭散列方法把所有记录直接存储在散列表中，如果发生冲突则根据某种方式继续进行探查 “开散列法” （拉链法）：开散列法是在每个存放数据的地方开一个链表，如果有多个键值索引到同一个地方，只用把他们都放到那个位置的链表里就行了...long long 类型存储这个 Hash值，让计算机自动取模 如何递推求解字符串的哈希值 基于如下的理论，对于一个字符串 S=\overline{s_{1} s_2 \cdots s_n} ，我们在后面添加一个字符...题目描述 有 N 片雪花，每片雪花由六个角组成，每个角都有长度。...我们称两片雪花形状相同，当且仅当它们各自从某一角开始顺时针或逆时针记录长度，能得到两个相同的六元组。 求这 N 片雪花中是否存在两片形状相同的雪花。
此时需要进行数据库的水平拆分，划分到不同的数据库中，那么当添加数据时，每个表都会自增长，导致主键冲突。 答案 可以使用雪花算法得出来的ID。 ????...我们先来看看雪花算法的 雪花算法主要分为 5 个部分： 第一部分是 1 个 bit：0，这个是无意义的。 第二部分是 41 个 bit：表示的是时间戳。...为什么雪花算法比UUID好，好在哪里？...思路 纯粹是问雪花算法的好处 答案 生成有顺序的id，提高数据库的性能,现在大部分都不用uuid作为主键，因为不规则，每向数据库插入一条数据就要重新排列，使数据库性能降低。 ????...，向协调者发送ACK消息 完成事务：协调者接收到所有参与者反馈的ACK消息后，完成事务 ????
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