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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。...对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言,此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析,帮助业务进行数据洞察。...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...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。...也许正由于如上所述产品上的种种不足,它正式发布后叫好不叫座,市场反应比较冷清。

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    动手实现一个JSON验证器(上)

    分析 既然要验证JSON的有效性,那么必然需要清楚的知道JSON格式,这个在JSON官网已经给我们画出来了: 从官方的图上面可以看出,JSON的组成一共有五部分: object: 以左大括号({)开头表示对象的开始...从上可以看出,每一种不同的类型都可以用不同的字符来标识,且根据这个特定的符号转移到不同类型的解析状态,显然实际上就是一个状态机,而这个状态机只需要处理五种不同类型的解析即可。...JSON字符串的根节点只能是两种类型的数据: object或array,因此如果不是以 { 或者 [开头,则认为是非法JSON字符串。...并且在验证完之后如果还有其他非空白字符,也认为是非法JSON字符串,因为JSON中只允许有一个根节点。...如果needEsc为false,则按照以下流程验证: 如果for循环结束,则该JSON字符串必是非法的,因为JSON不可能以string开始也不可能以string结束。

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    Cysimdjson:地球上最快的 JSON 解析器

    比如,你要为客户清洗一遍企业系统数据中,一堆之前留下的庞大的 JSON 文件。如果你打算用 Python 自带的 JSON 模块,那就调整好心态,备足咖啡,享受煎熬吧。...但如果有人告诉你,有比 Python 自带 JSON 模块快 7 倍的工具,你会心动吗?反正我会迫不及待。 这个工具就是 cysimdjson —— 一个号称地球上最快的 JSON 解析器。...而这一切,都要归功于其背后的黑科技 —— 使用 SIMD(单指令多数据)指令集的 C++ 库 simdjson,称作地球上最快的 JSON 解析器也不为过。...Pythonic API 使用 json_parsed = parser.loads(json_bytes) print(json_parsed['object']['a']) # 输出: 'b' 如你所见...,json_parsed 对象提供了类似字典的访问方式,这使得 cysimdjson 的使用体验与 Python 自带的 JSON 模块非常接近。

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