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SQL的巨大飞跃：MySQL 8.0发布

窗函数非常强大，即使是一些新事物诸如Apache SQL实现（Hive，Impala，Spark），NuoDB和Google BigQuery多年前就引入他们了。所以说MySQL加入得实在是很晚。...但是，PostgreSQL 11将重新夺回这一领域的领导者地位。 ? MySQL 8.0提供的实际窗口函数集也非常接近现有技术水平： ?...其他标准SQL功能 除了窗口函数和with从句外，MySQL 8.0还引入了一些其他标准SQL功能。但与前两者相比，这绝不是杀手锏。 ? 正如你所看到的，Oracle推动SQL标准对JSON的支持。...看起来像是MySQL将它们解析为常规函数调用——而不是标准描述的语法。...再加上这两个产品来自同一个供应商的事实又增加了一个转折点。 列表中的最后两个功能，grouping函数（与rollup相关）和from从句的列名是解决特定的问题的方法。

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寻觅Azure上的Athena和BigQuery（一）：落寞的ADLA

AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。...AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...其主要支持的查询语言是U-SQL，一个结合了SQL与C#特点的独有语言。 百闻不如一见，我们还是直接动手尝试一下，使用ADLA来实现上面Athena的同样任务。...可以看到U-SQL写起来很有意思，的确是结合了C#和SQL的语法与特点。与SQL类似，其核心处理对象为RowSet，即行的集合。...事实上更复杂的U-SQL脚本还可以添加上C#类库引用和函数调用等功能，这样结合两种语言的优势来撰写脚本可发挥各自优势，使得ADLA具有十分强大的分析能力。

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    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？

    目前，区块链与人工智能、物联网以及大数据的结合，争议颇多。...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 利用 GitHub 上 Ethereum ETL 项目中的源代码提取以太坊区块链中的数据，并将其加载到 BigQuery 平台上，将所有以太坊历史数据都存储在一个名为 ethereum_blockchain...因为它就是众人周知的去中心化应用“迷恋猫（CryptoKitties）”游戏的主要智能合约。 另外，我们借助 BigQuery 平台，也将迷恋猫的出生事件记录在了区块链中。...BigQuery 平台按时间窗口统计 Token 交易量，特别是 $ OMG Token 转移的日常数量。

    4.8K51

    一顿操作猛如虎，涨跌全看特朗普！

    很容易忘记关闭文件，这可能会带来许多问题。 我们可以进一步改进这段代码，将加载JSON文件和分析Twitter转换为两个函数。...将生成一对新的访问令牌，即Access令牌密钥。。将这些值与API密钥和API密钥一起复制。...BigQuery：分析推文中的语言趋势 我们创建了一个包含所有tweet的BigQuery表，然后运行一些SQL查询来查找语言趋势。...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。...幸运的是，BigQuery支持用户定义的函数（UDF），它允许你编写JavaScript函数来解析表中的数据。

    5.4K40

    ClickHouse 提升数据效能

    Google Analytics 的优势在于其易于与网站集成以及简单的查询界面。这种简单性是有代价的，主要是灵活性。...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...我们每小时导出最后 60 分钟的数据。不过，我们偏移了此窗口，以允许事件可能出现延迟并出现在 BigQuery 中。虽然通常不会超过 4 分钟，但为了安全起见，我们使用 15 分钟。...7.查询 将所有数据转移到 Clickhouse 的主要问题之一是能否从 Google 在导出中提供的原始数据复制 Google Analytics 提供的指标。...最后，认识到并不是每个人都对 SQL 感到满意，并且本着一切都需要生成人工智能才能变得很酷且值得做的精神，我决定衍生一个副项目，看看我们是否可以通过自然语言回答 Google Analytics 问题。

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    ClickHouse 提升数据效能

    Google Analytics 的优势在于其易于与网站集成以及简单的查询界面。这种简单性是有代价的，主要是灵活性。...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...我们每小时导出最后 60 分钟的数据。不过，我们偏移了此窗口，以允许事件可能出现延迟并出现在 BigQuery 中。虽然通常不会超过 4 分钟，但为了安全起见，我们使用 15 分钟。...7.查询 将所有数据转移到 Clickhouse 的主要问题之一是能否从 Google 在导出中提供的原始数据复制 Google Analytics 提供的指标。...最后，认识到并不是每个人都对 SQL 感到满意，并且本着一切都需要生成人工智能才能变得很酷且值得做的精神，我决定衍生一个副项目，看看我们是否可以通过自然语言回答 Google Analytics 问题。

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    ClickHouse 提升数据效能

    Google Analytics 的优势在于其易于与网站集成以及简单的查询界面。这种简单性是有代价的，主要是灵活性。...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...我们每小时导出最后 60 分钟的数据。不过，我们偏移了此窗口，以允许事件可能出现延迟并出现在 BigQuery 中。虽然通常不会超过 4 分钟，但为了安全起见，我们使用 15 分钟。...7.查询 将所有数据转移到 Clickhouse 的主要问题之一是能否从 Google 在导出中提供的原始数据复制 Google Analytics 提供的指标。...最后，认识到并不是每个人都对 SQL 感到满意，并且本着一切都需要生成人工智能才能变得很酷且值得做的精神，我决定衍生一个副项目，看看我们是否可以通过自然语言回答 Google Analytics 问题。

    1.6K10

    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。...BigQuery 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库，BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力，可以实现海量数据超快速 SQL 查询，以及对...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。...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...在数据增量阶段，先将增量事件写入一张临时表，并按照一定的时间间隔，将临时表与全量的数据表通过一个 SQL 进行批量 Merge，完成更新与删除的同步。

    10.1K10

    构建端到端的开源现代数据平台

    与 Airbyte 和 Superset 一样，我们将通过 Google Compute Engine 实例部署 OpenMetadata（与往常一样，随附的存储库中提供了 Terraform 和 init...在集成编排工具时还应该考虑如何触发管道/工作流，Airflow 支持基于事件的触发器（通过传感器[40]），但问题很快就会出现，使您仅仅因为该工具而适应您的需求，而不是让该工具帮助您满足您的需求。...数据监控：Soda SQL 就像编排一样，数据监控（最终我们将考虑数据可观测性）是 dbt 最终将停止为我们的平台处理需求。...我们不只是验证 dbt 模型的数据，而是希望在整个平台上跟踪数据问题，以便可以立即确定特定问题的来源并相应地修复它。与数据集成一样，数据可观测性是公司仍然采用闭源方法，这不可避免地减缓创新和进步。...](https://cloud.google.com/bigquery/docs/materialized-views-intro) [14] 将 BigQuery 审计日志存储在专用数据集中: [https

    7.2K10

    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。...谷歌云解决方案架构师 Julien Phalip 写道： Hive-BigQuery 连接器实现了 Hive StorageHandler API，使 Hive 工作负载可以与 BigQuery 和 BigLake...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。...借助 BigQuery Migration Service，谷歌提供了 BigQuery 批处理 SQL 转换器和交互式 SQL 转换器支持，可以将 Hive 查询转换为 BigQuery 特有的兼容...，用于读写 Cloud Storage 中的数据文件，而 Apache Spark SQL connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API，将

    1.7K20

    GCP 上的人工智能实用指南：第一、二部分

    关键是，业务分析师还可以使用 BigQuery 提供的简单 SQL 接口执行模型训练和部署。 测试模型 在 BigQuery 中，ml.predict()函数用于使用模型预测结果。...实际上，梯度提升的目的是找到使损失函数最小化的数据的最近似函数。...为了开发一种平衡的项目推荐系统，将零售商最畅销产品清单中最著名的产品与较不常见的产品结合在一起，建议使用基于树的梯度提升算法 XGBoost。...总结 在本章中，我们通过一个实际的示例用例演示了 Keras 与 Google Cloud Platform 的结合使用。 我们了解了如何使用云机器学习引擎。...人工智能驱动的聊天机器人可以在不涉及人类的情况下完成出色的工作。 聊天机器人是一个智能聊天程序。 它应该能够令人信服地模拟一个人。 与 AI 技术结合使用时，它称为智能聊天机器人。

    20.3K10

    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？

    BigQuery 使我们能够中心化我们的数据平台，而不会牺牲 SQL 访问、Spark 集成和高级 ML 训练等能力。...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。...我们要求用户使用这个门户将他们现有或已知的 SQL 转换为与 BigQuery 兼容的 SQL，以进行测试和验证。我们还利用这一框架来转换用户的作业、Tableau 仪表板和笔记本以进行测试和验证。...数据移动、加载和验证 在我们完成这个项目的过程中，很明显数据移动与我们的设置高度相关，并且要使用现有的工具将数据无缝复制到 Google Cloud Platform 会出一些问题。...这是整个项目中最难的部分。它的难点在于偶然出现的复杂性，而非容量。以下是我们遇到的问题： 资源可用性和使用情况：由于我们是从一个本地仓库中提取数据的，因此我们的提取速度受到源上可用能力的限制。

    6.4K20

    手把手教你用seq2seq模型创建数据产品（附代码）

    链接：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/10458 我们将收集许多成对的问题的标题与正文来训练我们的模型以完成总结概括的任务。...以这种方式处理标题，是因为我们希望我们的模型知道标题的第一个字母何时将要出现，并且学习预测短语的结尾应该在哪里。下一节讨论模型结构的时候你将进一步理解这么做的原因。 定义模型的结构 ?...我发现将用此方法提取的特征与其他特征相结合通常很有用。然而，我想强调的是，你可以在训练模型去总结文本的同时将获得这些特征！ 以下是这些特征的一个应用实例。...不过，我会提供以下步骤指引： 如果你还没有在Google上创建项目: 登录到Google开发者控制台 创建一个项目并激活BigQuery API 在计费控制台(https://console.cloud.google.com...你可以随时研究下面的SQL代码，我们仅仅只是收集问题的标题和正文，并在收集数据的同时对它进行一些清理。

    1.9K60

    【转载】Google 后 Hadoop 时代的新 “三驾马车” -- Caffeine(搜索)、Pregel(图计算)、Dremel(查询)

    Mike Olson(迈克尔·奥尔森) 是 Hadoop 运动背后的主要推动者，但这还远远不够，目前 Google 内部使用的大数据软件 Dremel 使大数据处理起来更加智能。...Caffeine 是 Google 出自自身的设计，Caffeine 使 Google 能够更迅速的添加新的链接（包括新闻报道以及博客文章等）到自身大规模的网站索引系统中，相比于以往的系统，新系统可提供...Dremel 做到了 “不可能完成的任务”，Dremel 设法将海量的数据分析于对数据的深入挖掘进行有机的结合。Dremel 所处理的数据规模的速度实在令人印象深刻，你可以轻松的探索数据。...在 Dremel 出现之前还没有类似的系统可以做的像 Dremel 这样出色。...换句话说即使你不是 Google 的工程师你同样可以使用 Dremel。Google 现在提供的 BigQuery 的服务就是基于 Dremel。用户可通过在线 API 来使用这个平台。

    2.1K30

    BigQuery：云中的数据仓库

    基于云的Hadoop引擎（例如Amazon EMR和Google Hadoop）使这项工作变得更容易一些，但这些云解决方案对于典型的长时间运行的数据分析(实例)来说并不理想，因为需要花费时间设置虚拟实例并将数据从...(RDBMS = Relationship DataBase Management System, 关系型数据库管理系统，下同，即传统的数据库管理系统，使用结构化查询语言(SQL)，NoSQL与之相对。...这使得存储在BigQuery中的FCD模式模型与用于管理时间维度的SCD模型变得相同，但是存在一个问题。ETL过程必须维护BigQuery端存在记录的“Staging DW”。...以下是FCD ETL流程图： SCD ETL (4).png 将您的数据仓库放入云中 在Grand Logic，我们提供了一种强大的新方法，通过Google云中的BigQuery数据市场构建和扩充您的内部数据仓库...利用我们的实时和可批量处理ETL引擎，我们可以将快速或缓慢移动的维度数据转换为无限容量的BigQuery表格，并允许您运行实时的SQL Dremel查询，以实现可扩展的富(文本)报告(rich reporting

    6.3K40

    评谷歌新发布的编程语言：Logica

    Logica 介绍 Logica 可被编译成 SQL 语言，并且运行在 Google BigQuery 上（当然，也可以运行在PostgreSQL和SQLite的测试环境）。...Logica code compiles to SQL and runs on Google BigQuery (with experimental support for PostgreSQL and...设计 Logica 的原因 为了解决 SQL 存在的问题，而 SQL 的问题简而言之一句话，太不抽象了。...尽管开发者可以将某些重复的计算封装到视图和函数中，但是它们的语法和支持在实现中可能有所不同，但通常不存在包和导入的概念，并且不可能进行更高级的构造。”...Logica 的优势 Logica 语言通过使用数学命题逻辑的语法而不是自然英语语言来解决 SQL 问题。形式逻辑语言是由数学家专门设计的，目的是使表达复杂的语句更容易，并且比自然语言更适合于此目的。

    1K50

    Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

    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。...与默认的 Flink 基于状态的索引不同，桶索引是在恒定数量的桶中。指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...用户可以设置org.apache.hudi.gcp.bigquery.BigQuerySyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 BigQuery...Bucket 索引 0.11.0增加了一种高效、轻量级的索引类型bucket index。它使用基于记录键的散列函数将记录分配到存储桶，其中每个存储桶对应于单个文件组。

    4.3K30

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

    这一强大的解决方案结合了各行业领导者的最佳实践，使您能够充分挖掘SAP数据的潜力，做出明智的、数据驱动的决策。...了解如何将Google的Cloud Logging和Cloud Monitoring与Elastic集成。3....查看SAP响应时间仪表板，我们可以看到在上午8:30左右出现了大约5秒的异常响应时间：这一问题在凌晨4:30到上午9:30之间出现。...这使我们能够将基础设施问题与业务目标或应用程序问题与基础设施架构相关联，等等。这意味着您将能够考虑可能导致问题的所有方面并快速找到根本原因。...此外，它使您能够在性能下降导致中断并严重影响您的流程之前发现问题，保持您的组织专注于您的主要业务。

    1K21

    一日一技：如何统计有多少人安装了 GNE?

    这个时候可以使用 google-cloud-bigquery来实现。...从服务帐号列表中，选择新的服务帐号。 在服务帐号名称字段中，输入一个名称。 从角色列表中，选择BigQuery，在右边弹出的多选列表中选中全部与 BigQuery 有关的内容。如下图所示。...下面密钥类型选为JSON，点击“创建”，浏览器就会下载一个 JSOn 文件到你的电脑上。 然后，使用 pip 安装一个名为google-cloud-bigquery的第三方库。...SQL 语句，pypi 上面所有的第三方库的安装信息都存放在了the-psf.pypi.downloads*这个库中，其中的星号是通配符，对应了%Y%m%d格式的年月日，每天一张表。...在上面代码的 notify 函数中，我直接打印了 message 参数。但实际使用中，我把这个运算结果通过 Telegram 每天早上9点发送给我，运行效果如下图所示：

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