在之前的《大数据开发:OLAP开源数据分析引擎简介》一文当中,我们对主流的一些开源数据分析查询引擎做了大致的介绍,今天的大数据开发分享,我们具体来讲解其中的Presto查询引擎,是什么,为什么会出现,又能够解决什么样的数据处理需求。
在我们日常接触到的Python中,狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话,可以分为三种。
DNS(Domain Name System,域名管理系统)是万维网WWW的重要基础。它建立在一个分布式数据库基础之上,在这个数据库里,保存了IP地址和域名的相互映射关系。
导语 | 在百花齐放的交互式分析领域,ClickHouse 绝对是后起之秀,它虽然年轻,却有非常大的发展空间。本文将分享 PB 级分析型数据库 ClickHouse 的应用场景、整体架构、众多核心特性等,帮助理解 ClickHouse 如何实现极致性能的存储引擎,希望与大家一起交流。文章作者:姜国强,腾讯实时检索研发工程师。
Wolfram 技术带您进入一个全新的世界,在这个世界中,每个文档都可以立即进行交互,每个概念都带有一个应用程序——在由 Wolfram 语言提供支持的统一系统中,将文学编程和交互式发布结合在web、桌面和移动设备上。
这里说的并不是性能,因为我没尝试对比过(下文会有简单的说明),而是尝试从某种更高一层次的的角度去看,为什么Spark SQL 是远远超越MPP SQL的。
2022年4月,Tapdata 启动 PDK 插件生态共建计划,致力于全面连接数据孤岛,加速构建更加开放的数据生态,旨在充分激发实时数据流动的价值,助力各行各业完成从传统数据架构平滑过渡到新一代数据库架构,为用户提供更好的数据服务体验。作为参与该计划的首批生态共建伙伴,Apache Doris 与 Tapdata 强强联手,共建下一代数据架构。
今天给大家介绍的是一款名叫mac-wifi的命令行工具,它可以管理macOS系统的无线网络,并且还提供了交互式Shell。 mac-wifi mac-wifi脚本可以查询或管理macOS平台上的WiF
机器之心专栏 机器之心编辑部 2021 年 12 月 WebGPT 的横空出世标志了基于网页搜索的问答新范式的诞生,在此之后,New Bing 首先将网页搜索功能整合发布,随后 OpenAI 也发布了支持联网的插件 ChatGPT Plugins。大模型在联网功能的加持下,回答问题的实时性和准确性都得到了飞跃式增强。 近期,来自清华、人大、腾讯的研究人员共同发布了中文领域首个基于交互式网页搜索的问答开源模型框架 WebCPM,相关工作录用于自然语言处理顶级会议 ACL 2023。 论文地址:https:/
在葡萄城ActiveReports报表中除了提供对数据源进行排序的功能之外,还提供了最终用户排序功能,最终用户可以对报表进行区域内排序和整个数据源排序,结合数据钻取、过滤等功能可以让用户更方便地分析报表数据。 1、创建报表文件 在应用程序中创建一个名为 rptProductListForSort.rdlx 的 ActiveReports 报表文件,使用的项目模板为 ActiveReports 页面报表,创建完成之后从 VS 的报表菜单项中选择转换为连续页面布局(CPL)报表,将固定页面报表转换为连续页面报表
http://prestodb-china.com/ PRESTO是什么? Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。 它可以做什么? Presto支持在线数据查询,包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储。 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并,可以跨越整个组织进行分析。 Presto以分析师的需求作为目标,
又这么晚睡...今天是老兄弟小贤子的生日,曾经的八班男神,哈哈。匆匆从龙海赶回来,顾不上沙茶面了。祝兄弟愿望成真,在大四有更多的突破! 00x1:DNS服务器的介绍 作为重要的互联网基础设施,难免成为黑客的重点攻击目标,服务的稳定性尤为重要。DNS服务器分为:主服务器、备份服务器和缓存服务器。DNS主服务器,这是主要的服务器,它在内存和磁盘上都保持有整个数据库的拷贝。如果系统崩溃,该数据库能重载到内存中。 DNS辅服务器,起辅助的作用,它获得一份来自主DNS服务器
在大数据处理当中,核心的数据分析处理环节,衍生出了非常多的框架组件工具,基于不同场景下的需求,给出了更多可选的技术方案。比如说在交互式查询场景下,Impala就是一个不可忽视的重要选择。今天的大数据入门分享,我们就来讲讲Impala框架入门的一些基础知识。
永远不要低估Excel的作用,虽然名种BI工具很火爆,但记住他们只在分析师的群体中火爆,当涉及到报表分享时,分享到一般用户手里时,或者职场老一辈人群时,Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的,Excel仍然是不二的选择。
Apache Spark提供的两种基于命令行的处理交互方式虽然足够灵活,但在企业应用中面临诸如部署、安全等问题。为此本文引入Livy这样一个基于Apache Spark的REST服务,它不仅以REST的方式代替了Spark传统的处理交互方式,同时也提供企业应用中不可忽视的多用户,安全,以及容错的支持。 背景 Apache Spark作为当前最为流行的开源大数据计算框架,广泛应用于数据处理和分析应用,它提供了两种方式来处理数据:一是交互式处理,比如用户使用spark-shell或是pyspark脚本启动Sp
接着上篇文章继续聊聊交互式查询,交互式查询崛起的原因是人类的懒惰本质,自从谷歌发表了 Dremel 论文后,相似的计算引擎不断地出现,在这篇文章里,针对几种典型的计算引擎简单聊聊。
在 PBS 任务递交系统的 HPC 集群上,我们需要在登录节点上用 qsub 命令递交任务,把计算任务投递到计算节点中运算。如果你想在集群上使用 Jupyter Lab 或者 Jupyter Notebook,该怎么办?
【时间】2017年10月27 周五 晚 18:30-20:30【地点】上海科技大学新校园教学中心102(浦东新区环科路199号) 培训介绍 免费参加 培训课程,学习用不同方法交互式使用 Mathematica。培训内容包括:通过自由格式和 Wolfram 语言输入查询、创建笔记本、执行符号和数值计算、生成二维和三维图形、创建交互式操作、分析数据、以及将笔记本转变为交互式演示文稿。 该培训是学习 Mathematica入门使用的绝佳机会,并且可以在互动问答时间进行提问。参加者不需要具备 Mathemati
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章,描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求,并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
大家好,我是鱼皮,对不会前端的同学来说,开发 命令行工具 是一种不错的展示系统功能的方式。在 Java 中开发命令行工具也很简单,使用框架,几分钟就能学会啦~
---- 新智元报道 编辑:桃子 拉燕 【新智元导读】继SAM之后,威斯康辛麦迪逊、微软、港科大等机构的研究人员提出SEEM模型,通过不同的视觉提示和语言提示,一键分割图像、视频。 Meta的「分割一切」的横空出世,让许多人惊呼CV不存在了。 基于这一模型,众网友纷纷做了进一步工作,比如Grounded SAM。 将Stable Diffusion、Whisper、ChatGPT结合使用,就能做到通过语音让一只狗变成一只猴子。 而现在,不仅仅是语音,你可以通过多模态提示实现一次性分割所有地方的
Hadoop 生态系统中具有大量应用程序和执行引擎,提供了多种可满足您的分析工作负载需求的工具。
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在大数据处理领域,选择合适的大数据平台是确保数据处理效率和性能的关键。Hadoop、Spark和Flink是三个备受关注的大数据处理框架,本文将深入比较它们的优缺点,并为读者提供在不同场景下的选择建议。
为了防止在网上从事非法的网站经营活动,打击不良互联网信息的传播,根据国家法律法规需要网站的所有者向国家有关部门申请的备案,公安局备案是其中一种。如果不到公安局备案平台做信息登记,有可能查处以后关停。
前言 Spark作为Apache顶级的开源项目,项目主页见http://spark.apache.org。在迭代计算,交互式查询计算以及批量流计算方面都有相关的子项目,如Shark,Spark Streaming,MLbase,GraphX,SparkR等。从13年起Spark开始举行了自已的Spark Summit会议,会议网址见http://spark-summit.org。Amplab实验室单独成立了独立公司Databricks来支持Spark的研发。 为了满足挖掘分析与交互式实时查询
Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发,用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
最近因为工作需要对VLDB的一些论文进行了阅读。其中包括谷歌新发表的F1数据库的分析。解读谷歌论文一直都是不太容易的。因为谷歌向来都是说一半藏一半。这篇论文相对来说还是写的比较开放的,还是不能免俗。
作者|梁堰波 感谢“明略数据”的投稿,只要是“干货”大数据文摘就愿意发表,也欢迎各位读者参与评论,点击文末右下角“写评论”即可。 在批处理时代,Hive一枝独秀;在实时交互式查询时代,呈现出的是百花齐放的局面。Hive onTez, Hive on Spark, Spark SQL, Impala等等,目前看也没有谁干掉谁的趋势。引用今年图灵奖得主Michael Stonebraker的话说,现在的数据库领域已经不是”one size fit all”的时代了。那么面对这么多系统,我们改如何选择呢?这里谈谈
大数据技术已经被应用到各行各业,涉及人们生活的方方面面。大数据技术大大提高了数据存储和计算能力,从而为企业快速决策提供了数据支撑,能够助力企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量,应用大数据技术为企业核心竞争力的提升打下了坚实的基础。
Spark适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景,包括批处理,迭代计算,交互式查询,流处理,通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算,Spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。
本文根据肖康在【第十三届中国数据库技术大会(DTCC2022)】线上演讲内容整理而成。
StreamingPro 原来仅仅是用来作为Spark Streaming的一个配置化+SQL封装,然而不经意间,已经涵盖了批处理,交互式查询等多个方面。今天就讲讲如何使用StreamingPro构建一个交互式查询引擎。
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上一节中,我们了解到了Docker 的一些基本知识点,它的一些核心概念,Docker的使用安装等。此篇文章我们对 Docker 进行入门讲解
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
交互式分析是一种为实现智能化的业务分析的报表解决方案,使静态的报表尽可能动态化,即报表数据动态化和报表形式动态化,从而提升报表的实际使用价值。根据用户的分析角度和数据选择的不同而出现不同的报表展现形式。交互式分析为用户提供交互功能,用户可以在运行报表之前输入或选择值,从而决定报表数据和形式。用户使用交互式分析不仅可以显示或隐藏报表中的内容,也可以通过点击其中的链接访问其他报表或对象。交互式分析是动态的,用户也可以按照自身的需求动态定义数据呈现。简而言之交互式分析是在静态报表上添加用户可操作的功能,使报表变得可交互。交互式分析能在报表分析过程中带来以下优势:
1.什么是SQL Stream Builder Cloudera Streaming Analytics(CSA)提供了一个易于使用的交互式SQL Stream Builder(SSB)作为服务,用于通过 SQL创建对数据流的查询。 SQL Stream Builder (SSB)是一个功能全面的交互式UI工具,可以使用SQL创建有状态的流处理作业。通过使用 SQL,您可以简单轻松地声明过滤、聚合、路由和以其他方式改变数据流的表达式。SSB 是一个作业管理接口,可用于在流上编写和运行 SQL,以及为结果创
最近发现之前部署在阿里云的一个web项目,每过一段时间就会报错,但是刷新下页面就会显示正常;在过了比较长的一段时间后,又会报同样的错误,如下:
我们了解到了Docker 的一些基本知识点,它的一些核心概念,Docker的使用安装等。此篇文章我们对 Docker 进行入门讲解
最近,在研究国外的金融科技公司,他们如何构建他们的平台战略?机缘巧合之间,刚好看到一篇关于Bank Python 相关的文章《An oral history of Bank Python》。在这篇文章里,介绍了 Bank Python 的四种基础构建块:
上面我们使用了 docker info 指令,该命令会返回所有容器和镜像的数量、Docker 使用的执行驱动和存储驱动,以及Docker 的基本配置
明细查询大体是横向行的查询,聚合统计依托于列的纵向查询。关键字检索则是有别于1,2的一种数据获取分析方式,作为人类三大信息来源之一的文字,关键字检索是一个非常重要的从海量数据获取自己想要的数据的方式。就目前我的感觉,人们通过关键字获取到数据集之后可以在走1,2进一步对数据做处理。
invalidate metadata全量刷新,性能消耗较⼤,主要⽤于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进 ⾏刷新。
历经半个世纪的发展,杂交水稻育种取得了巨大的成就,培育出了大量的高产、优质、适应环境变化的品系。本数据库是一个综合性的杂交水稻数据库(http://ricehybridresource.cemps.ac.cn/#/),涵盖了从1976年至2017年间发布的486个商业杂交水稻品种信息、基因组变异、表型与全基因组关联数据信息,共计3,325 个样品,5 百万+变异位点和 17 套表型数据,为现代杂交水稻育种提供了宝贵的资源。
使用 Python 进行开发的一大优势是交互式 shell。我用它所有的时间。这是一种快速尝试和试验库和 API 的方法。
笔者前面介绍Azure的自动化运维时,已经引出了本系列的主角PowerShell,因为在Azure上,使用PowerShell较比使用其他语言再开发,要来得更简单快捷。
作为区块链的起始区块,其他区块直接或间接引用到创世区块。因此要运行以太坊私有链,需要定义自己的创世区块,创世区块信息写在一个 JSON 格式的配置文件中。
DNS协议是一种请求、应答协议,也是一种可用于应用层的隧道技术。DNS隧道的工作原理很简单,在进行DNS查询时,如果查询的域名不在DNS服务器本机缓存中,就会访问互联网进行查询,然后返回结果。如果在互联网上有一台定制的服务器,那么依靠DNS协议即可进行数据包的交互。从DNS协议的角度来看,这样的操作只是在一次次地查询某个特定的域名并得到解析结果,但其本质问题是,预期的返回结果应该是一个IP地址,而事实上返回的可以是任意的字符串,包括加密的C&C指令。
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