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谷歌欲用云端来统一不同平台 推云数据分析工具

北京时间6月26日凌晨消息，今日谷歌在旧金山举行I/O大会，会上技术平台高级副总裁Urs Hlzle介绍了谷歌云计算的发展情况。目前谷歌云平台支持SQL、NoSQL、BigQuery和谷歌计算引擎。...根据摩尔定律与云的关系：计算引擎价格下降30-53%；云存储价格下降68%；BigQuery价格下降85%；折扣自动调整。...利用数据表明谷歌的云平台诸多性能表现，让用户轻松进行管理。谷歌为开发者提供的监控工具还包括了提醒警告功能，以便在终端用户发现问题之前，向开发者先给出提示性警报。...随后谷歌发布Cloud Dataflow云数据分析工具。Cloud Dataflow可帮助开发者创建数据管道，并抓取任意大型数据集，以进行分析。...Cloud Dataflow可以通过动态图显示数据流，谷歌演示了世界杯巴西对克罗地亚比赛时的Twitter社区讨论追踪，能看到在裁判“误判点球”时，网友的反映变化。

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    Thoughtworks第26期技术雷达——平台象限

    Services 十分适合将 Docker 服务（如 Postgres 或 Testcontainer ）连接至用于集成测试与端到端测试的作业。...Google BigQuery ML 自从雷达上次收录了 Google BigQuery ML 之后，通过连接到 TensorFlow 和 Vertex AI 作为后台，BigQuery ML 添加了如深度神经网络以及...Google Cloud Dataflow Google Cloud Dataflow 是一个基于云平台的数据处理服务，适用于批量处理和实时流数据处理的应用。...我们在2018年首次介绍了 Dataflow，它的稳定性、性能和丰富的功能让我们有信心在这一次的技术雷达中将它移动到试验环。...已有许多数据处理引擎支持 Apache Iceberg，包括一些 SQL 引擎，如 Dremio 和 Trino，以及（结构化）流处理引擎，如 Apache Spark 和 Apache Flink。

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    sql serverJDBC连接数据库查询表名与注释

    sql serverJDBC连接数据库查询表名与注释 博主 默语带您 Go to New World....使用 SQL Server JDBC 连接数据库查询表名与注释 前言 SQL Server 是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛用于企业应用程序开发。...在开发和维护数据库时，了解表名及其注释是非常有用的，这有助于开发人员理解数据库结构和表的用途。本篇博文将探讨如何使用 SQL Server JDBC 连接数据库并查询表名以及相关注释。...通常，我们会使用 ResultSet 对象来迭代查询结果集，并提取表名和注释。 关闭连接：最后，在完成数据库操作后，务必关闭 JDBC 连接以释放资源和避免潜在的内存泄漏。...Server JDBC 连接数据库并执行适当的 SQL 查询，我们可以轻松地查询表名及其注释。

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    用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

    BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。...本文将分享：当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。 在讲技术细节之前，我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。...这个表中包含了每一行自上一次运行以来的所有状态。这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。 通过这两个步骤，我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。...我们用只具有BigQuery增加功能的变更流表作为分隔。

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    实时数据处理新标杆：全面解析主流Flink服务与腾讯云Oceanus的卓越表现

    生态深度集成 通过Flink或Spark Streaming实现 按数据量与计算资源混合计费 约$0.015/百万条数据 Google Dataflow 与BigQuery无缝衔接 支持Beam模型实现...腾讯云Oceanus完整支持Flink CEP规则引擎，支持通过SQL/Java API定义复杂事件模式，帮助企业快速识别关键事件并触发自动化响应。 腾讯云流计算Oceanus凭借其卓越性能脱颖而出。...它基于Apache Flink构建，具备一站开发、无缝连接、亚秒级延时等特点，是企业级实时大数据分析的利器。...与传统自建集群相比，综合成本可降低50%以上。其弹性扩缩容能力可根据业务负载动态调整资源，进一步优化资源利用率。...结语 在实时数据处理成为企业核心竞争力的今天，选择合适的Flink服务至关重要。腾讯云流计算Oceanus以其卓越的性能、全面的生态集成和显著的成本优势，为企业提供了理想的一站式实时计算解决方案。

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    流式系统：第五章到第八章

    任何连接故障都可以通过从最后一个良好序列号恢复连接来处理；¹⁷ 与 Dataflow 不同，Flink 任务是静态分配给工作器的，因此可以假定连接将从相同的发送方恢复，并重放相同的有效载荷。...流与表的基础知识或者说：流与表的相对论特殊理论 流和表的基本概念源自数据库世界。...不管怎样，我想提前指出，我们在本章中讨论的大部分内容在写作时仍然是纯粹假设的。本章和接下来的一章（涵盖流连接）都描述了流 SQL 可能的理想愿景。...因此，就像我们在第六章中探讨了 Beam 模型与流和表理论的关系一样，现在我们将使用流和表理论作为比较的基础框架，探讨 Beam 模型与经典 SQL 模型的关系。...与经典的程序化批处理一样，你可以通过简单地将时间作为GROUP BY参数的一部分，很容易地在现有的 SQL 中将数据窗口化。或者，如果所涉及的系统提供了，你可以使用内置的窗口操作。

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    流计算平台深度评测：谁才是算子库之王？腾讯云Oceanus凭何突围？

    当前主流厂商中： Apache Flink社区版：提供基础算子（窗口/聚合/连接器），需手动扩展 AWS Kinesis：内置200+预置连接器，但深度定制成本高昂 Google Dataflow：强化机器学习算子...大型企业 Google Dataflow Google 40+ Beam模型支持、BigQuery无缝衔接...企业级生产力工具 智能诊断：自动识别数据倾斜、热点Key等问题 全链路监控：毫秒级延迟指标采集 混合云架构：支持本地Flink集群与公有云无缝协同 结语 在流计算技术快速迭代的今天，企业选择平台不仅是购买一项服务...腾讯云流计算Oceanus凭借算子生态的深度打磨、性价比的极致突破与企业级工具的全面赋能，已助力金融、零售、工业等领域数百家企业实现实时数据价值的精准捕获。...未来，随着边缘计算、实时AI等场景的深化，流计算平台的差异化竞争将聚焦于生态协同能力与持续进化速度。

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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

    这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序，它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。...所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...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。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询，在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表，以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...它还支持使用 Storage Read API 流和 Apache Arrow 格式从 BigQuery 表中快速读取数据。

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    哪些流计算平台支持复杂事件处理（CEP）？腾讯云Oceanus凭何脱颖而出？

    本文将盘点当前主流的支持CEP的流计算平台，并结合最新市场动态，为您解析腾讯云流计算Oceanus的核心优势。...按需付费（约$0.015/百万条数据） 与AWS生态深度集成 - 全球化部署能力 Google Dataflow...支持Beam模型实现CEP逻辑 按计算资源预付费 无固定套餐，按CU计费 与BigQuery无缝衔接 - 弹性伸缩能力突出...腾讯云流计算Oceanus不仅以全链路技术能力和场景化实践成果重新定义了CEP落地的效率标准，更通过成本优化与安全合规的双重保障，为企业构建起从数据感知到智能决策的完整闭环。...未来，随着5G、AI与物联网的深度融合，流计算将成为企业数字神经的中枢——而腾讯云Oceanus，正以持续的技术创新，为这一中枢注入更强大的“CEP基因”，陪伴企业在数据洪流中破浪前行，赢取每一刻的商业先机

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    弃用 Lambda，Twitter 启用 Kafka 和数据流新架构

    事件处理器处理向 Pubsub 事件表示法的转换，并生成由 UUID 和其他与处理背景相关的元信息组成的事件背景。UUID 被下游的数据流工作器用来进行重复数据删除。...在新的 Pubsub 代表事件被创建后，事件处理器会将事件发送到谷歌 Pubsub 主题。 在谷歌云上，我们使用一个建立在谷歌 Dataflow 上的 Twitter 内部框架进行实时聚合。...Dataflow 工作器实时处理删除和聚合。重复数据删除的准确性取决于定时窗口。我们对系统进行了优化，使其在重复数据删除窗口尽可能地实现重复数据删除。...在此期间，我们不必在多个数据中心维护不同的实时事件聚合。 评 估 系统性能评估 下面是两个架构之间的指标比较表。与旧架构中的 Heron 拓扑相比，新架构具有更低的延迟、更高的吞吐量。...第二步，我们创建了一个验证工作流，在这个工作流中，我们将重复数据删除的和汇总的数据导出到 BigQuery，并将原始 TSAR 批处理管道产生的数据从 Twitter 数据中心加载到谷歌云上的 BigQuery

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    使用 CSA进行欺诈检测

    在我们的用例中，流数据不包含帐户和用户详细信息，因此我们必须将流与参考数据连接起来，以生成我们需要检查每个潜在欺诈交易的所有信息。...NiFi 与 Schema Registry 集成，它会自动连接到它以在整个流程中需要时检索模式定义。 数据在 NiFi 流中的路径由不同处理器之间的视觉连接决定。...LookupRecord 处理器的输出，其中包含与 ML 模型的响应合并的原始交易数据，然后连接到 NiFi 中一个非常有用的处理器：QueryRecord 处理器。...QueryRecord 处理器允许您为处理器定义多个输出并将 SQL 查询与每个输出相关联。它将 SQL 查询应用于通过处理器流式传输的数据，并将每个查询的结果发送到关联的输出。...与固定大小的 NiFi 集群相比，CDF 的云原生流运行时具有许多优势： 您不需要管理 NiFi 集群。您可以简单地连接到 CDF 控制台，上传流定义并执行它。

    2.6K10

    没有三年实战经验，我是如何在谷歌云专业数据工程师认证中通关的

    在此之前，将由Google Cloud从业者讲授如何使用Google BigQuery、Cloud Dataproc、Dataflow和Bigtable等不同的项目。...（例如cos(X) 或 X²+Y²） • 必须了解Dataflow、Dataproc、Datastore、Bigtable、BigQuery、Pub/Sub之间的区别，以及如何使用它们 • 考试中的两个案例研究与实践中的案例完全相同...，但我在考试期间根本没有阅读这些研究（这些问题可见一斑） • 了解一些基本的SQL查询语法非常有用，特别是对于BigQuery问题而言 • Linux Academy和GCP提供的练习考试与考试的真题非常相似...IAM功能略有不同，但了解如何将用户从可以看见数据与可以设计工作流分离开来是有益处的（例如，Dataflow Worker可以设计工作流，但不能查看数据） 这可能已经足够了。...Google机器学习（ML）API Google Cloud 机器学习引擎 Google Cloud TPU（Google专为ML培训而构建的自定义硬件） Google ML术语表 最新的考试更新主要集中在

    4.9K50

    Apache Beam 架构原理及应用实践

    对于事件处理，流计算引擎Apache Flink，Google Cloud ，Dataflow 以及 Jstorm 都支持性比较好。 ④ How ? 最后是对迟到数据的数据处理能力矩阵图。 7....Beam SQL 的 CREATE EXTERNAL TABLE 语句注册一个映射到外部存储系统的虚拟表 。对于某些存储系统，CREATE EXTERNAL TABLE 在写入发生之前不会创建物理表。...物理表存在后，您可以使用访问表 SELECT，JOIN 和 INSERT INTO 语句。通过虚拟表，可以动态的操作数据，最后写入到数据库就可以了。这块可以做成视图抽象的。...Create 创建一个动态表，tableName 后面是列名。TYPE 是数据来源的类型，限制支持 bigquery，pubsub，kafka，text 等。...在 AloT 场景下我们为什么会选择 Beam 呢？ 数据源可以适配，因为平安城市，雪亮工程数据源千奇百怪。 能够进行数据多样处理，连接，过滤，合并，拆分。

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    使用 Cloudera 流处理进行欺诈检测-Part 1

    在我们的用例中，流数据不包含帐户和用户详细信息，因此我们必须将流与参考数据连接起来，以生成我们需要检查每个潜在欺诈交易的所有信息。...NiFi 与 Schema Registry 集成，它会自动连接到它以在整个流程中需要时检索模式定义。 数据在 NiFi 流中的路径由不同处理器之间的视觉连接决定。...LookupRecord 处理器的输出，其中包含与 ML 模型的响应合并的原始交易数据，然后连接到 NiFi 中一个非常有用的处理器：QueryRecord 处理器。...QueryRecord 处理器允许您为处理器定义多个输出并将 SQL 查询与每个输出相关联。它将 SQL 查询应用于通过处理器流式传输的数据，并将每个查询的结果发送到相关的输出。...与固定大小的 NiFi 集群相比，CDF 的云原生流运行时具有许多优势： 您不需要管理 NiFi 集群。您可以简单地连接到 CDF 控制台，上传流定义并执行它。

    2.1K20

    使用Java部署训练好的Keras深度学习模型

    使用DataFlow，你可以指定要对数据集执行的操作的图，其中源和目标数据集可以是关系数据库，消息传递服务，应用程序数据库和其他服务。...这些图可以作为批处理操作执行，其中基础架构启动并处理大型数据集然后关闭，或者以流模式运行，维持基础架构并且请求到达时处理。在这两种情况下，该服务都将自动调整以满足需求。...用于批量深度学习的DataFlow DAG 我的DataFlow流程中操作DAG如上所示。第一步是为模型创建数据集以进行评分。...运行DAG后，将在BigQuery中创建一个新表，其中包含数据集的实际值和预测值。...下图显示了来自Keras模型应用程序的示例数据点。 ? BigQuery中的预测结果 将DataFlow与DL4J一起使用的结果是，你可以使用自动扩展基础架构为批量预测评分数百万条记录。

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