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弃用 Lambda，Twitter 启用 Kafka 和数据流新架构

为了降低批处理计算的开销，我们在一个数据中心运行批处理管道，然后把数据复制到其他两个数据中心。...在新的 Pubsub 代表事件被创建后，事件处理器会将事件发送到谷歌 Pubsub 主题。 在谷歌云上，我们使用一个建立在谷歌 Dataflow 上的 Twitter 内部框架进行实时聚合。...整个系统每秒可以流转数百万个事件，延迟低至约 10 秒钟，并且可以在我们的内部和云端流系统中扩展高流量。我们使用云 Pubsub 作为消息缓冲器，同时保证整个内部流系统没有数据损失。...首先，我们在数据流中，在重复数据删除之前和之后，对重复数据的百分比进行了评估。其次，对于所有键，我们直接比较了原始 TSAR 批处理管道的计数和重复数据删除后数据流的计数。...第一步，我们创建了一个单独的数据流管道，将重复数据删除前的原始事件直接从 Pubsub 导出到 BigQuery。然后，我们创建了用于连续时间的查询计数的预定查询。

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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...不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。 ?...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。...另一点很重要的是，所有这些都是在没有停机的情况下完成的，因此客户不会受到影响。 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...不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。...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。...另一点很重要的是，所有这些都是在没有停机的情况下完成的，因此客户不会受到影响。 总结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。

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    波束成形与预编码 是同一个东西吗？

    这种时频二维的调控能力，使数字波束成形在空间多路复用场景中具有独特优势。当多个携带独立信息的信号在空间维度叠加传输时，数字波束成形能够精准控制每个信号的空间传播特性。...特别是在宽带通信系统中，其技术优势更为显著。传统固定相位配置会导致不同频段波束指向漂移，而数字处理可以有效避免这种频率相关的方向性畸变。 从系统功能角度看，波束成形和预编码又呈现出新的差异。...波束成形通常被定义为单数据流的定向传输技术，其辐射模式呈现主瓣与旁瓣的经典结构，这种特性使其在视距（LoS）通信场景中表现优异。...而预编码则被赋予更丰富的内涵，它不仅包含多波束的协同叠加，还强调通过空间多路复用技术实现多数据流的并行传输。这种功能定位的差异，使得预编码在非视距（NLoS）场景中展现出更强的适应性。...特别是在全数字化的大规模天线阵列系统中，预编码技术通过联合优化相位和功率参数，既能实现视距场景下的精准波束控制，又能胜任非视距环境中的多维信道适配。这种双重能力使其成为提升系统容量的关键技术手段。

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    【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

    在大数据时代，数据挖掘与机器学习成为了各行各业的核心技术。Python作为一种高效、简洁且功能强大的编程语言，得到了广泛的应用。...一、Python在数据挖掘中的应用 1.1 数据预处理 数据预处理是数据挖掘的第一步，是确保数据质量和一致性的关键步骤。良好的数据预处理可以显著提高模型的准确性和鲁棒性。...在机器学习中的应用 2.1 监督学习 监督学习是机器学习的主要方法之一，包括分类和回归。...三、Python在深度学习中的应用 3.1 深度学习框架 深度学习是机器学习的一个子领域，主要通过人工神经网络来进行复杂的数据处理任务。...在AI大模型中的应用 4.1 大模型简介 AI大模型如GPT-4o和BERT已经在自然语言处理、图像识别等领域取得了突破性进展。

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    ETL VS ELT：谁才是企业架构的最优解？

    我在搭建数据仓库时常常选择FineDataLink作为ETL工具，它具有强大的ETL调度器和引擎，可以快速地从不同来源的数据源中抽取、转换和加载数据，大大缩短了数据处理的时间。...（2）现在（2025年）：Spark成为统一计算引擎，它深度支持大规模内存计算、DAG优化及Python/SQL/流处理，使TB级数据在分布式环境中的转换效率大大提升。...这样可以实现数据的实时传输和处理，及时发现生产过程中的问题。四、企业该选ETL还是ELT在选择ETL还是ELT的时候，不能一概而论，需要从数据、团队、设施三个方面仔细权衡。...2.ELT适配团队（1）ETL工具或编程语言开发能力：团队对特定ETL工具（如Informatica、Talend）或编程语言（Scala、Python）有深度开发能力，适合ELT，因其需在目标系统中进行复杂转换...（2）数据流编排与错误处理经验：团队能处理复杂数据流，合理编排处理顺序，快速定位和解决错误，这是ELT所需能力。

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    大数据最新技术：快速了解分布式计算:Google Dataflow

    在一个世界性事件（比如演讲当中的世界杯事件）中，实时分析上百万twitter数据。在流水线的一个部阶段责读取tweet，下一个阶段负责抽取标签。...3.支持从Batch到Streaming模式的无缝切换: 假设我们要根据用户在twitter上产生的内容，来实现一个hashtags自动补全的功能 Example: Auto completing hashtags...代码几乎和数据流一一对应，和单机程序的编写方式差别不大 ?...到一起（类似MapReduce中的Shuffle步骤，或者SQL中的GROUP BY和JOIN）。...5.生态系统: BigQuery作为存储系统是Dataflow的一个补充，经过Dataflow清洗和处理过的数据，可以在BigQuery中存下来，同时Dataflow也可以读取BigQuery以进行表连接等操作

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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？

    图 1：PayPal 分析环境中的数据流高层视图 PayPal 在本地管理两个基于供应商的数据仓库集群，总存储量超过 20PB，为 3,000 多个用户提供服务。...举个例子：尽管 PayPal 的大多数消费者在使用 SQL，但仍有许多用户在分析和机器学习用例中使用 Python、Spark、PySpark 和 R。...源上的数据操作：由于我们在提取数据时本地系统还在运行，因此我们必须将所有增量更改连续复制到 BigQuery 中的目标。对于小表，我们可以简单地重复复制整个表。...同样，在复制到 BigQuery 之前，必须修剪源系统中的字符串值，才能让使用相等运算符的查询返回与 Teradata 相同的结果。 数据加载：一次性加载到 BigQuery 是非常简单的。...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。

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    【Rust日报】2020-03-30 大表数据复制工具dbcrossbar 0.3.1即将发布新版本

    （已经知道未来在Version 1.0还将会有更重大的信息披露） 你可以使用dbcrossbar将CSV裸数据快速的导入PostgreSQL，或者将PostgreSQL数据库中的表 在BigQuery里做一个镜像表来做分析应用...dbcrossbar提供了各种常用流行的数据（库） 的驱动程序，设计目标是用来可以高效的操作大约1GB到500GB范围大小的数据集的。...（更牛的地方是用在计算机集群中去分发不同的数据拷贝）由于dbcrossbar使用多个异步的Rust Streams'流'和 backpressure来控制数据流， 所以整个数据复制过程完全不需要写临时文件...在工具程序内部，dbcrossbar把一个数据表表达成多个CSV数据流， 这样就避免了用一个大的CSV文件去存整个表的内容的情况，同时也可以使得应用云buckets更高效。...虽然可以预见的 还会在正在进行的开发中遇到各种各样的问题和挑战，但是Rust语言的ownership and borrowing 严格规定已经证明可以使同时使用异步功能函数和线程混用而很少出错。

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    Dbt基本概念与快速入门

    Jinja模板：DBT使用 Jinja 模板引擎来动态生成SQL查询。你可以在SQL文件中使用Jinja语法，如条件语句、循环等。...运行（Run）：DBT的主要功能之一是“运行”，即执行一系列SQL转换，并将数据加载到数据仓库中。测试（Tests）：DBT允许在模型上应用单元测试和数据质量检查。...编写SQL模型：在项目的models目录中编写SQL文件，定义数据转换逻辑。运行DBT：使用dbt run命令执行SQL模型，将数据加载到目标数据库。...3.1 安装DBTDBT是用Python编写的，因此需要先安装Python。你可以使用pip来安装DBT。...3.5 运行DBT模型使用dbt run命令来执行SQL模型，将数据加载到数据仓库中：dbt runphp7 Bytes© 菜鸟-创作你的创作DBT将自动处理模型之间的依赖关系，按顺序执行并将结果存储到目标数据库

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    【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用

    从零到精通：全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用 前言 欢迎讨论：如果你在学习过程中有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起交流学习。你的支持是我继续创作的动力！...Scikit-Learn 是基于Python的开源机器学习库，它建立在强大的科学计算库NumPy和SciPy之上。...高效实现：许多算法都是用Cython编写的，因此在Python环境下也能高效运行。 丰富的文档和社区支持：Scikit-Learn 拥有详细的官方文档和活跃的用户社区。 2....在实际项目中，如何将这些技术应用到数据科学和机器学习项目中，显得尤为重要。在本部分，我们将通过一个完整的实战案例，演示如何从数据加载、预处理，到模型选择、调参、评估，最终实现一个完整的机器学习项目。...以上就是关于【Python篇】从零到精通：全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用的内容啦，各位大佬有什么问题欢迎在评论区指正，或者私信我也是可以的啦，您的支持是我创作的最大动力！❤️

    1.4K10

    用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

    把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。...这个表中包含了每一行自上一次运行以来的所有状态。这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。 通过这两个步骤，我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。...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。...因为我们一开始使用这个管道(pipeline)就发现它对端到端以及快速迭代的所有工作都非常有用！我们用只具有BigQuery增加功能的变更流表作为分隔。...和云数据流上面，但那些工作要再写文字说明了。

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    7大云计算数据仓库

    (2)Google BigQuery 潜在买家的价值主张。对于希望使用标准SQL查询来分析云中的大型数据集的用户而言，BigQuery是一个合理的选择。...•BigQuery中的逻辑数据仓库功能使用户可以与其他数据源(包括数据库甚至电子表格)连接以分析数据。...•与BigQuery ML的集成是一个关键的区别因素，它将数据仓库和机器学习(ML)的世界融合在一起。使用BigQuery ML，可以在数据仓库中的数据上训练机器学习工作负载。...•该平台的主要区别在于集成了预先构建的业务模板，这些模板可以帮助解决特定行业和业务线的通用数据仓库和分析用例。...•通过标准SQL进行查询，以进行分析，并与R和Python编程语言集成。 7个顶级云计算数据仓库对比图表 ? （来源：企业网D1Net）

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    详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

    你可以将历史数据作为单一的事实来源存储在统一的环境中，整个企业的员工可以依赖该存储库完成日常工作。 数据仓库也能统一和分析来自 Web、客户关系管理（CRM）、移动和其他应用程序的数据流。...其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...Snowflake 将存储和计算层分离，因此乐天可以将各个业务单元的工作负载隔离到不同的仓库中，来避免其互相干扰。由此，乐天使更多的运营数据可见，提高了数据处理的效率，降低了成本。...谷歌 BigQuery BigQuery 是谷歌提供的无服务器多云数据仓库。该服务能对 TB 级到 PB 级的数据进行快速分析。...从 T-SQL、Python 到 Scala 和 .NET，用户可以在 Azure Synapse Analytics 中使用各种语言来分析数据。

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    说了这么多5G，最关键的技术在这里

    在无线技术非常普及的现代社会，天线在我们生活中随处可见。 ? 其中最常见的，当然是我们移动通信网络所使用的基站天线。 ? 基站天线对我们的生活至关重要。...空间复用是将要传送的数据分成几个数据流，然后在不同的天线上进行传输，从而提高系统的传输速率。 ? 这种模式，主要用于提升小区容量。 在实际应用中，同一部分天线不可能既用于传输分集，又用于空间复用。...权衡的结果，直接影响到频率资源的利用率。 ? 到了5G时代，情况又发生了变化。 在4G到5G演进的过程中，随着频率的增加，天线尺寸进一步缩小，天线数量进一步增加。 ? 英国发烧友拍摄的沃达丰设备。...这种技术，就是传说中的波束赋型。 波束赋型让波束的能量向指定的方向集中，不仅可以增强覆盖距离，还可以降低相邻波束间的干扰，让更多的用户可以同时通信，提升小区容量。...在研发的过程中，天线系统的滤波特性、增益作用、抗干扰效果，都是工程师们需要深思熟虑的问题。而且天线数量和手机终端数量越多，天线的复杂度就越高，对算法和芯片处理能力的要求也越高。

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    【 常用消息队列MQ】

    它专门设计用于高效处理高吞吐量的实时数据流，现已成为大数据生态系统中的重要组件。最初用于日志处理和监控。支持高吞吐量、可扩展性和持久化存储。其特点包括： 高吞吐量：适合处理大量实时数据流。...例如，在典型的服务器配置下，单节点 Kafka 可以处理超过 100,000 条消息/秒的吞吐量。...此外，Kafka 还支持多种客户端语言（Java、Python、Go等），并提供了丰富的生态系统工具，如 Kafka Connect 用于数据集成，Kafka Streams 用于流处理等。...# 订阅者示例 pubsub = r.pubsub() pubsub.subscribe('news') for message in pubsub.listen(): print(message...对于大部分实际应用，Stream是最强大且最灵活的选择，尤其是在需要保证消息不丢失和高可靠性的分布式场景中。

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    安装Google Analytics 4 后的十大必要设置

    建议必选 网站搜索：站内搜索设置，根据实际情况设置 视频互动数：Youtube视频跟踪，如果你的网站上没有Youtube视频要做跟踪的话，将其关闭 文件下载次数：文件下载跟踪，根据实际情况设置 设置的位置在数据流详情页面里...url里的PII信息抹除，如邮箱，名字，设置的位置在数据流详情里： 用户意见征求设置 各国都要用户隐私保护要求，基本都是必要设置，延伸阅读：通过Google Tag Manager的Consent...关联Google站长工具 关联后才会有自然搜索的数据，延伸阅读：安装GSC谷歌站长工具的 5 种方法 关联BigQuery 关联BigQuery，可以获得两个好处： 获取原始数据，很多人都想获得...获得实时数据，GA4里的实时报告值显示过去30分钟的数据，而且维度很有限，在BigQuery，采用流式导出，你可以获得真正的实时数据。...延伸阅读：Google Analytics 4 关联BigQuery入门指引 在报告中使用的ID 在报告中默认使用的ID、默认报告身份，其实就是怎么去识别用户的，设置的位置在媒体资源层级下下面：

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    什么是天线阵列？

    图1 偶极子示意图 5G网络中，对于毫米波，波长是毫米级别，因此天线可以做得很小。在同样大小的天线面板尺寸里，相比低频可以集成更多的天线。...图4 信号传播过程中相位变化示意图 当天线阵子数大于1时，不同阵子发出的信号在接收端就会因为相位差产生叠加或抵消的效果。...这个过程称为波束赋形，即 Beamforming。 图7 天线阵列波束赋形效果示意图 在设计实现时，可以通过调整每个天线阵子发射信号的相位及幅度，使得辐射波束向特定方向汇聚，得到波束赋形效果。...干扰抑制增益：提升上行平均信干噪比; 在多天线系统中，利用IRC等天线干扰抵消算法，可有效提高信号平均信干噪比 SINR(Signal to Noise plus Interference Ratio)...空间复用增益：提升传输流数、容量; 在发送端采用天线阵列技术，在不同天线阵子发送多于一个的数据流，且接收端同时具备天线阵列，即构成MIMO (Multi-Input Multi-Output)系统，天线越多

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