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    微软的数据湖也凉凉了

    COSMOS features a SQL-like query engine called SCOPE upon which U-SQL was built....U-SQL是在其上构建的。 这段话有点像黑话,我来翻译一下。微软有个内部大数据平台Cosmos,微软的很多部门都用它去存储和分析数据。Cosmos上有个分析引擎脚SCOPE,和SQL很像。...提供了一个叫做U-SQL的语言,是从SCOPE那借鉴来的。 有些读文章的人知道,我毕业的第一份工作,在微软一个叫Cosmos的队伍,做的是一个叫SCOPE的语言。...查询语言要摈弃SCOPE,改用更SQL的语言,也就是后来的U-SQL。为了确保他的战略能实施,Raghu在重组的时候也杀点鸡给猴子们看。...它的分析平台支持Hadoop的那一套,也支持一个全新的U-SQL。如果你想要同时读取在Datalake里面的数据和Datalake外面的数据做分析的话,那就只有U-SQL可以选了。

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    寻觅Azure上的Athena和BigQuery(一):落寞的ADLA

    其主要支持的查询语言是U-SQL,一个结合了SQL与C#特点的独有语言。 百闻不如一见,我们还是直接动手尝试一下,使用ADLA来实现上面Athena的同样任务。...任务(Job)是ADLA中的核心概念,我们可以新建一个任务,配以一段U-SQL脚本来表达和前面Athena例子中SQL相同的语义:(ADLA没有交互式查询窗口,所以我们把结果落地存储到一个csv文件中)...可以看到U-SQL写起来很有意思,的确是结合了C#和SQL的语法与特点。与SQL类似,其核心处理对象为RowSet,即行的集合。...我们的脚本中没有使用外部表(U-SQL中外部表仅支持SQLServer系数据库)但通过Extractors.Csv方法达到了同样的目的。...事实上更复杂的U-SQL脚本还可以添加上C#类库引用和函数调用等功能,这样结合两种语言的优势来撰写脚本可发挥各自优势,使得ADLA具有十分强大的分析能力。

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    数据科学的面试的一些基本问题总结

    代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员,那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识,这对数据科学家的面试已经足够了,因为大多数的公司基本上是这样的——但是,在你的简历中加入 Spark...对于 SQL,你应该知道一些最简单的操作,例如: 从表中选择某些列 连接两个表(内连接、左连接、右连接和外连接) 汇总结果(总和、平均值、最大值、最小值) 在 SQL 中使用窗口函数 日期处理 对于 Python...,需要了解: 处理df(pandas),例如读取、加入、合并、过滤 操作日期和格式化日期 操作字符串,例如使用正则表达式、搜索字符串包含的内容 有效地使用循环 使用列表和字典 在 Python 中创建函数和类...在你的编程面试中,掌握 SQL 和 Python 是很重要的。...让我们看看如何使用 scikit-learn 库在 Python 中实现标签编码,并了解标签编码的挑战。

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    数据科学的面试的一些基本问题总结

    代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员,那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识,这对数据科学家的面试已经足够了,因为大多数的公司基本上是这样的——但是,在你的简历中加入 Spark...对于 SQL,你应该知道一些最简单的操作,例如: 从表中选择某些列 连接两个表(内连接、左连接、右连接和外连接) 汇总结果(总和、平均值、最大值、最小值) 在 SQL 中使用窗口函数 日期处理 对于 Python...,需要了解: 处理df(pandas),例如读取、加入、合并、过滤 操作日期和格式化日期 操作字符串,例如使用正则表达式、搜索字符串包含的内容 有效地使用循环 使用列表和字典 在 Python 中创建函数和类...在你的编程面试中,掌握 SQL 和 Python 是很重要的。...让我们看看如何使用 scikit-learn 库在 Python 中实现标签编码,并了解标签编码的挑战。

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