大数据文摘授权转载自数据派THU Medium上一位作者完成了一项全周期数据科学项目，从爬取数据到可视化全部都有，下面是作者记录的整个过程和自己的心得，大家一起来学习一下吧~ 人们常说，数据科学家的主要工作不是实际的分析和建模...完全理解端到端数据科学项目的价值，我一直想建立一个例子，但直到现在还不能建立。...我最近完成了我的Ideal Profiles项目（链接：https://towardsdatascience.com/what-does-an-ideal-data-scientists-profile-look-like...模块化 鉴于项目的端到端的特性，我们有很多不同方面的工作：网络抓取，数据预处理，绘图……如果我们把所有的代码在一个Jupyter Notebook，它会过于大且复杂而不能处理。...然而，对于这个项目，我不仅需要将几个图组合成一个，而且还必须进行详细的自定义，例如旋转轴标记标签……在这一点上，基本的Matplotlib技能将不再足够。
因此，涉及这些阶段的全周期数据科学项目将更有价值，因为它们证明了作者独立处理真实数据的能力，而不是使用给定的干净数据集。 完全理解端到端数据科学项目的价值，我一直想建立一个，但直到现在还不能建立。...我最近完成了我的Ideal Profiles项目（链接：https://towardsdatascience.com/what-does-an-ideal-data-scientists-profile-look-like...在第一阶段，我做了网络抓取来获取数据，由于数据是脏的，所以我不得不整理数据进行分析。然后我做了各种数据可视化，并在第二阶段进行了分析。最后，我写了一些文章来发表结果并将这个项目投入生产。...模块化 鉴于项目的端到端的特性，我们有很多不同方面的工作：网络抓取，数据预处理，绘图……如果我们把所有的代码在一个Jupyter Notebook，它会过于大且复杂而不能处理。...然而，对于这个项目，我不仅需要将几个图组合成一个，而且还必须进行详细的自定义，例如旋转轴标记标签……在这一点上，基本的Matplotlib技能将不再足够。
数据库圈存在的性能崇拜 我从西雅图的家出门到旧金山办公室大约需要 4.5 小时。我们打个比方：假设你制造了一架高超声速飞机，其最高速度比普通波音 737-Max 快 10 倍。...Azure Data Warehouse 最快，Redshift 紧随其后，Snowflake 和 BigQuery 远远落后。...在我从事云数据库工作的 15 年里，我注意到整个行业存在一种反面模式（anti-pattern）：打造数据库的人往往专注在用户从点击“运行”按钮到结果就绪之间的时间。...难道我不担心吗？为什么不选一个“更快”的数据库呢？ 我之所以不担心，有两个原因。首先，我认为性能是次要的。...一个数据库的重要特性是从想法到答案有多快，而不是从查询到结果有多快。 查询速度更快当然比慢好。但是，如果你正在选型数据库，最好也将速度之外的其他因素纳入考量来做决策。
当时，我正在研究 BigQuery，很多人都吓坏了…… 我们怎么会比 Azure 慢那么多呢？然而，结果与我们从用户那里得到的印象并不相符。...在我从事云数据库工作的 15 年中，我注意到整个行业的一种反智模式：构建数据库的人往往非常关注某人单击“运行”按钮和实际运行之间的时间。...几年后，在无数客户投诉之后，我们意识到 JDBC 驱动程序中的错误正在影响性能。从我们的角度来看，查询运行得很快，只需一两秒。...从现在到明年，数据库的性能和功能将会发生很大变化，从现在到五年后更是如此。 因此，一个非常重要的变量不仅是数据库现在可以做什么，还在于未来一年能够做什么。...数据库的重要特征是从想法到答案的速度，而不是从查询到结果的速度。 更快的查询显然比更慢的查询更可取。但如果您选择数据库，最好确保您是根据原始速度以外的因素做出决定的。
（备注：2019年4月测试的Sponsor是Microsoft） 下面我就这份测试报告来窥视分析一下各个云数仓的技术特点，个人观点，仅供参考。...Google BigQuery：源于Google的Dremel技术，无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源，存储按非压缩数据量来计费，计算按照查询使用的slot来计费。...下面看看具体的测试数据： Table记录数与data model： TPC-H的22个SQL类型： 测试环境 下表是各数仓的测试环境，基本都是各云厂商提供的最新配置，按照相似计算能力进行的选择。...所以我决定将Actian从测试结果中去掉，比较一下这4家的性能数据。...本次测试主要只是性能对比，不涉及功能、安全性、扩展性、高可用、备份、生态等等其它方面，有一定局限性。
如果你正在使用Google Analytics、BigQuery等谷歌系列产品，或者AdWords、DoubleClik等谷歌广告联盟来进行宣传，那么Data Studio就非常适用于你的营销和分析实践...下为一段简短的演示视频，介绍了DataStudio最基本的操作（无声）： Data Studio 360的优点 首先，我必须承认，Data Studio 360是我多年以前就希望看到的一款产品。...那时，我负责的工作是使用GoogleAnalytics为客户分析数据并制作报告，而Data Studio 360对于这项工作简直是天赐神器。...很多人并不了解如何使用GoogleAnalytics，还有一些人希望得到的数据是，连贯地体现出从广告展示到实现转化的营销工作报告。...举例而言，如果你正在使用谷歌之外的广告平台，那么你必须首先将数据导入BigQuery或者Google Sheet才可以使用Data Studio进行处理。
从本质上来看，二者都是联机事务处理（OLTP）数据库，都不提供联机分析处理（OLAP）功能。以太坊数据集与比特币数据集相比，主要存在以下三点不同： 以太坊的价值单位是以太币，比特币的价值单位是比特币。...每天从以太坊区块链分类帐中提取数据，这其中包括 Token 转移等智能合约交易结果。 取消按日期分区的数据规范，并将其存储在 BigQuery 平台上，进行简单且具有成本效益的探索。...下图是截止到2018年8月2日，Data Studio 上的数据可视化结果： 从上表中我们可以看出：2017年9月13日，$ OMG接收者数量大幅增加，而发送者数量则无异常变化，为什么出现这样的情况？...即使我们没有源代码，也可以从函数的名称中了解到其他合约都能做什么，这是因为相同的函数名将共享同一个签名。...原文链接： https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/ethereum-bigquery-public-dataset-smart-contract-analytics
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。...来源：https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/bigtable-bigquery-federation-brings-hot--cold-data-closer...此外，用户还可以利用 BigQuery 的特性，比如 JDBC/ODBC 驱动程序、用于商业智能的连接器、数据可视化工具（Data Studio、Looker 和 Tableau 等），以及用于训练机器学习模型的
在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...当然，这两种解决方案都很好，如果在你的项目中使用它们不会导致冲突，我推荐使用它们将数据库里的数据流到 Kafka。...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。...我开发了一个新的 Kafka 消费者，它将过滤掉不需要的记录，并将需要留下的记录插入到另一张表。我们把它叫作整理表，如下所示。
Google BigQuery 是 Google Cloud Platform (GCP) 提供的一种高度可扩展的数据仓库服务，旨在处理大规模的数据分析任务。...主要特点 BigQuery 专为大规模数据分析而设计，支持 SQL 查询语言，使得数据分析师和开发者能够轻松地处理 PB 级的数据。 1....高性能查询 BigQuery 能够在几秒到几分钟内返回结果，具体取决于数据量和复杂性。...集成与兼容性 可以与 Google Cloud 其他服务无缝集成，如 Dataflow、Dataproc、Data Studio 和 Looker 等。...实时分析 BigQuery 支持流式数据插入，可以实时接收和分析数据。 8. 机器学习 可以直接在 BigQuery 中构建和部署机器学习模型，无需将数据移动到其他平台。
带着天真的热情，我提出了一系列我认为在 GA4 中回答起来微不足道的问题，例如“从发布之日起，每个博客的浏览量分布情况如何？”...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。...6.BigQuery 到 ClickHouse 有关如何在 BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据的详细信息，请参阅我们的文档。...6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。...因此，每次运行导出时，我们都会导出从now-75mins到now-15mins的所有行。如下图所示： 该计划查询如下所示。
在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...当然，这两种解决方案都很好，如果在你的项目中使用它们不会导致冲突，我推荐使用它们将数据库里的数据流到 Kafka。...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。 ?...我开发了一个新的 Kafka 消费者，它将过滤掉不需要的记录，并将需要留下的记录插入到另一张表。我们把它叫作整理表，如下所示。 ? 经过整理，类型 A 和 B 被过滤掉了： ? ?
关于BigQuery的另一点是，它是在Bigtable上运行的。重要的是要了解该仓库不是事务型数据库。因此，不能将其视为在线交易处理（OLTP）数据库。它是专为大数据而设计的。...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。...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。 PySpark 让我们离开数据存储系统的世界，来研究有助于我们快速处理数据的工具。...Spark将快速处理数据，然后将其存储到其他数据存储系统上设置的表中。 有时候，安装PySpark可能是个挑战，因为它需要依赖项。你可以看到它运行在JVM之上，因此需要Java的底层基础结构才能运行。...从哪里开始呢？ 未来几年，管理大数据只会变得越来越困难。由于日益剧增的网络能力——物联网（IoT），改进的计算等等——我们得到的数据将会如洪流般地继续增长。
3、不同的人使用相同的代码可能想要定义不同的字典（例如，不同的语言、不同的权重……），如果不更改代码，他们就无法做到这一点。 由于这些（以及更多）原因，我们需要将数据从代码中分离出来。...我现在将使用大约3000条来自川普的推文来训练一个深度学习模型。 数据 让我们从dataframe中随机选择的10条推文。它显示推文包含许多仅出现一次的术语或对预测不感兴趣的术语。...推文常常缺少标点符号，语法上也不总是正确的，但是NL API仍然能够解析它们并提取语法数据。...我们没有在tweet出现时进行分析，而是决定将每条tweet插入到一个BigQuery表中，然后找出如何分析它。.../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。
摘要：本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。...由于Google Data Studio对于业界来说还比较新 (官方仍处于测试阶段)，所以我想将它拿来同Tableau相比较，并分享我一直使用这两款工具的发现。...在2016年5月发布Google Data Studio的时候，我就开始使用，并且在过去的两年里我也一直是Tableau的活跃用户。 免责声明:这是一个独立的评论。...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。
正确管理冷链（用于将温度敏感产品从始发地运输到目的地的过程和技术）是一项巨大的物流工作。...，从数据提取到在UI上显示。...当冷藏箱的温度开始升高到最佳温度以上时，可以在货物损坏之前通知驾驶员将其送去维修。或者，当延迟装运时，调度员可以重新安排卡车的路线，并通知接收者，以便他们管理卡车到仓库的交接。...审核 为了存储设备数据以进行分析和审核，Cloud Functions将传入的数据转发到BigQuery，这是Google的服务，用于仓储和查询大量数据。...可以在Data Studio中轻松地将BigQuery设置为数据源，从而使可视化车队统计信息变得容易。 使用BigQuery，可以很容易地为特定发货、特定客户发货或整个车队生成审核跟踪。
BigQuery: Data Warehouse in the Clouds 原文作者：Sam Taha 原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds...译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 BigQuery：云中的数据仓库 近年来，随着大数据革命的进行，如云计算，NoSQL，Columnar商店和虚拟化等技术都发生了很多变化...BigQuery替代方案 因此，如果我想构建一个严谨的企业级大数据仓库，听起来好像我必须自己构建并自行管理它。现在，进入到Google BigQuery和Dremel的场景。...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。...但是，通过充分利用Dremel的强大功能，只需在本地ETL引擎检测到更改时插入新记录而不终止现有的当前记录，即可在BigQuery中支持FCD。
3、不同的人使用相同的代码可能想要定义不同的字典（例如，不同的语言、不同的权重……），如果不更改代码，他们就无法做到这一点。 由于这些（以及更多）原因，我们需要将数据从代码中分离出来。...我现在将使用大约3000条来自川普的推文来训练一个深度学习模型。 数据 ? 让我们从dataframe中随机选择的10条推文。它显示推文包含许多仅出现一次的术语或对预测不感兴趣的术语。...推文常常缺少标点符号，语法上也不总是正确的，但是NL API仍然能够解析它们并提取语法数据。...现在我们已经将所有语法数据都作为JSON，有无数种方法可以分析它。我们没有在tweet出现时进行分析，而是决定将每条tweet插入到一个BigQuery表中，然后找出如何分析它。...数据可视化 BigQuery与Tableau、data Studio和Apache Zeppelin等数据可视化工具很棒。将BigQuery表连接到Tableau来创建上面所示的条形图。
1 为什么要迁移数据库？ 在评估数据库系统的价值的时候，一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库，也能将从已存在的数据库中的数据取出来。...2 从SQL Server导入数据到MongoDB 从SQL Server数据库导入数据到MongoDB用很多中方法，比如通过SQLClinet和SMO客户端，基于mongodb.net库，通过代码的方式进行导入...下面是一个AdventureWorks示例，使用经典SQL Server示例数据库，移植数据到MongoDB。...8 从MongoDB导出数据到SQL Server 使用mongoexport工具导出扩展JSON，而不是普通标准JSON。为了获得纯JSON导出，您需要一个第三方实用工具，比如Studio 3T。...我甚至不想考虑将关系系统移植到MongoDB，除非它只是一个初始阶段。在本例中，我将在SQL Server上创建集合，在源数据库上从它们的组成表创建集合，并对分层文档数据库的最佳设计做出判断。
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