XHR的属性和方法及事件汇总 xhr.open xhr.send() xhr.onreadystatechange = function() { } 监听状态变化 xhr.reaadyState...’) 获取服务器时间是标准的日期格式对象（GMT格林尼治时间） xhr.getAllResponseHeaders 获得到响应头的所有信息 获取响应主体信息 xhr.response 不限定类型...xhr.responseType 获取响应回来的类型 xhr.responText 限定类型 一般用 responseText，因为服务器返回的信息一般都是JSON格式的字符串 xhr.responseXML...xhr.setRequestHeader() 设置请求头信息 注意：设置的请求头的值不可以是中文和其它符号，但是我们可以使用 encodeURI / encodeURIComponent 进行编码...，xhr.setRequestHeader(‘BOX’,encodeURIComponent(‘哈喽’))，其设置应该在send() 之前 这些信息都是浏览器给我们默认设置的
频率计数器常用测量方法有直接测频法、多周期同步测频法、模拟内插法、差拍法、双混频法和频差倍增法等六种，各种方法的应用场景以及实现方法都不同，工程师可以根据实际情况选择不同的频率测量方法，希望下面的汇总对大家有帮助...1、直接测频法 直接测频法也叫直接计数法，是一种频率测量理论中最简单、快速的测量方法。...4、差拍法 差拍法是一种频标比对时常用的测频方法，基本原理是下变频和周期计数，差拍法将被测信号乂和参考信号进行混频，以得到待测信号相对于参考信号的频差信号，再利用计数器对这个相对于待测信号频率低得多的频差信号进行计数...6、频差倍增法 频差倍增法进行频率测量主要分为两种方式：第一种方法是直接倍频法，利用倍频电路，将输入待测频率信号直接Ｍ倍频，再用高频计数器对倍频后的信号进行计数，测量输入信号的频率；第二种方法是多级倍频法...我公司生产的SYN5636型高精度通用计数器混合使用了上述几种测量方法，使得计数器精度达到12位/s。 本文章版权归西安同步所有，尊重原创，严禁洗稿，未经授权，不得转载，版权所有，侵权必究！
换言之，每当用户参与一项新活动时，他们的数据保留期就会再延长 14 个月。 老实说，我想不出你会选择关闭该选项的用例，所以我保持打开状态。 2....此外，作为最佳实践，请始终明智地定义自定义维度。 确保自定义维度与您的分析目标保持一致，并考虑它们对数据准确性和资源消耗的潜在影响。 3....与 GA4 自定义报告相比，BigQuery 具有很大的优势，因为从不对数据进行采样，而在自定义报告中，如果探索报告中的事件超过 10M 个，则会对数据进行采样。...尽管它提供了自动收集 Universal Analytics 事件的选项，但最好不要使用它，因为这是一个重新思考您的分析并重新设计事件收集架构以获得更好分析的机会。 6....此外，如果您有子域，并且希望使用相同的 GA4 属性跨子域进行跟踪，则需要将自己的域从引荐中排除，以便在用户从一个子域导航到您的主域时保持相同的会话。 7.
，关联事件，并通过AI驱动的工具识别异常模式。...对SAP可观测性的全面方法不能忽视由销售、财务、物流、生产等活动产生的大量数据。这使得通过揭示隐藏的模式和改进机会来进行数据驱动的决策成为可能。...Cortex框架使得SAP数据可以直接集成到Google BigQuery，Google Cloud的完全托管企业数据仓库。...通过在LT复制服务器中安装的BigQuery连接器，企业可以实现SAP数据的近实时复制到BigQuery。...这意味着您将能够考虑可能导致问题的所有方面并快速找到根本原因。此外，它使您能够在性能下降导致中断并严重影响您的流程之前发现问题，保持您的组织专注于您的主要业务。
我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和...我们通过同时将数据写入 BigQuery 并连续查询重复的百分比，结果表明了高重复数据删除的准确性，如下所述。最后，向 Bigtable 中写入包含查询键的聚合计数。...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。...同时，我们会创建另外一条数据流管道，把被扣除的事件计数导出到 BigQuery。通过这种方式，我们就可以看出，重复事件的百分比和重复数据删除后的百分比变化。...第二步，我们创建了一个验证工作流，在这个工作流中，我们将重复数据删除的和汇总的数据导出到 BigQuery，并将原始 TSAR 批处理管道产生的数据从 Twitter 数据中心加载到谷歌云上的 BigQuery
近日，一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比，包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google...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。...最佳性能SQL的数量：横向比较22个场景，挑选出每个场景的最佳（执行时长最短）。Redshift有13条SQL执行时间最短，Synapse有8条，Snowflake只有1条，而BigQuery没有。...最佳性能SQL的数量：同样，还是Redshift在最多场景性能表现最好，Synapse是第二，但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。...测试结论汇总与局限性 在性能方面，无论是单进程还是并发方式，Redshift都是表现最好的，Synapse其次。
无论是实施新的数据仓库解决方案还是扩展现有的数据仓库解决方案，您都需要选择最佳选项。...在大多数情况下，AWS Redshift排在前列，但在某些类别中，Google BigQuery或Snowflake占了上风。...大多数基础设施云提供商提供了一种“简单”的方式来扩展您的群集，而有些则像Google BigQuery一样在后台无缝扩展。...正确的摄取方法和错误的方法之间的差异可能是数据丢失和丰富数据之间的差异，以及组织良好的模式和数据沼泽之间的差异。 例如，Snowflake通过不同的虚拟仓库支持同时用户的查询。...生态系统 保持共同的生态系统通常是有益的。对于兼顾灵活性和简单性的中型企业而言，通常值得与单一供应商合作，以便在不同平台上提供兼容的技术。 谷歌亚马逊和微软都有惊人的生态系统。
图 2：BigQuery 评估结果摘要 作为我们蓝图的一部分，我们决定处理图 1 中所示的“分析仓库”。 我们使用的方法 我们选择了要探索的云和仓库后就确定了以下路径并开始进入下一阶段。...这包括行计数、分区计数、列聚合和抽样检查。 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。...利益相关者审查：我们邀请我们的用户和利益相关者（包括 Google Cloud Platform 客户团队）进行定期审查，以跟踪风险、寻求帮助并对我们所做的事情保持透明。...除了 BigQuery，我们的一些团队还利用 Google DataProc 和 Google CloudStorage 来整合我们基于开源的数据湖中的许多部分，如图 1 所示。...我们印度办事处的许多员工在应对肆虐的疫情同时还花很多时间投入这项工作。我们对他们所有人表示感谢！ 非常感谢领导该项目的 Vaishali Walia，以及帮助保持迁移正常进行的整个德勤团队。
BigQuery 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库，BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力，可以实现海量数据超快速 SQL 查询，以及对...友好兼容：作为 Google Cloud 的一部分，它与 Google 系产品更兼容，对相关用户更友好。 为了实现上述优势，我们需要首先实现数据向 BigQuery 的同步。...为此，Tapdata 选择将 Stream API 与 Merge API 联合使用，既满足了数据高性能写入的需要，又成功将延迟保持在可控范围内，具体实现逻辑如下： 在数据全量写入阶段，由于只存在数据的写入...在数据增量阶段，先将增量事件写入一张临时表，并按照一定的时间间隔，将临时表与全量的数据表通过一个 SQL 进行批量 Merge，完成更新与删除的同步。...全链路实时 基于 Pipeline 流式数据处理，以应对基于单条数据记录的即时处理需求，如数据库 CDC、消息、IoT 事件等。
GA4 提供了解决此问题的方法，包括升级到 Google Analytics 360（每年 150,000 美元！）或只是等待很长时间才能得到结果。...5.从 GA4 中获取数据 我们相信上述经历的痛苦不太可能是独一无二的，因此我们探索了从 Google Analytics 导出数据的方法。谷歌提供了多种方法来实现这一目标，其中大多数都有一些限制。...最佳解决方案似乎是将数据导出到 BigQuery。与其他解决方案（例如数据 API）相比，这具有许多优势，包括： l这将导出没有采样的原始数据。...lGoogle每天最多允许将100 万个事件批量导出到每日表中。这足以满足我们的需求并且低于我们当前的阈值。我们将来可能需要要求 Google 增加这一点。...流媒体导出每 GB 数据的费用约为 0.05 美元。1 GB 相当于大约 600,000 个 Google Analytics 事件。这对于更多用户来说应该是微不足道的。
增强型衡量功能 增强型衡量里有一些事件，是需要勾选就可以开启这个事件的跟踪： 页面浏览量：页面流量，这个是跟踪的基础，必选 滚动次数：下拉，用事件监测页面的浏览深度的，可选 出站点击次数：出站链接点击，...事件数据保留期：事件数据保留，默认是2个月，建议选14个月，这个设置是不可回溯的，对已经收集的数据是有影响的。...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...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：...媒体资源下的“报告中的身份识别方法”设置可以看到有三个选项： 混合：优先级顺序是用户 ID>设备 ID>建模。
值得注意的是 Airbyte 目前专为批量数据摄取（ELT 中的 EL）而设计，因此如果正在构建一个事件驱动的平台，那么它不会成为选择之一。...该项目始于 2016 年（从一开始就是开源的）解决了当时普遍存在的问题：数据管道的版本控制不当、文档记录不完善，并且没有遵循软件工程的最佳实践。...这使其成为多家科技公司大型数据平台不可或缺的一部分，确保了一个大型且非常活跃的开放式围绕它的源社区——这反过来又帮助它在编排方面保持了标准，即使在“第三次浪潮”中也是如此。...: [https://cloud.google.com/bigquery/](https://cloud.google.com/bigquery/) [9] Redshift: [https://aws.amazon.com...) [11] 创建一个数据集: [https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets](https://cloud.google.com/bigquery/docs
除了这些需求之外，如果我们确定如何扩展我们的队列分区和消费者同时保持幂等性，这种方法仍然有效。然而，让我们探索如何调整这种方法以满足审计和重新计数的要求。...在后续部分中，我们将看到这个时间戳如何被用来保持一些计数器在活跃的汇总流通中，直到它们赶上最新值。 汇总缓存 为了优化读取性能，这些值被缓存在每个计数器的EVCache中。...如果我们选择水平扩展汇总服务器，我们允许线程覆盖汇总值，同时避免任何形式的分布式锁定机制，以保持高可用性和性能。这种方法仍然是安全的，因为聚合发生在不可变的窗口内。...同样的批量汇总原则在这里适用，以防止并行扫描太多分区。相反，如果这个数据集中的计数器经常被访问，delta的时间间隔保持狭窄，使得获取当前计数的方法相当有效。...错误检测和陈旧计数：如果汇总事件丢失或汇总失败且没有重试，可能会发生过度陈旧的计数。对于经常访问的计数器来说，这不是问题，因为它们保持在汇总流通中。这个问题对于不经常访问的计数器更为明显。
可喜的是，在区块链+大数据方向，继比特币数据集之后，Google再一次做了很好的尝试——在BigQuery上发布了以太坊数据集！...以加密猫为例，Google在BigQuery平台上利用大数据方法对以太坊数据集做了很好的可视化！ 那么，基于以太坊的大数据思维，以太坊上执行最多的智能合约是哪一个？最受欢迎的Token又是哪一个？...就在今年早些时候，Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。近日，Google 在 BigQuery 平台上再次发布了以太坊数据集。...Google 在 BigQuery 平台上发布以太坊数据集，目的就在于深入探索以太坊数据背后“暗藏”的那些事儿。...因为它就是众人周知的去中心化应用“迷恋猫（CryptoKitties）”游戏的主要智能合约。 另外，我们借助 BigQuery 平台，也将迷恋猫的出生事件记录在了区块链中。
他们需要深入了解他们的冷链操作，以避免发货延迟，验证整个过程中发货保持在正确的温度，并获取有关发货状态和潜在错误的警报。...使用Cloud IoT Core，Cloud Pub / Sub，Cloud Functions，BigQuery，Firebase和Google Cloud Storage，就可以在单个GCP项目中构建完整的解决方案...当冷藏箱的温度开始升高到最佳温度以上时，可以在货物损坏之前通知驾驶员将其送去维修。或者，当延迟装运时，调度员可以重新安排卡车的路线，并通知接收者，以便他们管理卡车到仓库的交接。...审核 为了存储设备数据以进行分析和审核，Cloud Functions将传入的数据转发到BigQuery，这是Google的服务，用于仓储和查询大量数据。...我们希望为此项目使用BigQuery，因为它允许您针对庞大的数据集编写熟悉的SQL查询并快速获得结果。
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。...构建管道 我们的第一个方法是在Big Query中为每个集合创建一个变更流，该集合是我们想要复制的，并从那个集合的所有变更流事件中获取方案。这种办法很巧妙。...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。...为了解决这一问题，我们决定通过创建伪变化事件回填数据。我们备份了MongoDB集合，并制作了一个简单的脚本以插入用于包裹的文档。这些记录送入到同样的BigQuery表中。...Spark, Google Cloud Dataflow等上运行。）
EasyPlayer是可支持H.264/H.265视频播放的流媒体播放器，性能稳定、播放流畅，可支持的视频流格式有RTSP、RTMP、HLS、FLV、WebRTC等，具备较高的可用性。...用户在使用EasyPlayer.js时，表示想在自己的代码逻辑中控制一些相关的属性。今天我们就做一个汇总分享给大家。感兴趣的用户可以参照以下方法。...1）如何使用播放的属性并动态设置： 属性详情如下： 2）在业务中如何调用方法： 属性详情如下： 3）如何在业务中监听播放器相关回调事件： 回调事件详情如下： EasyPlayer播放器系列功能控制灵活...、低延迟、高稳定，已经成熟运用于多个项目场景当中，并且还支持大码率视频直播（注：H.265编码格式不支持大码率视频直播），用户可以根据自身的需求对其进行二次开发或自主集成。...感兴趣的用户可以前去体验和测试，欢迎大家和我们交流技术。
BigQuery替代方案 因此，如果我想构建一个严谨的企业级大数据仓库，听起来好像我必须自己构建并自行管理它。现在，进入到Google BigQuery和Dremel的场景。...首先，它真正将大数据推入到云中，更重要的是，它将集群的系统管理（基本上是一个多租户Google超级集群）推入到云端，并将这种类型的管理工作留给擅长这类事情的人们（如Google）。...通过这种方法，您可以查询销售季度数据，例如在您知道该特定日期的记录必然存在的情况下。但是如果你想在任何时间点获得最“最新”的纪录呢？...这个Staging DW只保存BigQuery中存在的表中最新的记录，所以这使得它能够保持精简，并且不会随着时间的推移而变大。 因此，使用此模型，您的ETL只会将更改发送到Google Cloud。...以下是FCD ETL流程图： SCD ETL (4).png 将您的数据仓库放入云中 在Grand Logic，我们提供了一种强大的新方法，通过Google云中的BigQuery数据市场构建和扩充您的内部数据仓库
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