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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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    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。...本文将分享：当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。 在讲技术细节之前，我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...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。...这些记录送入到同样的BigQuery表中。现在，运行同样的dbt模型给了我们带有所有回填记录的最终表。 我们发现最主要的问题是需要用SQL写所有的提取操作。...我们用只具有BigQuery增加功能的变更流表作为分隔。

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    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。...预测因素与目标 谷歌的 BigQuery 公共数据集既包括纽约的出租车搭乘总数（见表格 nyc-tlc:green），也包括国家海洋和气象局的天气数据（见表格 fh-bigquery:weather_gsod...如果你的业务不涉及出租车，或者依赖天气之外的其他因素，那你就需要把你自己的历史数据加载到 BigQuery 中。...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： ?...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。

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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。...数据规模仍在持续扩大的今天，为了从中获得可操作的洞察力，进一步实现数据分析策略的现代化转型，越来越多的企业开始把目光投注到 BigQuery 之上，希望通过 BigQuery 来运行大规模关键任务应用，...作为自带 ETL 的实时数据平台，我们也看到了很多从传统内部数据仓库向 BigQuery 的数据迁移需求。...为了实现上述优势，我们需要首先实现数据向 BigQuery 的同步。 SQLServer → BigQuery 的数据入仓任务 BigQuery 准备工作 1....数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。

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    1.7 PowerBI数据准备-筛选最新月份的数据

    数据获取后，通常会先筛选，只保留有效数据，提高后面的处理效率。...静态筛选很简单，从列标题点击筛选就好了；动态筛选往往更具实用性，比如客户对应的岗位每个月都会有变化，但报告只需要给用户用最新月份的岗位查看数据。...解决方案只需要在PowerQuery中做个简单的处理，给筛选配上一个动态的筛选值，就可以实现动态筛选最新月份的数据了。...操作步骤STEP 1 把带历史年月（格式是数字，如202211）的数据导入PowerQuery，将年月列的类型改为整数。STEP 2 增加一个筛选步骤，点击年月列标题上的筛选按钮，选择任意一个值。...拓展通过其他参数，比如做一个每月第几天的参数，根据条件判断，指定每月的第几天开始切换筛选最新月份。

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    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

    这样，数据工程师就可以在不移动数据的情况下访问和查询 BigQuery 数据集，而 BigQuery 的用户则可以利用 Hive 的工具、库和框架进行数据处理和分析。...所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库，支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性，这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...BigQuery 和 BigLake 表的数据。...BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中，并将数据帧写回 BigQuery。

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    神秘消失的4月份数据与手动【增量刷新】

    本来呢，3月份用着好好的一个报告，数据源、desktop和云端报告都显示正常，员工也都干活挺给力的： ? 到了4月10号这天，我打开报告要适当修改一下模型，结果一刷新，发现4月份销售额怎么还是0。...以上只是模拟数据，数据量比较小，请看真实模型： ? 3.5亿行数据，可惜数据库是MySQL，没法用增量刷新啊，苦恼。...由于前几个月的销售数据都不会再更改了，所以我在数据库中将销售数据分为本月之前数据beforethismonth表和本月数据thismonth表： ?...我就是在修改完数据库后，并没有进行上面这个步骤进行数据刷新，导致我在desktop中丢失了整个3月的数据： ? 明白了原因后，再回到我们的模拟数据中刷新一下，本地数据也就更新到4月份数据了： ?...这就是为什么当我看到本地缺失3月份数据时，大脑中第一反应是为什么发生这么严重的数据问题其他人都没有发现，而等我看了一眼云端报告发现一切正常时，才恍然大悟，对他们来说一切都是风平浪静。

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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？

    数据类型：虽然 Teradata 和兼容的 BigQuery 数据类型之间的映射很简单，但我们还要设法处理很多隐式行为。...但要定期将源上的更改复制到 BigQuery，过程就变复杂了。这需要从源上跟踪更改，并在 BigQuery 中重放它们。为这些极端情况处理大量积压的自动数据加载过程是非常有挑战性的。...由于我们正在逐步切换用户，因此我们必须意识到 BigQuery 中的表需要具有生产级质量。 数据验证：在数据发布给数据用户之前，需要对数据进行多种类型的数据验证。...BigQuery 的细微差别：BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制，意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句，并在我们接近限制时调整拆分。...用户非常喜欢 BigQuery 日志的查询性能优势、更快的数据加载时间和完全可见性。

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    五月份在线数据库发表汇总(截止05.21)

    所以这次就先看一下五月份都发表了哪些在线的数据库吧！ 五月份一共发表了20个在线的数据库，主要涉及到基因RNA、蛋白的分析以及药物相关的预测。同时对于高通量的一站式分析方法也有几个数据库。...接下来，我们就简单的介绍一下这些数据库吧！ RNA相关数据库 5月份的数据库总共包括四个RNA相关的数据库。 ? 1....蛋白相关数据库 5月份总共发表了6篇和蛋白相关的数据库。由于蛋白方面涉及较少，所以介绍就偏向于数据库当中的简介，需要的可以自己去具体看一下。 ?...type=SAGITTARIUS)是一个预测蛋白质-配体对接的数据库。 药物相关数据库 五月份一共发表了三篇和药物相关的数据库： ? 1....基本上五月份发表的数据库就这些。中间有一些数据库，有可能基于检索策略我们会漏掉一些，但是大部分的都在这里啦！有需要哪个的同学可以具体的看看哈。

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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？

    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。 ?...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...我们为数据表准备了新的 schema，使用序列 ID 作为主键，并将数据按月份进行分区。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。...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。...总 结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。

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    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    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。...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...我们为数据表准备了新的 schema，使用序列 ID 作为主键，并将数据按月份进行分区。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。...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。...总结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。

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    主流云数仓性能对比分析

    GIGAOM在去年（2019）4月份发布过一份类似的云原生数仓性能测试报告，当时选取的主要是Amazon Redshift，Microsoft Azure SQL Data Warehouse，Google...平台简介 Actian Avalanche：2019年才刚刚开始向市场提供云数仓的服务，基于Vector（2010年发布的一款本地部署的MPP数据库），主要应用在数据分析、数仓平台。...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。...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。...、数据共享与交换、对象存储集成等等， 90%的功能大家都雷同，只是在技术细节的实现上各有不同。

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