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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。...以下代码以2015年的数据请求为例： WARNING：Bigquery并不是免费的，每次请求可能需要消耗十几个GB的额度，请注意！...获取全部数据 SELECT wiki,datehour,SUM(views) as totalViews FROM `bigquery-public-data.wikipedia.pageviews_2015

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BigQuery：云中的数据仓库

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...S3中分散出来并分配到虚拟数据节点。...更不用说，在临时数据节点关闭之前，您必须将数据从HDFS复制回S3，这对于任何严谨的大数据分析都不是理想的方法。 那么事实上Hadoop和MapReduce是基于批处理的，因此不适合实时分析。...将您的数据仓库放入云中 因此，现在考虑到所有这些情况，如果您可以使用BigQuery在云中构建数据仓库和分析引擎呢？...将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。

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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。...由于想要尽可能的在Big Query中获取数据，我们用了另外一个方法。把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。...这意味着大量额外的SQL代码和一些额外的处理。当时使用dbt处理不难。另外一个小问题是BigQuery并不天生支持提取一个以JSON编码的数组中的所有元素。...未来我们计划迁移到Apache Beam（是一个统一的编程框架，支持批处理和流处理，并可以将用Beam编程模型构造出来的程序，在多个计算引擎如Apache Apex, Apache Flink, Apache...和云数据流上面，但那些工作要再写文字说明了。

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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。...它们都属于无服务器交互式查询类型的服务，能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询，免去了数据搬运的麻烦。...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...因本文主要关注分析云存储中数据的场景，所以两者差异这里不作展开。 对于习惯了Athena/BigQuery相关功能的Azure新用户，自然也希望在微软云找到即席查询云存储数据这个常见需求的实现方式。...）； 该服务主要为超大规模数据处理查询所设计和优化，对于日常简单的数据处理显得过于笨重和缓慢，例如我们上面的脚本居然需要1分钟左右来执行。

    2.9K20

    运用谷歌 BigQuery 与 TensorFlow 做公共大数据预测

    【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据，TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源，可以建立针对特定商业应用的模型，预测用户需求。...然后，你让电脑计算如何把坏螺丝和好螺丝分辨开来。在这里，电脑便是机器学习中的“机器”，而它会基于数据而“学习”做决策。...类似地，你可以运行 BigQuery，按一年中每一天的序号来预测这一天的出租车搭乘总数。 ? 通过合并天气和车次数据库，我们就得到了供机器学习使用的完整数据集： ?...我用 rectified linear units (ReLU)作为中间节点，并把输出节点设定为 identity 节点（因为，这是一个回归问题，而非分类问题）。 ?...谷歌的 Could Datalab 提供了一个互动式 Python 笔记本，它能够与 BigQuery、Panda 和 TensorFlow 很好地整合。

    2.6K60

    CDN边缘节点计算策略

    CDN边缘计算主要是将大规模的资源尽可能高效地分发到相应的节点，以满足各个终端群体更好的网络体验，这里的“更好”是广义的，比如它可以是视频流媒体中的QoE，或者单个用户连续观看时长等商业指标。...实时和点播数字内容的快速增长给用户和内容分发商带来了额外的需求，当前的目标是更好的用户体验，高度的内容相关性，实时媒体互动，分发商对实时内容的准确观察分析。...全球产业数字化越来越明显，很多公司都在将单一目的的系统替换成可以在云上运行和大规模应用的软件系统。...CDN边缘节点相当于在数据中心的架构上额外添加了一层，这会对系统引入新的复杂性，所以需要重新考虑如何应对这些新问题。流媒体会逐渐从应用场景特定转变为以平台为中心的边缘节点解决方案。...Limelight边缘服务致力于让网络和IP成为视频分发的最好平台和协议；他们希望提供一个全球性产品生产分发的计算分发平台，帮助用户实现他们的愿景。

    2.5K20

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

    【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 60+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力...同时也因其天然具备的无服务器架构、低成本等特性，备受数据分析师和数据工程师的青睐，在数据存储和处理上表现出更出色的便利性。...在服务账号详情区域，填写服务账号的名称、ID 和说明信息，单击创建并继续。 c. 在角色下拉框中输入并选中 BigQuery Admin，单击页面底部的完成。 3....借助 Tapdata 出色的实时数据能力和广泛的数据源支持，可以在几分钟内完成从源库到 BigQuery 包括全量、增量等在内的多重数据同步任务。...不同于传统 ETL，每一条新产生并进入到平台的数据，会在秒级范围被响应，计算，处理并写入到目标表中。同时提供了基于时间窗的统计分析能力，适用于实时分析场景。

    10.4K10

    直连节点、中转节点和IPLCJtti节点哪个好

    在选择网络节点时，直连节点、中转节点和IPLC节点各有优缺点，适用于不同场景。没有绝对“哪个好”，而是要根据你的**具体需求（速度、稳定性、价格、业务类型）**来决定。...中转节点（Relay Route）定义：网络访问路径中经过一个或多个中转服务器转发流量的方式，通常是价格较低的国际BGP线路。优点： 成本低，性价比高。 线路覆盖广，适合轻量应用和多地访问。...适用人群： 企业级跨境专线需求，如大宗数据同步、云备份、视频会议。 对合规、安全、稳定要求极高的跨国公司或重要服务节点。...总结建议：使用场景推荐节点类型游戏加速、低延迟实时服务直连节点网站部署、一般跨境访问中转节点企业VPN、跨国业务、数据同步IPLC节点如果你是个人站长或做内容服务，直连是性价比较高的选择。...如果你在搭建加速器、传输大量数据，或是企业需要高质量互联，IPLC是最稳的方案。预算紧张但希望提升访问质量，中转节点是过渡的平衡方案。

    2.4K00

    Tensorboard 显示计算图节点信息

    参考文献 强烈推荐Tensorflow 实战 Google 深度学习框架[1]实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 TensorFlow 不仅可以展示计算图的结构,还可以展示...TensorFlow 计算图上每个节点的基本信息以及运行时消耗的时间和空间。...使用 TensorBoard 可以非常直观地展现所有 TensorFlow 计算节点在某一次运行时所消耗的时间和内存。...run_metadata = tf.RunMetadata() # 将配置信息和记录运行信息的proto传入运行的过程，从而记录运行时每一个节点的时间空间开销信息...可以选择显示计算图的结构以及计算图中节点计算所用的时间和内存 下图显示计算图中节点计算所用时间 ? 下图显示计算图中节点计算所用内存 ?

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    Apache Ozone和密集型数据节点

    存储在数据平台策略中扮演着最重要的角色，存储为在其之上构建所有计算引擎和应用程序提供了基础。企业还希望转向可提供密集存储以及可靠性、可扩展性和性能的横向扩展存储模型。...集群中的元数据在组件之间是不相交的 没有一个组件可以计算集群的整体状态。 作为Ozone的用户/支持工程师，我可能要： 查看卷/存储桶/键/容器/管道/数据节点的详细信息。...找出我的文件块是否丢失（或复制不足） 支持计算和存储分离 测试方法 大规模数据生成 编写了一个数据生成器工具来为Ozone创建虚假数据。...该体系结构允许： 极快的数据提取，并在数据湖上完成数据工程 AI计算场允许不同类型的AI框架和计算类型（CPU、GPU、FPGA）处理此数据以进行进一步分析 存储层，允许在$ / TB较低的存储密集型系统上将数据扩展到...总结 具有Cloudera数据平台的CDIP私有云体验使客户能够独立扩展存储和计算资源，同时保持类似于上一代HDFS的数据本地性。

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    OpenStack集群部署—Nova计算节点

    在全部计算节点操作，以computer01节点为例； # 注意”my_ip”参数，根据节点修改； # 注意nova.conf文件的权限：root:nova [root@compute01 ~]# cp...systemctl status libvirtd.service [root@compute01 ~]# systemctl status openstack-nova-compute.service 向cell数据库添加计算节点...# 在任意控制节点操作 [root@controller01 ~]# . admin-openrc # 确认数据库中含有主机 [root@controller01 ~]# openstack compute...service list --service nova-compute 手工发现计算节点 # 手工发现计算节点主机，即添加到cell数据库 [root@controller01 ~]# su -s /...bin/sh -c "nova-manage cell_v2 discover_hosts --verbose" nova 自动发现计算节点 # 在全部控制节点操作； # 为避免新加入计算节点时，手动执行注册操作

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    HDFS网络拓扑-节点距离计算

    每个节点都有一个唯一的网络地址，它由IP地址和端口号组成。节点的网络地址称为节点的主机名。节点距离计算节点距离计算是指计算集群中任意两个节点之间的距离。在Hadoop中，距离通常是基于网络拓扑计算的。...DatanodeDescriptor还包含有关DataNode在集群中的位置的信息，例如DataNode所在机架和节点位置。节点距离的计算方式通常是基于网络拓扑树结构进行计算。...然后，我们使用HashMap数据结构存储每个DataNode的名称和DatanodeDescriptor对象。...接着，我们根据输入的源节点和目标节点获取它们对应的DatanodeDescriptor对象，并使用Hadoop中定义的距离计算规则计算它们之间的距离。...最后，我们输出计算结果，告诉用户源节点和目标节点之间的距离。

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