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如何使用 Java 的 Spring Boot 创建一个 RESTful API？

大家好，我是 V 哥，使用 Java 的 Spring Boot 创建 RESTful API 可以满足多种开发场景，它提供了快速开发、易于配置、可扩展、可维护的优点，尤其适合现代软件开发的需求，帮助你快速构建出高性能的后端服务...以下是使用 Java 的 Spring Boot 创建一个 RESTful API 的步骤：一、创建 Spring Boot 项目打开 IDE（如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse）。...二、创建控制器类（Controller Class）在 src/main/java 目录下创建一个新的 Java 类，例如 UserController.java。...四、测试 API打开浏览器或者使用工具（如 Postman），访问 http://localhost:8080/api/users/，你将看到 Hello, Users! 的消息。...通过上述步骤，你可以熟悉 Java 的 Spring Boot 创建一个基本的 RESTful API，你学肥了吗，关注威哥爱编程，全栈开发你就行。

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构建端到端的开源现代数据平台

首先我们只需要创建一个数据集[11]，也可以随时熟悉 BigQuery 的一些更高级的概念，例如分区[12]和物化视图[13]。...在 ELT 架构中数据仓库用于存储我们所有的数据层，这意味着我们不仅将使用它来存储数据或查询数据以进行分析用例，而且还将利用它作为执行引擎进行不同的转换。...[17] 构建一个新的 HTTP API 源，用于从您要使用的 API 中获取数据。...尽管如此让我们讨论一下如何在需要时集成这两个组件。 编排管道：Apache Airflow 当平台进一步成熟，开始集成新工具和编排复杂的工作流时，dbt 调度最终将不足以满足我们的用例。...[11] 创建一个数据集: [https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets](https://cloud.google.com/bigquery/docs

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    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？

    应用在分析基础设施上的 RBAC 需要由 BI 工具统一支持，以实现简单和标准化的数据访问管理。 Showback：数据用户对他们的资源消费情况没有清晰的视图。...我们对 BigQuery 进行了为期 12 周的评估，以涵盖不同类型的用例。它在我们设定的成功标准下表现良好。下面提供了评估结果的摘要。 我们将在单独的文章中介绍评估过程、成功标准和结果。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...我们创建了一个自动化框架以及一个用于交互式使用和自助代码转换的门户。自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。...数据用户现在使用 SQL，以及通过笔记本使用的 Spark 和通过 BigQuery 使用的 Google Dataproc。

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    马哈鱼带你发现SQL中的数据血缘

    二、马哈鱼数据血缘分析器是怎样工作的 本视频介绍如何利用马哈鱼数据血缘分析器来快速发现 create view SQL 语句中各个表和字段的血缘关系，并用可视化的方式展现出来。...通过浏览器直接使用，无需安装任何软件。 通过浏览器访问马哈鱼数据血缘分析器。 在浏览器中上传SQL文本或文件。 点击分析按钮后，查看数据血缘关系的可视化结果。...在浏览器中，以交互形式，查看特定表或视图的完整血缘关系图。 用 grabit 工具或 API，提交需要处理的 SQL 文件，然后在浏览器中查看结果，或在自己的代码中对返回的结果做进一步处理。...仅供企业内部人员使用，保证数据的安全。提供完整的 API。 支持软件OEM。软件Logo定制，去除马哈鱼Logo，定制品牌Logo，突出品牌信息。 详情请见安装手册。...Grabit 工具, 一个 Java 程序。负责从数据库、版本控制系统、文件系统中收集 SQL 脚本，递交给后台进行数据血缘分析。 Restful API，一套完整的 API。

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    Dbt基本概念与快速入门

    模型（Models）：DBT的核心概念是“模型”，一个模型是一个SQL文件（通常是.sql文件），该文件定义了如何转换数据并将其存储在数据仓库中。...每个模型都是一个SQL查询，它通常表示一个数据表或视图。依赖关系（Dependencies）：模型之间可以有依赖关系，DBT会自动处理这些依赖关系。...DBT快速入门下面是DBT的快速入门步骤，包括如何安装、初始化项目、创建模型、运行和测试等。3.1 安装DBTDBT是用Python编写的，因此需要先安装Python。你可以使用pip来安装DBT。...3.4 创建和编写模型（SQL文件）在 models 目录下创建SQL文件（例如：my_model.sql），并编写数据转换逻辑。...与传统ETL工具相比，DBT有以下特点：SQL为主：DBT强调使用SQL进行数据转换和模型构建，而许多ETL工具依赖编程语言（如Python、Java等）。

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    Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

    本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。...② 创建数据源 SQL Server 的连接 在 Tapdata Cloud 连接管理菜单栏，点击【创建连接】按钮, 在弹出的窗口中选择 SQL Server 数据库，并点击确定。...访问账号（JSON）：用文本编辑器打开您在准备工作中下载的密钥文件，将其复制粘贴进该文本框中。 数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。...为此，Tapdata 选择将 Stream API 与 Merge API 联合使用，既满足了数据高性能写入的需要，又成功将延迟保持在可控范围内，具体实现逻辑如下： 在数据全量写入阶段，由于只存在数据的写入...，没有变更与删除操作，因此直接使用 Stream API 进行数据导入。

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    数据工程新范式：NoETL 语义编织如何激活海量埋点数据价值？

    逻辑层（做什么）：业务分析师在语义层中，通过声明式的方式，用业务语言定义指标（如“近30天高价值用户留存率”）、维度及其关联关系。他们无需关心数据存储在哪里、表如何关联。...物理层（怎么做）：平台的 语义引擎 自动将逻辑定义“编译”为面向底层数据湖仓（如 Snowflake, BigQuery）优化过的高效 SQL 执行计划。...系统自治：平台根据声明，自动设计物化视图、编排 ETL 任务依赖并运维。透明路由：查询时，引擎自动进行 SQL 改写，让查询命中最佳的物化结果，实现百亿级数据的秒级响应。...AI Agent 不再需要直面晦涩的物理表 Schema 去“猜测”SQL，而是通过 NL2Metrics（自然语言转指标查询） 模式，调用标准的语义 API（如 GetMetric(name=”毛利”...成功标准：如何衡量数据价值是否被真正激活？数据价值的激活应是可量化、可感知的。

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    复杂血缘分析选型指南：这5款平台谁最能“一眼看穿”数据来龙去脉？

    Spark/Flink 语义分析 Hive/MaxCompute 语法 Glue Lineage（预览版） DLI 语法 BigQuery...） 内置 0 元 需购买数据地图模块，￥1,200/月 Glue Lineage 预览免费，正式版未公布 需购买资产中心，￥800/月 Dataform 免费，BigQuery...3D 交互式图谱 • 一键切换“表视图/字段视图/任务视图”； • 右键“影响面计算”，5 秒内给出下游表、任务、API 列表，可直接生成下线计划。...• 做法： – 用 WeData 一键接入 Hive、Oracle、Kafka 三大数据源； – 血缘图谱 3D 模式下批量打标签，3 小时完成字段分级； – 影响面分析自动生成 400 页合规报告，节省...腾讯云 WeData 用五级解析深度、3D 交互式图谱、实时元数据事件流三大杀器，把血缘成本打到 0 元。

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    谷歌又傻X之BigQuery ML

    周末好不容易补补课，就发现了谷歌在其非常成功的云产品BigQuery上发布了BigQuery ML。说白了就是利用SQL语句去做机器学习。...BigQuery ML到底是什么呢，不妨看看这个gif的宣称。 简单来说，第一步是类似生成表，视图那样的建立一个模型。纯SQL语句。第二步则是使用这个模型去预测。也是纯SQL语句。...用SQL去做机器学习的事情，在数据库圈子里面流行很久了。有过无数系统发明过类似的东西。早一点的在数据挖掘领域里面支持Association Rule Mining用的也是SQL扩展。...然而并没什么卵用。凡是这样做的系统没有一个是成功的。究其原因在我看来是数据库的SQL里面强调的是一种declarative的语言，或者说人话就是SQL强调的是干什么，至于怎么干就不管了。...这种东西用SQL来写有点勉为其难了。这也是为什么Spark可以如此成功。主要还是它的语言更好的兼容了类似机器学习的，但是对SQL的妥协也还可以。

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    BigQuery：云中的数据仓库

    BigQuery将为您提供海量的数据存储以容纳您的数据集并提供强大的SQL，如Dremel语言，用于构建分析和报告。...缓慢渐变维度(Slow Changing Dimensions) 缓慢渐变维度（SCD）可以直接用BigQuery数据仓库来实现。由于通常在SCD模型中，您每次都会将新记录插入到DW中。...当您从运营数据存储中创建周期性的固定时间点快照时，(使用)SCD模型很常见。例如，季度销售数据总是以某种时间戳或日期维度插入到DW表中。...使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。...敬请关注此博客，了解Grand Logic如何帮助您在云中构建数据仓库。我们将讨论JobServer产品的更多细节，并且我们的咨询服务将帮助您使用BigQuery。

    6.3K40

    使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

    可以用最少的费用和时间来创建它，希望使用熟悉的语言和工具。 如果产品成功，有一种方法可以将产品货币化。...这些数据存储在BigQuery中，允许通过SQL接口快速检索！获取这些数据非常经济，因为当第一次注册帐户时，Google会为您提供300美元，如果已经拥有一个，则成本非常合理。...使用JSON_EXTRACT函数来获取需要的数据。以下是如何从问题有效负载中提取数据的示例： ?...自动标记问题有助于组织和查找信息 为了展示如何创建应用程序，将引导完成创建可自动标记问题的GitHub应用程序的过程。此应用程序的所有代码（包括模型训练步骤）都位于GitHub存储库中。...无论标题如何，在其正文中具有相同内容的问题。通过仅考虑前75％的字符以及在问题正文中持续75％的字符来删除进一步的重复。 使用此链接查看用于对问题进行分类和重复数据删除问题的SQL查询。

    4.1K10

    如何使用5个Python库管理大数据？

    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。...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。...Amazon Redshift和S3作为一个强大的组合来处理数据：使用S3可以将大量数据上传Redshift仓库。用Python编程时，这个功能强大的工具对开发人员来说非常方便。...这是一个选择使用psycopg2的基本连接的脚本。我借用了Jaychoo代码。但是，这再次提供了有关如何连接并从Redshift获取数据的快速指南。...KafkaConsumer基本上是一个高级消息使用者，将用作官方Java客户端。 它要求代理商支持群组API。KafkaProducer是一个异步消息生成器，它的操作方式也非常类似于Java客户端。

    3.5K10

    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。...MongoDB 3.6版本以来，你可以使用变更流API来查询日志。这样，我们就会在集合中发生每个变化（包括删除操作）时得到警示。...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。...因为我们一开始使用这个管道(pipeline)就发现它对端到端以及快速迭代的所有工作都非常有用！我们用只具有BigQuery增加功能的变更流表作为分隔。

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    7大云计算数据仓库

    云计算数据仓库的第二个核心元素是某种形式的集成查询引擎，使用户能够搜索和分析数据。这有助于数据挖掘。 如何选择云计算数据仓库服务 在寻求选择云计算数据仓库服务时，企业应考虑许多标准。 现有的云部署。...(2)Google BigQuery 潜在买家的价值主张。对于希望使用标准SQL查询来分析云中的大型数据集的用户而言，BigQuery是一个合理的选择。...•通过SQL或通过开放数据库连接(ODBC)轻松查询数据的能力是BigQuery的关键价值，它使用户能够使用现有的工具和技能。...•与BigQuery ML的集成是一个关键的区别因素，它将数据仓库和机器学习(ML)的世界融合在一起。使用BigQuery ML，可以在数据仓库中的数据上训练机器学习工作负载。...•系统创建Snowflake所谓的虚拟数据仓库，其中不同的工作负载共享相同的数据，但可以独立运行。 •通过标准SQL进行查询，以进行分析，并与R和Python编程语言集成。

    7.5K30

    Elastic、Google Cloud和Kyndryl的端到端SAP可观测性方案：深度解析

    通过该Agent，您将能够利用性能监控和安全日志收集与分析的用例，以及使用单一组件进行主动端点威胁保护。此外，专门针对SAP工作负载，Google Cloud的SAP Agent也发挥作用。...Kyndryl开发的Java应用程序将安装在SAP JVM上。该应用程序将连接到SAP实例，并使用SAP Java连接器建立与SAP主应用服务器的连接。...它将执行一个SAP功能模块以检索SAP性能指标并创建一个CSV文件。Filebeat代理检测到CSV文件后，将文件内容的每一行发送到Elasticsearch的摄取管道。...作为替代方法，可以直接从Java应用程序连接到Elasticsearch，使用Elasticsearch Java API直接发送SAP性能指标。...通过上述Java应用程序，可以监控ECC和S/4HANA。一旦数据在Elastic中被索引和存储，它就可以被使用。Kyndryl提供的Kibana中的定制仪表板、可视化和警报如下所示。

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    腾讯灯塔融合引擎的设计与实践

    除了引擎优化，Databrick 商业版的 OLAP 引擎添加了缓存层和索引层；Snowflake 支持了物化视图的能力；Google 的 BigQuery 提供了多级缓存，以进一步的加速。...③ 现代的物化视图 如何更高效利用好物化视图面临着三个问题：如何达到用最少成本达到最高性能；如何低成本维护好物化视图；查询时，在不改变查询语句的前提下如何将查询路由到不同的物化视图?...现代物化视图就是在致力于解决上述三个问题。 如何达到用最少成本达到最高性能? 一般方案是做一些领域专家模型。但是对于这样一个平台化的产品是无法做到这一点的， 因为业务方才是最了解业务的。...如何低成本维护好物化视图? 增量刷新物化视图，并通过负载中心来分析历史查询物化视图是否起到加速的效果，删除加速效果较差的物化视图。 查询时，在不改变查询语句的前提下如何将查询路由到不同的物化视图?  ...通过基于 Calcite 的自动改写功能，用户不需要修改原有的 SQL 语句，SQL 会透明地路由到不同的物化视图。

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    使用 SQL 也能玩转机器学习

    首先解释下 BigQueryML 是什么，简而言之，就是使用 SQL 也可以完成机器学习模型的构建。...利用 BigQuery ML，您可以使用标准 SQL 查询在 BigQuery 中创建和执行机器学习模型。...BigQuery ML 让 SQL 专业人员能够使用现有的 SQL 工具和技能构建模型，从而实现机器学习的普及。使用 BigQuery ML，无需移动数据，加快了开发速度。...其实两年前就看到相关文章，比如阿里的SQLFlow，使用 SQL 实现机器学习，但是 Python 在机器学习领域的生态太强大了，虽然使用 SQL 要比 Python 的门槛更低，我依然觉得这个不会应用到生产环境或者实际使用...如果这种方式真的能成熟的话，做业务分析的同事也是可以用 SQL 完成机器学习了，而不需要拜托专门的做算法的同学去完成建模分析，对于企业而言，其实大部分场景只需要简单的数据分析和挖掘模型就行了，使用 SQL

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    智能分析工具PK：Tableau VS Google Data Studio

    Tableau连接到各种各样的数据源，包括文件、数据库和Google的产品（如Google Analytics、Google BigQuery、Google Cloud SQL和Google Sheets...Data Studio 360提供了与谷歌数据来源的连接，其中包括AdWords API、Attribution 360, BigQuery, DoubleClick Campaign Manager,...显然，Data Studio的本地连接器的列表是非常有限的，所以你会考虑将你的数据优先放到Google Sheets、 Google BigQuery、或者 Cloud SQL中。...在Tableau中，你可以连接多个数据源，用可视化创建表格，然后在一个仪表板中添加多个表格。 Data Studio还提供了将多个数据源添加到单个报表的功能。然后可以使用这些数据源创建图表。...Data Studio提供了一个数据源管理视图，它不仅显示了视图中包含的数据源，而且还显示了那些未被使用的数据源。

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