Parquet 是一种面向分析的、通用的列式存储格式,兼容各种数据处理框架比如 Spark、Hive、Impala 等,同时支持 Avro、Thrift、Protocol Buffers 等数据模型。
Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式,最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发,2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。
Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言、平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式。
本章介绍InterSystems IRIS®对象和SQL引擎如何利用多维存储(全局变量)来存储持久对象、关系表和索引。
随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile、ORC、Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试。
布局布线后,点击“Chip Planner”,Chip Planner打开后可以看到在版图模型中有一个块蓝色区域的颜色变深,说明有该区域的资源被占用,我们知道这是一个逻辑阵列块LAB,我们将该区域放大
本文讲解 Hive 的数据存储,是 Hive 操作数据的基础。选择一个合适的底层数据存储文件格式,即使在不改变当前 Hive SQL 的情况下,性能也能得到数量级的提升。这种优化方式对学过 MySQL 等关系型数据库的小伙伴并不陌生,选择不同的数据存储引擎,代表着不同的数据组织方式,对于数据库的表现会有不同的影响。
CSV(逗号分隔值)是一种纯文本文件格式,用于存储表格数据(例如电子表格或数据库)
数据在数据库中的存储方式就是数据存储结构。传统数据库由上到下,可以分为网络接入层、计算引擎层、存储引擎层、系统文件层,数据存储结构就是在存储引擎层,数据库通过存储引擎实现CRUD操作。不同的存储引擎决定了数据库的性能和功能,所以存储引擎层是数据库的核心。另外,在数据库中数据是以表的形式存储,所以存储引擎也可以称为表类型。
一个 Parquet 文件是由一个 header 以及一个或多个 block 块组成,以一个 footer 结尾。
Parquet继承了Protocol Buffer的数据模型。每个记录由一个或多个字段组成。每个字段可以是atomic字段或者group字段。Group字段包含嵌套的字段,每层可以要么是atomic要么是group字段。每个字段定义由两部分组成:数据类型(基本的数据类型,比如int32或者byte array)、repetition类型(定义字段值出现的次数):required(1次)、optional(0或者1次)、repeated(0次或大于1次)。
前面因为项目数据导数据,我们介绍过《Oracle通过ODBC连接SQL Server数据库》,在实际导入过程中新的数据表结构里面存在不少ID的列,所以就用到了Oracle的序列,这一章我们就来介绍一下Oracle的序列(Oracle Sequence)。
查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快。
在深度学习大规模落地边缘端场景的今天,如何最大程度降本增效,是企业与开发者共同关注的话题。其中,模型的训练与推理是两个关键环节。
选自 arXiv 作者:Junxiong Wang、Jing Nathan Yan等 机器之心编译 编辑:袁铭怿 本文提出了双向门控 SSM(BiGS)模型,结合基于状态空间模型(SSM)的 Routing 层和基于乘法门的模型架构,在不使用注意力的情况下能够复制 BERT 预训练结果,并可扩展到 4096 个 token 的长程预训练,不需要近似。 Transformer 作为 NLP 预训练模型架构,能够有效的在大型未标记的数据上进行学习,研究已经证明,Transformer 是自 BERT 以来 NL
Aapche Parquet是一种能有效存储嵌套数据的列式存储格式,在Spark中应用较多。
%Library.String 数据类型支持的最大字符串长度为 3,641,144 个字符。通常,极长的字符串应分配为 %Stream.GlobalCharacter 数据类型之一。
(*)Spark Streaming是核心Spark API的扩展,可实现可扩展、高吞吐量、可容错的实时数据流处理。数据可以从诸如Kafka,Flume,Kinesis或TCP套接字等众多来源获取,并且可以使用由高级函数(如map,reduce,join和window)开发的复杂算法进行流数据处理。最后,处理后的数据可以被推送到文件系统,数据库和实时仪表板。而且,您还可以在数据流上应用Spark提供的机器学习和图处理算法。
这篇文章的目的是详细的解释Flash Attention,为什么要解释FlashAttention呢?因为FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法,它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案,本文介绍经典的V1版本,最新的V2做了其他优化我们这里暂时不介绍。因为V1版的FlashAttention号称可以提速5-10倍,所以我们来研究一下它到底是怎么实现的。
有时候需要对若干列进行一样的操作,比如在前一百行数据的最前边加上一样的字符,这时候可以通过列块编辑模式来快捷地实现这个效果。在列块编辑模式下,被选定的区域内的所有字符会被替换成你之后输入的字符。
**CONCAT_WS(separator, str1, str2,...):**多字符串拼接
Prometheus项目中的storage和tsdb两个目录都和数据存储相关,但它们的职责和用途有所不同。
问题导读 1.动态表有什么特点? 2.流处理与批处理转换为表后有什么相同之处? 3.动态表和连续查询是什么关系? 4.连续查询本文列举了什么例子? 5.Flink的Table API和SQL支持哪三种编码动态表更改的方法? 由于Flink对流式数据的处理超越了目前流行的所有框架,所以非常受各大公司的欢迎,其中包括阿里,美团、腾讯、唯品会等公司。而当前也有很多的公司在做技术调研而跃跃欲试。
谈到数据仓库, 必然都会涉及海量历史数据, 但是对于历史数据有个共识, 就是越近的数据访问频率越高, 越久远的数据访问频率越低。
IRIS支持列表结构数据类型%List(数据类型类%Library.List)。这是一种压缩的二进制格式,不会映射到 SQL的相应本机数据类型。它对应于默认MAXLEN为32749的数据类型VARBINARY。因此,动态SQL不能使用INSERT或UPDATE来设置%LIST类型的属性值。
原文链接:https://www.red-gate.com/simple-talk/sql/oracle/compression-in-oracle-part-3-oltp-compression/
大家好,我是热心读者。前几天在群里看到有人问了这样一道题,我觉得对一些新手了解窗口函数很有裨益,因此拿出来以飨读者。
INSERT或UPDATE语句是INSERT语句的扩展(它与INSERT语句非常相似):
一、阅读下列C程序,回答问题1至问题3,将解答填入答题纸的对应栏内。 【C程序】
引用自:https://blog.csdn.net/lk142500/article/details/83119029
WordPress 6.1 版本今天发布了,新版进一步完善了建站体验,交互进一步增强,使得创建网站更加直观,让创意无上限,并且值得一提的是,截至本版本发布时,全球43%的网站是由 WordPress 构建的。
问题导读 1.kafka sql与数据库sql有哪些区别? 2.KSQL有什么作用? 3.KSQL流和表分别什么情况下使用?
在oracle中sequence就是序号,每次取的时候它会自动增加。sequence与表没有关系。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库,没有之一。——笛卡儿没说过这句话!
InterSystems IRIS提供了两种方法来唯一标识表中的行:RowID和主键。
作者David Durant,2017/10/18(首次发布于:2014/11/26) 关于系列 本文属于进阶系列:Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础,并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。 不幸的是,当性能问题出现时,索引往往被添加为事后考虑。 这里最后是一个简单的系列文章,应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” SQL Server索引阶段1中的级别1通常引入了SQL Server索引,特别引入了非聚簇索引。作为我们的第一个案例研究,我们演示了
HyperLogLog 是一种基数估算算法。所谓基数估算,就是估算在一批数据中,不重复元素的个数有多少。最常见的场景就是统计uv。首先要说明,HyperLogLog实际上不会存储每个元素的值,它使用的是概率算法,通过存储元素的hash值的第一个1的位置,来计算元素数量。这样做存在误差,不适合绝对准确计数的场景。redis中实现的HyperLogLog,只需要12K内存,在标准误差0.81%的前提下,能够统计2的64次方个数据。
总的来说,结合目前搜集到的一些资料,可以看到目前ClickHouse核心架构由下图构成,主要的抽象模块是Column、DataType、Block、Functions、Storage、Parser与Interpreter。
在Sql语句中可以使用sequence的地方: 不包含子查询、snapshot、VIEW的 SELECT 语句 INSERT语句的子查询中 INSERT语句的values中 UPDATE 的 SET中 如在插入语句中
买卖股票的最佳时机 II 1.题目描述 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。 注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。 随后,在第 4 天(
给定一个未排序的整数数组 nums ,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。
给定一个数字字符串 S,比如 S = "123456579",我们可以将它分成斐波那契式的序列 [123, 456, 579]。
给定一个数字字符串 S,比如 S = “123456579”,我们可以将它分成斐波那契式的序列 [123, 456, 579]。
1、我们都知道在SQL中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的,但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。
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