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Calcite parser config介绍

相关的配置项都存储在SqlParser.Config这个结构中,常见的用法如下所示: SqlParser.Config config = SqlParser.config(); String sql...最终,我们就可以将一个字符串的sql,转换成一个SqlNode,这是一个Calcite中抽象语法树的代码标识。...,如下所示: //针对使用了引用标识符包围的列、表名等,进行大小写转换 Config withQuotedCasing(Casing casing); //针对没有引用标识符包围的列、表名等,进行大小写转换...和BQ_DOUBLE分别表示使用单引号和双引号来包围字符串,但是转义符号用的则是反斜杠,这两种格式是BigQuery的语法。...,例如我们要创建BigQuery的语法,可以这样使用: SqlParser.Config config = SqlParser.config().withLex(Lex.BIG_QUERY); SqlConformance

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教程 | 没错,纯SQL查询语句可以实现神经网络

W 和 W2 的随机值可以通过 SQL 本身产生。为了简单起见,我们将从外部生成这些值并在 SQL 查询中使用。...BigQuery 的标准 SQL 扩展的缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询,对于有 100k 个实例的数据集,也很难执行超过 10 个迭代。...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。...查询语句片段在以下链接中: https://github.com/harisankarh/nn-sql-bq/blob/master/query_for_prediction.sql。...例如,前 10 次迭代的结果可以存储在一个中间表中。同一查询语句在执行下 10 次迭代时可以基于这个中间表。如此,我们就执行了 20 个迭代。这个方法可以反复使用,以应对更大的查询迭代。

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    如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络?

    W 和 W2 的随机值可以通过 SQL 本身产生。为了简单起见,我们将从外部生成这些值并在 SQL 查询中使用。...BigQuery 的标准 SQL 扩展的缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询,对于有 100k 个实例的数据集,也很难执行超过 10 个迭代。...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。...查询语句片段在以下链接中: https://github.com/harisankarh/nn-sql-bq/blob/master/query_for_prediction.sql。...例如,前 10 次迭代的结果可以存储在一个中间表中。同一查询语句在执行下 10 次迭代时可以基于这个中间表。如此,我们就执行了 20 个迭代。这个方法可以反复使用,以应对更大的查询迭代。

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    Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布!

    用户可以根据自己的要求显式设置配置 hoodie.spark.sql.insert.into.operation 的值来灵活地覆盖此行为。...Google BigQuery 同步增强功能 在 0.14.0 中,BigQuerySyncTool 支持使用清单将表同步到 BigQuery。与传统方式相比,这预计将具有更好的查询性能。...由于新的 schema 处理改进,不再需要从文件中删除分区列。要启用此功能,用户可以将 hoodie.gcp.bigquery.sync.use_bq_manifest_file设置为 true。...在 Hudi 0.14.0 中,我们添加了一种新的、更简单的方法,使用名为 hudi_table_changes 的表值函数来获取 Hudi 数据集的最新状态或更改流。...已知回退 在Hudi 0.14.0中,当查询使用ComplexKeyGenerator或CustomKeyGenerator的表时,分区值以字符串形式返回。

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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

    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。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询,在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表,以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...它还支持使用 Storage Read API 流和 Apache Arrow 格式从 BigQuery 表中快速读取数据。...图片来源:谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法,Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助:确保迁移过程中操作的连续性,将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求,或者保有一个完整的开源软件技术栈

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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?

    由于我们希望以混合模式运营(在可见的未来,其他连接系统仍保留在本地),因此没有出口成本的私有互联是更好的选择。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL,并使用该模式(schema)将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...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。...团队正在研究流式传输能力,以将站点数据集直接注入 BigQuery,让我们的分析师近乎实时地使用。

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    Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布!

    列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息,以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件裁剪,例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...数据跳过支持标准函数(以及一些常用表达式),允许您将常用标准转换应用于查询过滤器中列的原始数据。...索引器在时间线上添加一个名为“indexing”的新action。虽然索引过程本身是异步的并且对写入者来说是非阻塞的,但需要配置锁提供程序以安全地协调运行中的写入者进程。...Spark SQL改进 • 用户可以使用非主键字段更新或删除 Hudi 表中的记录。 • 现在通过timestamp as of语法支持时间旅行查询。...指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。 Google BigQuery集成 在 0.11.0 中,Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。

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    拿起Python,防御特朗普的Twitter!

    我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中,我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里?...相反,我们将使用其他程序员编写的代码,并将其打包到名为NLTK的Python模块中。 安装NLTK 我们可以在命令行中运行pip install nltk来安装NLTK。...我们没有在tweet出现时进行分析,而是决定将每条tweet插入到一个BigQuery表中,然后找出如何分析它。...BigQuery:分析推文中的语言趋势 我们创建了一个包含所有tweet的BigQuery表,然后运行一些SQL查询来查找语言趋势。下面是BigQuery表的模式: ?...数据可视化 BigQuery与Tableau、data Studio和Apache Zeppelin等数据可视化工具很棒。将BigQuery表连接到Tableau来创建上面所示的条形图。

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    智能分析工具PK:Tableau VS Google Data Studio

    当然,需要打开桌面应用程序才能使用完整的功能。大多数工作都是在桌面上完成的,然后通过网络发布到线上(一个或多个目的地)。 Data Studio 360是一个基于web的工具。...Tableau连接到各种各样的数据源,包括文件、数据库和Google的产品(如Google Analytics、Google BigQuery、Google Cloud SQL和Google Sheets...显然,Data Studio的本地连接器的列表是非常有限的,所以你会考虑将你的数据优先放到Google Sheets、 Google BigQuery、或者 Cloud SQL中。...2.计算器 这两种工具都提供了标准的聚合函数,比如平均值、计数、最大值、最小值、总和以及计数。 Data Studio提供了53个功能,包括聚合、算术、日期、地理、文本和其他功能。...可以对每个可视化的数据进行过滤,或者在报表中添加一个过滤器,以便最终用户能够更好地深入到数据中。 Tableau支持用户通过单击一个单独的数据点对整个仪表板进行过滤。

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    Apache Hudi 0.11 版本重磅发布,新特性速览!

    列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息,以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件修剪,例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持,数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI),而不是其自己的定制索引实现(与 0.10.0 中添加的空间曲线相比)...索引器在时间线上添加一个名为“indexing”的新action。虽然索引过程本身是异步的并且对写入者来说是非阻塞的,但需要配置锁提供程序以安全地协调运行中的写入者进程。...Spark SQL改进 用户可以使用非主键字段更新或删除 Hudi 表中的记录。 现在通过timestamp as of语法支持时间旅行查询。(仅限 Spark 3.2+)。...指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。 集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中,Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。

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    一顿操作猛如虎,涨跌全看特朗普!

    我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中,我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。...我们没有在tweet出现时进行分析,而是决定将每条tweet插入到一个BigQuery表中,然后找出如何分析它。...BigQuery:分析推文中的语言趋势 我们创建了一个包含所有tweet的BigQuery表,然后运行一些SQL查询来查找语言趋势。...下面是BigQuery表的模式: 我们使用google-cloud npm包将每条推文插入到表格中,只需要几行JavaScript代码: 表中的token列是一个巨大的JSON字符串。...将BigQuery表连接到Tableau来创建上面所示的条形图。Tableau允许你根据正在处理的数据类型创建各种不同的图表。

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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

    其优势在于: 在不影响线上业务的情况下进行快速分析:BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。...② 创建数据源 SQL Server 的连接 在 Tapdata Cloud 连接管理菜单栏,点击【创建连接】按钮, 在弹出的窗口中选择 SQL Server 数据库,并点击确定。...参考右侧【连接配置帮助】,完成连接创建: ③ 创建数据目标 BigQuery 的连接 在 Tapdata Cloud 连接管理右侧菜单栏,点击【创建连接】按钮,在弹出的窗口中选择 BigQuery,...基于 BigQuery 特性,Tapdata 做出了哪些针对性调整 在开发过程中,Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征: 如使用 JDBC 进行数据的写入与更新,则性能较差...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。

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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。...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。...一个读取带有增量原始数据的源表并实现在一个新表中查询的dbt cronjob(dbt,是一个命令行工具,只需编写select语句即可转换仓库中的数据;cronjob,顾名思义,是一种能够在固定时间运行的...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。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。

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    「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

    大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地重新转换数据,而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中,我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...您可以通过发出SQL命令开始使用它。 可伸缩性 当您开始使用数据库时,您希望它具有足够的可伸缩性来支持您的进一步发展。广义上说,数据库可伸缩性可以通过两种方式实现,水平的或垂直的。...当数据量在1TB到100TB之间时,使用现代数据仓库,如Redshift、BigQuery或Snowflake。...也可以考虑使用Hadoop和Hive、Spark SQL或Impala作为解决方案,如果你有相关的专业知识,你可以分配专门的人力资源来支持它。

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    ClickHouse 提升数据效能

    这对于更多用户来说应该是微不足道的。 如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery,则此连接的配置非常简单且有详细记录。...我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。这意味着一天的数据至少有 16 小时不可用。一整天的时间均可一次性提供,因此当天最早的活动最多会延迟 40 小时!...这使得盘中数据变得更加重要。为了安全起见,我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 中的导出每天最多可免费导出 50TiB,且存储成本较低。...我们表的排序键可以进一步优化,如果需要进一步提高性能,用户可以自由使用物化视图和投影等功能。 8.3.成本 在下面的定价中,我们假设使用大约 100GiB 的存储,或 10% 的容量。...考虑到上述数量,用户不应在此处产生费用,并且如果担心的话,可以在 N 天后使 BigQuery 中的数据过期。

    30210

    0644-5.16.1-如何在CDH5中使用Spark2.4 Thrift

    Thrift,Spark Thrift的缺陷,以及Spark Thrift在CDH5中的使用情况,参考《0643-Spark SQL Thrift简介》。...我们可以使用一些支持JDBC/ODBC连接的BI工具(例如Tableau,NetEase YouData等),使用大量数据制作漂亮的业务报告。...5.通过beeline连接Spark Thrift,执行最简单的查询 ? ? ? 6.从CM的界面上个可以查看Kyuubi在YARN上启动了一个Application Master ?...7.读取较大数据的textfile的Hive表。 ? ? ? ? 在Spark界面上可以查看到该任务: ? 8.执行较为复杂的SQL ? ? ? 9.读取Parquet表。 ? ? ? ? ?...我们在Hive中创建的文本表或者Parquet表,都能被Spark SQL正常访问,任务执行完毕后,在Spark的界面上也能够正常查看到该任务。

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    命令行上的数据科学第二版 三、获取数据

    如你所见,curl下载维基百科的服务器返回的原始 HTML 不进行任何解释,所有内容立即打印在标准输出上。...这个输出不是写到标准输出,而是一个单独的通道,称为标准错误,所以当你在管道中添加另一个工具时,它们之间不会干扰。...如果你不确定工作表叫什么,你可以使用--names选项查看,它会打印出所有工作表的名称。这里我们看到top2000.xlsx只有一张表,名为Blad1(荷兰语,意思是Sheet1)。...数据通过管道传输到命令行工具jq,这只是为了以一种漂亮的方式显示它。jq有更多清理和探索的可能性,我们将在第五章和第七章中探索。...命令行工具sample用于在 10 秒后关闭连接,我们也可以通过按下Ctrl-C发送中断来手动关闭连接。

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