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Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布！

使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现（与 0.10.0 中添加的空间曲线相比）...它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。索引器在时间线上添加一个名为“indexing”的新action。...瘦身的Utilities包 在 0.11.0 中，hudi-utilities-slim-bundle添加了一个新项以排除可能导致与其他框架（如 Spark）发生冲突和兼容性问题的依赖项。...您可以直接通过 API 实例化目录，也可以使用CREATE CATALOG语法创建catalog。...鼓励用户使用名称中带有特定 Spark 版本的包 ( hudi-sparkX.Y-bundle) 并远离旧包 (hudi-spark-bundle和hudi-spark3-bundle)。

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Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现(与 0.10.0 中添加的空间曲线相比)...它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。索引器在时间线上添加一个名为“indexing”的新action。...简化Utilities程序包 在 0.11.0 中，hudi-utilities-slim-bundle添加了一个新项以排除可能导致与其他框架（如 Spark）发生冲突和兼容性问题的依赖项。...您可以直接通过 API 实例化目录，也可以使用CREATE CATALOG语法创建catalog。 Flink在正常UPSERT和BULK_INSERT操作中都支持Bucket Index 。...鼓励用户使用名称中带有特定 Spark 版本的包 ( hudi-sparkX.Y-bundle) 并远离旧包 (hudi-spark-bundle和hudi-spark3-bundle)。

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    自学攻略 | R语言数据筛选和修改

    本篇推文将详细介绍如何在 R 中对数据进行排序、筛选、替换以及调用特定行和列等核心操作。 准备工作：导入你的数据 在进行任何数据处理之前，我们首先需要将文件中的数据导入到 R 中。...read.table(): 这是一个通用的文本文件读取函数，你可以通过 sep 参数指定分隔符（如空格、制表符或逗号）。默认情况下，它能识别空格或制表符作为分隔符。...) print(all_except_tumor_size) 新增或修改列 (mutate()) mutate() 函数用于创建新列，或修改现有列。...1、新增列：计算年龄组 根据年龄创建一个新的 AgeGroup 列： patient_data_with_age_group <- mutate(patient_data,   AgeGroup = case_when...<- rename(patient_data, Diagnosis = DiseaseStatus) print(patient_data_renamed) 语法是 新列名 =旧列名。

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    使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

    将数据流到 BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。...在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。当然，为了将旧数据迁移到新表中，你需要有足够的空闲可用空间。...不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。 ?...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。

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    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    将数据流到BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。...在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。当然，为了将旧数据迁移到新表中，你需要有足够的空闲可用空间。...不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。

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    谷歌推出 Bigtable 联邦查询，实现零 ETL 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。...要查询 Bigtable 中的数据，用户可以通过指定 Cloud Bigtable URI（可以通过 Cloud Bigtable 控制台获得）为 Cloud Bigtable 数据源创建一个外部表。...在创建了外部表之后，用户就可以像查询 BigQuery 中的表一样查询 Bigtable。...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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    Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

    通过添加此配置，旧的相关配置 hoodie.datasource.write.insert.drop.duplicates 现已弃用。当两者都指定时，新配置将优先于旧配置。...Hudi 通过 Hadoop 配置方便使用原生 Parquet 布隆过滤器。用户需要使用代表要应用布隆过滤器的列的特定键来设置 Hadoop 配置。...例如， parquet.bloom.filter.enabled#rider=true 为 rider 列创建布隆过滤器。...Google BigQuery 同步增强功能 在 0.14.0 中，BigQuerySyncTool 支持使用清单将表同步到 BigQuery。与传统方式相比，这预计将具有更好的查询性能。...由于新的 schema 处理改进，不再需要从文件中删除分区列。要启用此功能，用户可以将 hoodie.gcp.bigquery.sync.use_bq_manifest_file设置为 true。

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    拿起Python，防御特朗普的Twitter！

    例如，JPEG、GIF、PNG和BMP都是不同的图像格式，用于说明如何在文件中存储图像。XLS和CSV也是在文件中存储表格数据的两种格式。 在本例中，我们希望存储键值数据结构。...只需创建一个新的JSON文件，将密钥和秘密存储在字典中，并将其保存为.cred.json： ? 许多推文包含非字母字符。例如，一条推文可能包含&、>或列和第1列中没有包含索引的行。 这是因为： 在我们原来的句子“data”中没有属于class 0的单词。 索引为1的单词出现在句首，因此它不会出现在目标y中。 ? ?...我们使用google-cloud npm包将每条推文插入到表格中，只需要几行JavaScript代码： ? 表中的token列是一个巨大的JSON字符串。.../emoji-regex ?

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    教程 | 没错，纯SQL查询语句可以实现神经网络

    W 和 W2 的随机值可以通过 SQL 本身产生。为了简单起见，我们将从外部生成这些值并在 SQL 查询中使用。...THEN ((x1*w_01 + x2*w_11) + b_1) ELSE 0.0 END) AS d1 FROM {inner subquery} 上面的查询将两个新列...我们使用链式法则从最后一层开始逐层计算。首先，我们将通过使用交叉熵和 softmax 函数的导数来计算 score 的梯度。...我们也去掉如 dw_00, correct_logprobs 等缓存的列，它们曾在子查询时被创建，用于保存训练数据(x1, x2 及 y 列) 和模型参数（权重和偏置项）。...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。

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    如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络？

    W 和 W2 的随机值可以通过 SQL 本身产生。为了简单起见，我们将从外部生成这些值并在 SQL 查询中使用。...THEN ((x1*w_01 + x2*w_11) + b_1) ELSE 0.0 END) AS d1 FROM {inner subquery} 上面的查询将两个新列...我们使用链式法则从最后一层开始逐层计算。首先，我们将通过使用交叉熵和 softmax 函数的导数来计算 score 的梯度。...我们也去掉如 dw_00, correct_logprobs 等缓存的列，它们曾在子查询时被创建，用于保存训练数据(x1, x2 及 y 列) 和模型参数（权重和偏置项）。...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。

    3.5K30

    一顿操作猛如虎，涨跌全看特朗普！

    例如，JPEG、GIF、PNG和BMP都是不同的图像格式，用于说明如何在文件中存储图像。XLS和CSV也是在文件中存储表格数据的两种格式。 在本例中，我们希望存储键值数据结构。...只需创建一个新的JSON文件，将密钥和秘密存储在字典中，并将其保存为.cred.json： 许多推文包含非字母字符。例如，一条推文可能包含&、>或列和第1列中没有包含索引的行。这是因为： 在我们原来的句子“data”中没有属于class 0的单词。 索引为1的单词出现在句首，因此它不会出现在目标y中。...下面是BigQuery表的模式： 我们使用google-cloud npm包将每条推文插入到表格中，只需要几行JavaScript代码： 表中的token列是一个巨大的JSON字符串。.../emoji-regex 输出： 数据可视化 BigQuery与Tableau、data Studio和Apache Zeppelin等数据可视化工具很棒。

    5.4K40

    主流云数仓性能对比分析

    Amazon Redshift：是市场上第一个原生云数仓服务，MPP、列存、按列压缩、无索引、动态扩展，SQL语法兼容PostgreSQL，支持存储与计算分离，按小时计费，也可以通过暂停来停止计费。...存储计算分离，列存、按小时计费、可通过暂停与恢复来节省成本，SQL兼容SQL Server（可能底层就是SQL Server）。...但这并不是本文要分析的重点，其实，其它4家的产品，Snowflake / Redshift / Synapse / BigQuery，才是市场上最常见和使用最广泛的云数仓产品。...而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。 场景三：性价比 性价比的计算采用下面公式，执行时长是累计时长，而价格取自各厂商的官网列表价。...Snowflake和BigQuery在市场上的宣传一直都是强调其易用性和易管理性（无需DBA），这方面在本次测试中没有涉及。

    4.7K10

    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十)：查找替换

    ： - 大部分的异常值是 x ，但有一些是 xx Excel 中可以的查找值可以使用通配符，如下可以解决： - 查找值填 "x*" pandas 中，直接可以使用正则表达式，因此完全难不倒你：...- 参数 regex ，填写正则表达式，"x+" ，表示1个或多个x 案例3 现实往往超出你的想象，部门领导突然跟你说，每列的异常数据替换为"问题[列名]"： - 每列的新值都不一样 此时你心里走过一万个草泥马...如果在 Excel ，这只能手工逐列替换操作。 pandas 中当然不需要： - 第2参数 value ，可以接受一个字典，key 是列名，item 是替换的新值 拒绝繁琐！！...有人就会说：这太傻了吧，我还要每列的新值给写出来，我还不如用 Excel 一列列操作呢。...总结 - DataFrame.replace() ，整表查找替换 - 参数1 ： 指定查找值 - 参数2(value)：替换的新值，可以用字典，用以不同列替换不同值 - 参数 regex：正则表达式

    1.5K20

    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十)：查找替换

    ： - 大部分的异常值是 x ，但有一些是 xx Excel 中可以的查找值可以使用通配符，如下可以解决： - 查找值填 "x*" pandas 中，直接可以使用正则表达式，因此完全难不倒你：...- 参数 regex ，填写正则表达式，"x+" ，表示1个或多个x 案例3 现实往往超出你的想象，部门领导突然跟你说，每列的异常数据替换为"问题[列名]"： - 每列的新值都不一样 此时你心里走过一万个草泥马...如果在 Excel ，这只能手工逐列替换操作。 pandas 中当然不需要： - 第2参数 value ，可以接受一个字典，key 是列名，item 是替换的新值 拒绝繁琐！！...有人就会说：这太傻了吧，我还要每列的新值给写出来，我还不如用 Excel 一列列操作呢。...总结 - DataFrame.replace() ，整表查找替换 - 参数1 ： 指定查找值 - 参数2(value)： 替换的新值，可以用字典，用以不同列替换不同值 - 参数 regex： 正则表达式

    1.8K10

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

    我们通过同时将数据写入 BigQuery 并连续查询重复的百分比，结果表明了高重复数据删除的准确性，如下所述。最后，向 Bigtable 中写入包含查询键的聚合计数。...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。此外，新架构还能处理延迟事件计数，在进行实时聚合时不会丢失事件。...此外，新架构中没有批处理组件，所以它简化了设计，降低了旧架构中存在的计算成本。 表 1：新旧架构的系统性能比较。 聚合计数验证 我们将计数验证过程分成两个步骤。...同时，我们会创建另外一条数据流管道，把被扣除的事件计数导出到 BigQuery。通过这种方式，我们就可以看出，重复事件的百分比和重复数据删除后的百分比变化。...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

    2.4K20

    Wikipedia pageview数据获取(bigquery)

    该数据集自2015年五月启用，其具体的pageview定义为对某个网页内容的请求，会对爬虫和人类的访问量进行区分，粒度为小时级别，如下图： bigquery介绍 维基百科数据可以通过其API获取。...但是API只能拿到每个页面天级别的数据或者全部页面小时级的数据，如果需要获取每个页面小时级的数据，则需要通过其原始数据文件进行分析。...但是这部分文件的数量实在是太多了，因此使用bigquery是一个不错的选择。 bigquery请求 可以使用SQL命令对其进行请求。...由于数据在bigquery中使用分区表的形式存放，因此每次请求一年的数据。...该csv文件至少有两列，一列为日期，一列为小时级别的访问量。 数据使用top100en数据为基础，放在E盘的wikidata中。

    3.5K10

    SQL Server 2005 正则表达式使模式匹配和数据提取变得更容易

    要使用 SQLCLR 对象，您必须使用新的 CREATE ASSEMBLY 语句在 SQL Server 注册程序集，然后在程序集中创建指向其实现的各个对象。...通过定义的选项和提供的模式创建 Regex 实例，然后 IsMatch 方法将被用于确定指定的输入是否与模式匹配。...此表可用于存储允许您描述在数据库中存储原始客户端数据方式的分组模式，这样您就可以创建计算列以便从客户端数据中提取实际需要的数据。...例如，.NET Framework Regex 类比我的示例中的拉丁语 Regex 类识别更多字符，因此在开发使用国际数据的数据库时，应多加注意。...当然，如本文中多次提及的那样，尽管正则表达式极其强大，但请确保您确实需要该功能。某些任务通过更基本的工具集来执行会更快且更简单。

    7.9K60

    数据库断言的8种姿势-基于DBRider

    数据库断言可能会涉及以下的一些场景 1）判断某个数据库表内容相等 2）判断多个数据库表内容相等 可能需要考虑的场景 3）数据集中各记录的顺序 4）数据中各个列的顺序 5）数据的某些列，如时间戳、序列号...6）通过正则表达式来验证某些列，而不是忽略 7）通过replace来替换某些列的数据再进行比较 8）包含关系，而不是相等关系 我们将使用DataBaseRider提供的 @ExpectedDataSet...数据的某些列，如时间戳、序列号 数据表的某些列中的数据，在自动化用例每次执行时，可能其结果是会变化的。如以下的两个场景 在很多金融系统的应用中，要求记录操作的人员和时间来作为后续的审核用。...另外，在进行创建新的申请、下一个订单等类型的操作时，通常都会给记录一个序列号。简单的，可以通过数据库Sequence的方式来获取，或者调用专门的序列号生成服务来获取。...这种情况下，可以使用@ExpectedDataSet中的contains比较方法。

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