将数据从外部源如事件日志、数据库提取到Hadoop数据湖中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中，一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题，尽管这些数据对组织是非常有价值的。
北京理工大学硕士毕业，2015 年加入阿里巴巴，参与阿里巴巴实时计算引擎 JStorm 的开发与设计。2016 年开始从事阿里新一代实时计算引擎 Blink SQL 的开发与优化，并活跃于 Flink 社区，于2017年2月成为ApacheFlink Committer，是国内早期 Flink Committer 之一。目前主要专注于分布式处理和实时计算，热爱开源，热爱分享。
运行线程数>= min{64，实例CPU核数*4}，持续粒度5s，持续3个数据点，每小时告警一次
当我们需要比较复杂的表的时候，且我们有明确的列信息，就可以使用AI工具直接生成我们的DDL语句，如果需要插入一些DML语句也可以直接让其生成，自行执行插入即可。
如:要实现获取下图曲线图数据(ps:当然也可能是柱状图等,数据都是一样的),默认获取七天内的数据,点击今天,7天,15天,30天可任意切换,其中今天是按小时统计.
MySQL中用户分为root用户和普通用户。root用户为超级管理员，具有所有权限(创建用户、删除用户、管理用户)。
在开发中，数据库的种类千奇百怪，有各种，比如早期的 SQLServer，Mysql，Oracle，现在还有许多国产的数据库，但是有不少开发还是使用的 Mysql，但是对于 Mysql 中的各种各样的函数，用的却是没有那么多的，今天了不起就来带着大家一起看看这个 Mysql 的各种常用的函数。
什么样的Query更须要优化呢？ 这个问题须要从对整个系统的影响来考虑。哪个Query的优化能给系统整体带来更大的收益，就更须要优化。 一般来说，高并发低消耗的影响 > 低并发高消耗 案例 假设有一个Query每小时执行10000次，每次需要20个IO，而另外一个Query每小时执行10次，每次需要20000个IO （1）通过IO消耗来分析 两个Query每小时所消耗的IO总数目是一样的，都是200000 IO/小时 假设优化第一个 Query，从20个IO降低到18个IO，也就是降低了2个I
在前面的文章中MySQL用户和权限管理(一)介绍了MYSQL用户和权限体系以及访问控制的两个阶段；
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Hudi对各种数据的摄取都有很多的优点。能够帮助合并DFS上的最小文件。这有助于解决HDFS和云存储上的小文件问题，显著提高查询性能。Hudi增加了非常需要的原子提交新数据的能力，使查询永远看不到部分写入，并帮助摄取从失败中优雅地恢复。
对于大部分应用来说，想要高性能，主要是要做到尽可能的减少网络请求(含DB、Redis、MongoDB、MQ)等。几乎所有的应用，性能瓶颈永远是在带宽那里；关于各个组件到CPU的时间周期，文字描述如下：L1>L2>memory>disk>internet。
监视数据库中用户的活动，并对其进行管理是MySQL的一项必要工作。本文将介绍如何监视MySQL用户活动，及限制用户使用资源的方法。
Apache Beam（原名Google DataFlow）是Google在2016年2月份贡献给Apache基金会的孵化项目，被认为是继MapReduce、GFS和BigQuery等之后，Google在大数据处理领域对开源社区的又一贡献。Apache Beam的主要目标是统一批处理和流处理的编程范式，为无限、乱序，Web-Scale的数据集处理提供简单灵活、功能丰富以及表达能力十分强大的SDK。Apache Beam项目重点在于数据处理的编程范式和接口定义，并不涉及具体执行引擎的实现。本文主要介绍Apac
当发现某些用户使用大量的连接占用服务器的资源时，可以通过设置全局变量“max_user_connections”来限制用户的连接，并可以通过下面的变量限制单独的用户使用资源：
汇总各种来源的数据，可以创建一个中央仓库。通过分析和汇总业务数据报告，数据仓库能够帮助企业做出明智、战略性的决策分析。虽然数据仓库提供了许多便利，但是把这些敏感数据收集到一个单独系统，会给数据仓库带来安全问题。 如果选择使用数据仓库，企业需要考虑如何更好地保护内部信息系统。任何数仓安全方面的妥协都会给入侵者或网络罪犯以可乘之机，造成销售、营销、客户信息等业务数据的毁坏泄露。今年爆发的WannaCry勒索软件事件也表明了这一点，现代企业需要严格规避数据犯罪。 在数据仓库中，最常见的数据库管理系统应该是开源My
时间序列预测是数据科学和机器学习领域中极其重要的应用场景，广泛运用于金融、能源、零售等众多行业，对于企业来说具有重大价值。随着数据获取能力的提升和机器学习模型的不断进化，时间序列预测技术也日趋丰富和成熟。
字符集：是一个系统支持的所有抽象字符的集合。字符是各种文字和符号的总称，包括各国家文字、标点符号、图形符号、数字等。
DataFactory是一种强大的数据产生器，它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle
rman target / log /mnt/backup/back_archive.log<<EOF
站在安全的角度看，不同的业务如果连的是同一个 MySQL 服务，就需要创建不同的用户，并为这些用户配置他们所需要的最小权限。这一节内容就来聊聊 MySQL 的用户和权限管理。
MySQL是一个多用户管理的数据库，可以为不同用户分配不同的权限，分为root用户和普通用户，root用户为超级管理员，拥有所有权限，而普通用户拥有指定的权限。
作者 金 戈 沃趣科技技术专家 传统监控系统面临的问题 Prometheus的前身：Borgmon Borgmon介绍 应用埋点 服务发现 指标采集与堆叠 指标数据存储 指标 指标的查询 规则计算
日常业务开发中，我们经常需要跟SQl的日期打交道，比如查询最近30天的订单，查询某一个月的订单量，统计某天每小时的下单量等等，于是整理了以下MySql时间处理函数。
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小甲鱼，myteacher的值是小甲鱼，myteacher赋值给yourteacher后本身的值并没有改变
大家有没这种感觉，不论甲方还是乙方，拿到一套数据库我们很难快速的知道他的配置，数据库状态以及性能状态
我们小组前段时间接到一个需求，希望能够按照小时为单位，看到每个实验中各种特征（单个或组合）的覆盖率、正样本占比、负样本占比。我简单解释一下这三种指标的定义：
TiDB 6.0 正式提供了数据放置框架（Placement Rules in SQL ）功能，用户通过 SQL 配置数据在 TiKV 集群中的放置位置，可以对数据进行直接的管理，满足不同的业务场景需要。如：
在MySQL 5.7.24中，关于用户及用户权限的相关信息，都保存在了mysql库中的user表中，可以将user表中大致分为用户列、权限列、安全列、资源控制列这几种。
去重计算应该是数据分析业务里面常见的指标计算，例如网站一天的访问用户数、广告的点击用户数等等，离线计算是一个全量、一次性计算的过程通常可以通过distinct的方式得到去重结果，而实时计算是一种增量、长期计算过程，我们在面对不同的场景，例如数据量的大小、计算结果精准度要求等可以使用不同的方案。此篇介绍如何通过编码方式实现精确去重，以一个实际场景为例：计算每个广告每小时的点击用户数，广告点击日志包含：广告位ID、用户设备ID(idfa/imei/cookie)、点击时间。
最近翻看了一些 Google 的老文章/论文，发现 Google 有不少系统的设计文上都写着 planet scale，行星级，口气那是真的大。仔细想想，FAANG 这样能把生意做到全球的互联网公司，除了这五家，也没几家其它的了，人家确实有吹行星级的资本着实羡慕。
AI 研习社按：人工智能的发展不仅是给社会带来了巨大的变化与进步，同样也给我们每一个莘莘学子的人生带来了重大的机遇与挑战。本文的分享嘉宾就是一位紧紧跟随时代浪潮，投身 AI 革命的践行者。 在近期 AI 研习社举办的线上公开课上，来自新加坡国立大学电子及计算机工程系的霍华德博士分享了他的在 NLP 学术研究上的一些体验与心得。他本人的求学经历非常传奇，在本科，硕士，博士阶段分别读了三个不同的专业，现在腾讯就职。 霍华德，新加坡国立大学电子及计算机工程博士，现为腾讯自然语言处理 算法工程师。学过材料，打过铁，
谷歌无人驾驶汽车项目主管克里斯-乌尔木森（Chris Urmson）日前发表预计称，未来二到五年之内谷歌无人驾驶汽车将会正式上路运行。此前谷歌曾经放出豪言称公司的无人驾驶汽车项目发展目标是到2015年
这里的参数效验指的是在Web接口中接收参数时对参数的合法性进行效验；正常情况的做法是在接收到参数时，在方法体中对参数进行核验；这样做的代码整洁性太差、代码侵入性太强；这里推荐一个利用SpringBoot中推荐的注解方式进行参数效验。
操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 前端展示:highcharts
摘要：实时数仓以提供低延时数据指标为目的供业务实时决策，本文主要介绍基于Flink的广告实时数仓建设，主要包括以下内容：
在MySQL中提供了命令行导出数据库数据以及文件的一种方便的工具mysqldump,我们可以通过命令行直接实现数据库内容的导出dump,首先我们简单了解一下mysqldump命令用法:
一、MySQL数据备份 1.1、 mysqldump命令备份数据 在MySQL中提供了命令行导出数据库数据以及文件的一种方便的工具mysqldump,我们可以通过命令行直接实现数据库内容的导出dump,首先我们简单了解一下mysqldump命令用法:
在前两篇文章中，我们从多个角度，由浅入深，对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。
第一步:配置连接字符串，目前就是持久化我们的作业Job任务，这里我们采用MS SQLSERVER，持久化方式有很多种数据库支持，具体大家看一下官网。
以互联网行业来说，在移动互联网发展比较成熟的现在，流量见顶，红利消失，企业竞争日趋惨烈，获取新增用户的成本日益增高。很多企业开始意识到不能一味的通过补贴、价格战、广告投放这种简单粗暴的方式抢占市场，这样的运作模式很难长时间维系。而通过精细化和数据化运营来降低成本、提升效率、最大化单用户价值的理念逐渐被越来越多的企业所接受。精细化和数据化运营的前提是要建立起一套完善的数据指标体系，借助这个数据指标体系企业可以有多方面的用途:
原文链接：Evolution of the Netflix Data Pipeline 作者：Real-Time Data Infrastructure Team 译者：刘旭坤 （ 责编/仲浩） 去年12月我们的Keystone数据管道正式投入使用，本文我们就来讲讲这些年Netflix数据管道的变化历程。 数据是Netflix的中心，很多的商业决策和产品设计都是依据数据分析而做出的决定。在Netflix，数据管道的目的是对数据进行收集归纳和处理，几乎我们所有的应用都会用到数据管道。下面我们先来看看有关Net
最近有个日志收集监控的项目采用的技术栈是ELK+JAVA+Spring，客户端语言使用的是Java，以后有机会的话可以试一下JavaScript+Nodejs的方式，非常轻量级的组合，只不过不太适合服务化的工程，Kibana充当可视化层，功能虽然非常强大和灵活，但是需要业务人员懂Lucene的查询语法和Kibana的Dashboard仪表盘自定义功能才能玩的转，所以Kibana面向专业的开发人员和运维人员比较良好，但面向业务人员则稍微有点难度，我们这边就使用Java进行二次开发，然后前端定义几个业务人员关注
CSDN授权转载 作者：Real-Time Data Infrastructure Team 译者：刘旭坤 去年12月我们的Keystone数据管道正式投入使用，本文我们就来讲讲这些年Netflix数据管道的变化历程。 数据是Netflix的中心，很多的商业决策和产品设计都是依据数据分析而做出的决定。在Netflix，数据管道的目的是对数据进行收集归纳和处理，几乎我们所有的应用都会用到数据管道。下面我们先来看看有关Netflix数据管道的一些统计数据： 每天约5000亿个事件，1.3PB的数据 高峰
The Real-Time Mesoscale Analysis (RTMA) is a high-spatial and temporal resolution analysis for near-surface weather conditions. This dataset includes hourly analyses at 2.5 km for CONUS.
用户是数据库的使用者和管理者。 MySQL通过用户的设置来控制数据库操作人员的访问与操作范围。 服务器中名为mysqI的数据库，用于维护数据库的用户以及权限的控制和管理。 MySQL中的所有用户信息都保存在mysql.user数据表中。
关于权限部分的内容，之前3月11号的文章中有写过一些，今天的内容，我们使用一个一个的细节知识点来撰写（本文中所使用的MySQL版本是5.7.16），在写这些知识点之前，我们首先介绍一下MySQL的权限控制粒度、然后了解一下MySQL中客户端发起请求的时候，服务端所做的核实工作，先来看权限控制粒度：
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