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假期还要卷，24个免费数据集送给你

AWS Public Data sets 亚马逊在其亚马逊网络服务平台上提供了大量大型的数据集，我们可以下载数据并在自己的计算机上使用它，或者通过 EMR 使用 EC2 和 Hadoop 分析云中的数据...Amazon 有一个页面，列出了所有可供浏览的数据集。当然我们需要一个 AWS 帐户，Amazon 为新帐户提供了一个免费访问层，使我们能够免费浏览数据。...，谷歌也有云托管服务，称为谷歌云平台。...使用 GCP，我们可以使用名为 BigQuery 的工具来探索大型数据集。 谷歌同样在一个页面上列出所有数据集，也需要注册一个 GCP 帐户，同时可以对前 1TB 的数据进行免费的查询。...我们可以使用这些调用来建立一组历史天气数据，并预测明天的天气。

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谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

这样，数据工程师就可以在不移动数据的情况下访问和查询 BigQuery 数据集，而 BigQuery 的用户则可以利用 Hive 的工具、库和框架进行数据处理和分析。...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库，支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性，这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...图片来源：谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法，Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助：确保迁移过程中操作的连续性，将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求，或者保有一个完整的开源软件技术栈...Phalip 解释说： 这个新的 Hive-BigQuery 连接器提供了一个额外的选项：你可以保留原来的 HiveQL 方言的查询，并继续在集群上使用 Hive 执行引擎运行这些查询，但让它们访问已迁移到...这不是谷歌为分析不同的数据集并减少数据转换而发布的第一个开源连接器：Cloud Storage Connector 实现了 Hadoop Compatible File System（HCFS） API

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

    在上传数据和分析之前，用户先启动一组节点，然后进行配置。Redshift 数据仓库服务是更广泛的亚马逊网络服务（Amazon Web Services，AWS）生态系统的一部分，提供了多种特性。...谷歌 BigQuery BigQuery 是谷歌提供的无服务器多云数据仓库。该服务能对 TB 级到 PB 级的数据进行快速分析。...Google Analytics 360 收集第一方数据，并提取到 BigQuery。该仓储服务随后将机器学习模型应用于访问者的数据中，根据每个人购买的可能性向其分配一个倾向性分数。...该产品可以方便地将智能工具应用到各种数据集，包括来自 Dynamics 365、Office 365 和 SaaS 产品中的数据。 用户可以使用预置或无服务器的按需资源来分析数据。...例如，数据已经在谷歌云中的企业可以通过在谷歌云上使用 BigQuery 或者 Snowflake 来实现额外的性能提升。由于数据传输路径共享相同的基础设施，因此可以更好地进行优化。

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    41岁遗传学博士研究一年,给谷歌祭出秘密杀器！

    他认为，能追上微软和亚马逊的唯一方法，就是揭露区块链的真实使用方式和真实使用的人。 因此，他主导开发了一款强大的区块链搜索工具——BigQuery。...Tomasz小哥直言：“在过去，要实现这个功能是不可能的。” 其实，BigQuery谷歌的大数据分析平台。在区块链搜索方面，它最大的特点就是可以快速检索数据，并且对数据进行操作。...一些独立开发者，也不断在往BigQuery中上传自己的加密货币数据集。...Thomas Silkjaer 使用谷歌大数据分析平台BigQuery 绘制的与瑞波币地址相关的公开信息；图中陨石坑一样的位置代表了一些大的加密货币交易所 ?...2016 年，Allen受聘在谷歌的健康和生物信息学部门工作，继续研究区块链这个全球最热门的技术领域。当然了主业他也没有放下，继续研究对传染病的基因组进行实时测序，以及使用人工智能技术来增加水稻产量。

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    深入浅出——大数据那些事

    数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时，谷歌分析的数据开始进行抽样，这会使得数据的真正价值被隐藏。...现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据，因此你可以追踪用户在他们访问路径（或者访问流）中的每一个点击行为。另外，如果你加入一些其他的数据源，他就真正的变成了大数据。...谷歌BigQuery是一个网络服务，它能够让你执行数十亿行的大规模的数据集的交互分析。重要的是它很容易使用，并且允许精明的用户根据需求开发更加大的功能。...（然而这个功能依旧需要升级才能变的更好） 谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。...当一个数据分析师使用BigQuery或者Tableau来完成提取和合并数据时，他们可以发现在大型数据集合当中的隐藏的模式。这才是大数据分析的关键。

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    深入浅出为你解析关于大数据的所有事情

    然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是在数周内。 为什么使用大数据？ 数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。...现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据，因此你可以追踪用户在他们访问路径（或者访问流）中的每一个点击行为。另外，如果你加入一些其他的数据源，他就真正的变成了大数据。...这就给我们带来了最好的入门级大数据解决方案。 谷歌大数据解决方案 ? ? 谷歌BigQuery是一个网络服务，它能够让你执行数十亿行的大规模的数据集的交互分析。...（然而这个功能依旧需要升级才能变的更好） 谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。...当一个数据分析师使用BigQuery或者Tableau来完成提取和合并数据时，他们可以发现在大型数据集合当中的隐藏的模式。这才是大数据分析的关键。

    1.5K50

    如何使用5个Python库管理大数据？

    这就是为什么我们想要提供一些Python库的快速介绍来帮助你。 BigQuery 谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库，由谷歌云平台（GCP）和Bigtable组合而成。...这个云服务可以很好地处理各种大小的数据，并在几秒钟内执行复杂的查询。 BigQuery是一个RESTful网络服务，它使开发人员能够结合谷歌云平台对大量数据集进行交互分析。可以看看下方另一个例子。...之前写过一篇文章里有说明如何连接到BigQuery，然后开始获取有关将与之交互的表和数据集的信息。在这种情况下，Medicare数据集是任何人都可以访问的开源数据集。...AmazonS3本质上是一项存储服务，用于从互联网上的任何地方存储和检索大量数据。使用这项服务，你只需为实际使用的存储空间付费。...另一方面，Redshift是一个管理完善的数据仓库，可以有效地处理千万字节（PB）级的数据。该服务使用SQL和BI工具可以更快地进行查询。

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    深入浅出为你解析关于大数据的所有事情

    为什么使用大数据？ 数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。...当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时，谷歌分析的数据开始进行抽样，这会使得数据的真正价值被隐藏。...现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据，因此你可以追踪用户在他们访问路径（或者访问流）中的每一个点击行为。...这就给我们带来了最好的入门级大数据解决方案。 谷歌大数据解决方案 谷歌BigQuery是一个网络服务，它能够让你执行数十亿行的大规模的数据集的交互分析。...（然而这个功能依旧需要升级才能变的更好） 谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。

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    选择一个数据仓库平台的标准

    许多公司错误地认为DWaaS（数据仓库即服务）在列表中应该较低，因为速度限制是由云访问造成的网络延迟造成的。这导致许多人错误地进行本地部署。...Panoply进行了性能基准测试，比较了Redshift和BigQuery。我们发现，与之前没有考虑到优化的结果相反，在合理优化的情况下，Redshift在11次使用案例中的9次胜出BigQuery。...在我看来，BigQuery最显着的优势在于无缝快速调整集群的大小，最高可达PB级。与Redshift不同，不需要不断跟踪和分析群集规模和增长，努力优化其规模以适应当前的数据集要求。...它按需扩展集群，确保数据仓库性能与成本完美平衡。 Panoply分析显示，使用BigQuery估算查询和数据量成本非常复杂。...这个缺点是Panoply提供专用于每个帐户的数据架构师的原因之一; 一个负责照顾您真实数据需求的真人。

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    构建端到端的开源现代数据平台

    首先，谈谈数据 要构建示例数据平台，第一步是选择一个或多个要使用的数据集，这是一个探索在线可用的多个开放数据集之一的机会，建议使用一个感兴趣的数据集——这将使构建过程更加愉快，因为对数据真正感兴趣。...因此入门时的理想选择是无服务器托管产品——这适用于我们所有需要弹性的组件，而不仅仅是数据仓库。BigQuery 非常适合这个要求，原因有很多，其中两个如下： • 首先它本质上是无服务器的。...要允许 dbt 与 BigQuery 数据仓库交互，需要生成所需的凭据（可以创建具有必要角色的服务帐户），然后在 profiles.yml 文件中指明项目特定的信息。...（如果你不熟悉这个词，这篇很棒的文章[21]对不同类型的数据产品进行了详尽的概述。） 这个阶段的目标是构建可以由我们的最终用户直接访问的仪表板和图表（无论是用于分析还是监控，取决于数据集）。...[26]、使用其丰富的 API[27]，甚至强制执行行级访问策略[28]。

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    如何在 GPU 深度学习云服务里，使用自己的数据集？

    本文为你介绍，如何在 GPU 深度学习云服务里，上传和使用自己的数据集。 （由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。...如有需要，请点击文末的“阅读原文”按钮，访问可以正常显示外链的版本。） 疑问 《如何用云端 GPU 为你的 Python 深度学习加速？》一文里，我为你介绍了深度学习环境服务 FloydHub 。...请问有没有类似的国内服务？ 我想使用自己的数据集进行训练，该怎么做？ 第一个问题，有读者替我解答了。...这款国内服务的优势，有以下几点： 首先是可以支付宝与微信付款，无需 Visa 或者 Mastercard 信用卡，很方便； 其次是 Russell Cloud 基于阿里云，访问速度比较快，而且连接稳定。...数据 解压后目录中的另一个文件夹，cats_and_dogs_small，就包含了我们要使用和上传的数据集。 如上图所示，图像数据被分成了3类。 这也是 Keras 默认使用的图像数据分类标准规范。

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    数据访问函数库的使用方法（二）—— 获取记录集和使用事务的方法

    使用SQL语句来获取记录集的方法 string sql = "select col1,col2,col3  from TableName where ";             //获取DataTable.../// 使用 DataTable 可以很方便的实现“通用”性，可以直接和许多控件绑定。             /// 使用 string[] 保存一条记录的数据，可以更轻量快捷的提取和保存数据。...适用于字段比较少的情况。             /// 如果字段比较多可以使用  dal.RunSqlDataRow(sql); 的方式。             .../// 启用事务的方法 //使用事务的实例             //开始一个事务             dal.TranBegin();             //这时会open 一个连接.../// 可以通过查看这个文件，快速分析出来出错原因，在使用sql语句的情况下帮助很大。

    1.3K100

    2020年数据科学领域4个最热门的趋势

    能够保证客户数据私密性和安全性的公司会发现，他们说服客户（通过继续使用其产品和服务）向他们提供更多数据会更加容易。...可以将这些服务器设置在一个自动扩展组中，按所需的计算能力启动或停止数百个服务器而不会产生太多延迟。 ? Google Cloud数据中心 除了计算之外，云计算公司还为数据分析提供了完善的平台。...Google Cloud提供了一个称为BigQuery的平台，该平台是无服务器计算（译者注：Serverless是一种构建和管理基于微服务架构的完整流程）且可扩展的数据仓库，使数据科学家能够在单个平台上存储和分析...BigQuery也可以连接到其他用于数据科学的谷歌云服务。...使用则创建数据流传输管道，使用则在数据上运行Hadoop或Apache Spark，或使用BigQuery ML在庞大的数据集上构建机器学习模型。

    1.2K20

    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery，PayPal的经验有哪些可借鉴之处？

    在两大仓库中，PayPal 决定首先将分析仓库迁移到 BigQuery，获得使用该服务作为 Teradata 替代品的经验，并在此过程中为 PayPal 的数据用户构建一个围绕 Google Cloud...我们决定在 Google Cloud Platform 提供的服务范围内，在 BigQuery 中使用 PayPal 提供的私钥来保护我们的数据。...这确保了数据的安全性，保证数据位于无法从外部访问的范围内。我们部署了自动化操作以防止意外创建缺少加密密钥的数据集。...我们将 GCP 帐户和 PSO 团队视为我们的合作伙伴，当然也得到了回报。 总结与后续 目前，PayPal 的用户社区已经顺利过渡到了 BigQuery。...团队正在研究流式传输能力，以将站点数据集直接注入 BigQuery，让我们的分析师近乎实时地使用。

    6.4K20

    运用谷歌 BigQuery 与 TensorFlow 做公共大数据预测

    【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据，TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源，可以建立针对特定商业应用的模型，预测用户需求。...Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员，他在谷歌云平台写了下文，以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。...预测因素与目标 谷歌的 BigQuery 公共数据集既包括纽约的出租车搭乘总数（见表格 nyc-tlc:green），也包括国家海洋和气象局的天气数据（见表格 fh-bigquery:weather_gsod...类似地，你可以运行 BigQuery，按一年中每一天的序号来预测这一天的出租车搭乘总数。 ? 通过合并天气和车次数据库，我们就得到了供机器学习使用的完整数据集： ?...谷歌云平台中的公共数据集包括来自美国国家海洋与气象局的天气信息。要想更多地了解谷歌云平台和它的大数据、机器学习能力，你也可以注册谷歌云的培训课程。 来源：cloud.Google.com

    2.6K60

    当Google大数据遇上以太坊数据集，这会是一个区块链+大数据的成功案例吗？

    可喜的是，在区块链+大数据方向，继比特币数据集之后，Google再一次做了很好的尝试——在BigQuery上发布了以太坊数据集！...就在今年早些时候，Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。近日，Google 在 BigQuery 平台上再次发布了以太坊数据集。...Google 在 BigQuery 平台上发布以太坊数据集，目的就在于深入探索以太坊数据背后“暗藏”的那些事儿。...但是，在这些应用中，并不存在能够轻松访问区块链数据的 API 端点，除此之外，这些应用中也不存在查看聚合区块链数据的 API 端点。...也可在 Kaggle 上获取以太坊区块链数据集，使用 BigQuery Python 客户端库查询 Kernel 中的实时数据（注：Kernel 是 Kaggle 上的一个免费浏览器编码环境）。

    4.8K51

    通过Kyverno使用KMS、Cosign和工作负载身份验证容器镜像

    Kyverno 和使用工作负载身份的 Cosign 在下一部分，我们将在谷歌云平台（GCP）上使用谷歌 Kubernetes 引擎（GKE）和谷歌云密钥管理服务（KMS）等服务进行演示。...GCP 提供了工作负载身份特性，允许在 GKE 上运行的应用程序访问谷歌云 API，如计算引擎 API、BigQuery 存储 API 或机器学习 API。...工作负载身份[10]允许 GKE 集群中的 Kubernetes 服务帐户充当 IAM 服务帐户。...当访问 Google Cloud API 时，使用已配置的 Kubernetes 服务帐户的 pod 会自动验证为 IAM 服务帐户。...工作负载身份池允许 IAM 理解和信任 Kubernetes 服务帐户凭证。GKE 将该池用于项目中使用工作负载身份的所有集群。

    6.1K20

    谷歌BigQuery ML VS StreamingPro MLSQL

    前言 今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。...具体参看这里MLSQL自定义算法 部署 BigQuery ML 和MLSQL都支持直接在SQL里使用其预测功能。MLSQL还支持将模型部署成API服务。...，使用者配置了两组参数，因为该算法本身是分布式的，所以两组参数会串行运行。...总结 BigQuery ML只是Google BigQuery服务的一部分。所以其实和其对比还有失偏颇。...MLSQL还提供了大量使用的“数据处理模型”和SQL函数,这些无论对于训练还是预测都有非常大的帮助，可以使得数据预处理逻辑在训练和预测时得到复用，基本无需额外开发，实现端到端的部署，减少企业成本。

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    谷歌推出 Bigtable 联邦查询，实现零 ETL 数据分析

    此外，查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据，增加了联邦查询并发性限制，从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。...BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库，通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。...在以前，用户需要使用 ETL 工具（如 Dataflow 或者自己开发的 Python 工具）将数据从 Bigtable 复制到 BigQuery。...现在，他们可以直接使用 BigQuery SQL 查询数据。联邦查询 BigQuery 可以访问存储在 Bigtable 中的数据。...你可以使用这种新的方法克服传统 ETL 的一些缺点，如： 更多的数据更新（为你的业务提供最新的见解，没有小时级别甚至天级别的旧数据）； 不需要为相同的数据存储支付两次费用（用户通常会在 Bigtable

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