Google BigQuery MERGE 命令是数据操作语言 (DML) 语句之一。它通常用于在一条语句中自动执行三个主要功能。这些函数是 UPDATE、INSERT 和 DELETE。...这意味着 Google BigQuery MERGE 命令可让您通过更新、插入和删除 Google BigQuery 表中的数据来合并 Google BigQuery 数据。...将表转换为 JSON 想象一下，您需要将表转换为 JSON 对象，其中每个记录都是嵌套数组的元素。...BigQuery 有一个名为的函数GENERATE_DATE_ARRAY： select dt from unnest(generate_date_array('2019–12–04', '2020–...最后它可以在 BigQuery 中使用： elect * from ( -- #1 from_item select extract(month from dt) as mo
主要特点 BigQuery 专为大规模数据分析而设计，支持 SQL 查询语言，使得数据分析师和开发者能够轻松地处理 PB 级的数据。 1....高性能查询 BigQuery 能够在几秒到几分钟内返回结果，具体取决于数据量和复杂性。...数据类型 BigQuery 支持多种数据类型，包括基本类型（如 BOOLEAN、INT64、STRING、DATE 等）和复合类型（如 ARRAY、STRUCT）。...模式（Schema） 每张表都有一个模式，定义了表中的列及其数据类型。 快速入门 准备工作 1....启用 BigQuery API 在 Cloud Console 中找到 BigQuery 服务并启用它。 3.
a.内容描述该项目是一个专门用于评估语言模型在真实企业环境中文本转SQL工作流程表现的基准测试系统。...该系统专注于测试大型语言模型在复杂企业级文本转SQL任务中的性能表现，涉及多种SQL方言和复杂的数据环境。...核心功能定位是为研究社区和企业用户提供一个真实、具有挑战性的评估基准，用于测试和比较不同语言模型在复杂文本转SQL任务上的能力。...该系统特别关注企业级应用场景，包括处理大规模数据（超过3000列）、支持多种SQL方言（如BigQuery、Snowflake等）以及多样化的数据操作需求。...关键应用场景包括企业数据分析、商业智能报表生成、数据库查询优化等需要将自然语言转换为SQL查询的实际业务场景。
多模式索引 在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能...我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。元数据表中添加了两个新索引 1....Flink 集成改进 • 在 0.11.0 中，同时支持 Flink 1.13.x 和 1.14.x。 • 支持复杂的数据类型，例如Map和Array。复杂数据类型可以嵌套在另一个组合数据类型中。...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。...用户可以设置org.apache.hudi.gcp.bigquery.BigQuerySyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 BigQuery
多模式索引 在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。...我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。...Flink 集成改进 在 0.11.0 中，同时支持 Flink 1.13.x 和 1.14.x。 支持复杂的数据类型，例如Map和Array。复杂数据类型可以嵌套在另一个组合数据类型中。...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。...用户可以设置org.apache.hudi.gcp.bigquery.BigQuerySyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 BigQuery
作者 机器之心 本文转自机器之心，转载需授权 我们熟知的SQL是一种数据库查询语句，它方便了开发者在大型数据中执行高效的操作。...BigQuery 表格当中，列 x1 和 x2 的输入和输出如下所示（表格名称：example_project.example_dataset.example_table） ?...其中有些项如 correct_logprobs 可以早些删除（尽管 SQL 引擎可能会自动的执行这类优化）。 多尝试应用用户自定义的函数。...意义 现在，让我们来看看基于深度学习的分布式 SQL 引擎的深层含义。 BigQuery、Presto 这类 SQL 仓库引擎的一个局限性在于，查询操作是在 CPU 而不是 GPU 上执行的。...分布式 SQL 引擎在数十年内已经有了大量的研究工作，并产出如今的查询规划、数据分区、操作归置、检查点设置、多查询调度等技术。其中有些可以与分布式深度学习相结合。
1）Hive处理的数据存储在HDFS 2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3）执行程序运行在Yarn上 Hive的优缺点 优点 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手...例如，如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用。...Array() Hive有三种复杂数据类型ARRAY、MAP 和 STRUCT。...ARRAY和MAP与Java中的Array和Map类似，而STRUCT与C语言中的Struct类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。...（3）TINYINT、SMALLINT、INT都可以转换为FLOAT。 （4）BOOLEAN类型不可以转换为任何其它的类型。
这些查询中的大多数都包含聚合，ClickHouse 作为面向列的数据库进行了优化，能够在不采样的情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到的规模。...通常，用户可能希望在视图中向其业务用户呈现此数据，以便于使用，或者具体化特定列以便在语法上更容易（更快）访问，例如在上面，我们已经具体化了列ga_session_id、page_location和page_titlepage_referer...目前，我们在将 event_params 转换为更易于访问的 Map(String,String) 时根据需要保留它们。...但是，我们确实将event_params列转换为 Map(String,String)，将格式转换成Array(Tuple(key Nullable(String), value Tuple(string_value...这一差异是在一个月内计算得出的。请注意，由于未提供某些必需的列，因此无法对实时盘中数据进行所有查询。我们在下面指出这一点。
双向转换：自然语言 ⇄ SQL，真正实现技术+业务双通。功能丰富：深色模式、大小写切换、语法高亮、SQL 识别、历史记录等。**Schema 感知(测试版)**：可以在转换时加入表结构，提高准确率。...基于 OpenAI API，自研前端 + GPT 驱动转换，在本地或容器中部署无压力。持续进化中，例如计划支持存储过程、函数等复杂 SQL 语句 。...中英文切换场景：业务常用中文描述，转 SQL 有语言障碍。学习场景：新人学习 SQL，有了自然语言的辅助更容易理解语义。...双模式转换– 自然语言→SQL：输入“查找 red 颜色所有车辆”，自动生成 SELECT * FROM cars WHERE color='red'; – SQL→自然语言：输入 SQL 语句，可转换为易读说明...→SQL⭐ 中英双语、语法高亮等 UI 加分宝SQLGlot (tobymao/sqlglot)27k多 SQL 方言翻译、格式化，但不支持自然语言⭐ AI 支持自然语言，转换能力更强Google BigQuery
最后补充有关函数句柄转字符和字符转函数句柄的相关内容。在公众号聊天栏输入“014”、 "表" 或“转换” 即可快速获取本篇内容。欢迎大家分享本文。...1 表 table是一种适用于以下数据的数据类型：即以列的形式存储在文本文件或电子表格中的列向数据或者表格式数据。表由若干行向变量和若干列向变量组成。...：将同构数组转换为表 cell2table ：将元胞数组转换为表 struct2table：将结构体数组转换为表 table2array：将表转换为同构数组 table2cell ：将表转换为元胞数组...IEEE 十六进制字符串 table2array：将表转换为同构数组 table2cell：将表转换为元胞数组 table2struct：将表转换为结构体数组 array2table：将同构数组转换为表...mat2cell：将数组转换为可能具有不同元胞大小的元胞数组 num2cell：将数组转换为相同大小的元胞数组 struct2cell：将结构体转换为元胞数组 4 特别补充 特别补充有关函数转字符(
一些列的k/v对 map struct: (var1,var2,var3...)...一种类型的值的组合 array uniontype: (string,map,struct,array) 注意:在创建hive表时可根据需要导入的数据进行类型识别并创建适合的数据类型...struct>转字符串 # 借用split函数将array结构内容转换为以","分割的字符串 select split(array,',') from tablename...返回所有输入求和后的值 avg() 计算所有输入值的平均值 min()/max() 计算输入值的最大和最小值 注意:聚合方法通常需要和group by语句组合使用 表生成函数: 表生成函数接收零个或者多个输入，然后产生多列或多行输出...as type) 转换数据类型(column列转换为type类型) 注意:当split被包含在""之中的时候需要使用四个\进行转义[比如在hive -e ""中执行split函数] ## array
Hive 存储的数据是在 hdfs 上的，但它可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类 SQL 的查询功能。...Hive RDBMS 查询语言 HQL SQL 数据存储 HDFS 本地文件系统中 数据更新 读多写少（不建议改写） 增删改查 数据操作 覆盖追加 行级别更新删除 索引 0.8 版本后引入 bitmap...例如，如果某个列的数据类型是 STRUCT{first STRING, last STRING}，那么第 1 个元素可以通过字段.first 来引用。...Array() Hive 有三种复杂数据类型 ARRAY、MAP、STRUCT。...ARRAY 和 MAP 与 Java 中的 Array 和 Map 类似，而 STRUCT 与 C 语言中的 Struct 类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。
我们已使用这一基础架构将超过 15PB 的数据复制到了 BigQuery 中，并将 80 多 PB 数据复制到了 Google Cloud Services 中，用于各种用例。...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。...我们要求用户使用这个门户将他们现有或已知的 SQL 转换为与 BigQuery 兼容的 SQL，以进行测试和验证。我们还利用这一框架来转换用户的作业、Tableau 仪表板和笔记本以进行测试和验证。...例如，我们在应用程序依赖的源数据中包含带有隐式时区的时间戳，并且必须将其转换为 Datetime（而非 Timestamp）才能加载到 BigQuery。...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。
特别是，在处理表格数据或执行需要二维结构的操作时，将 1−D 数组转换为 2−D 数组的能力是一项基本技能。 在本文中，我们将探讨使用 Python 将 1−D 数组转换为 2−D 数组的列的过程。...NumPy 库中的 np.column_stack（） 函数将 1−D 数组 array1 和 array2 作为列转换为 2−D 数组。...为了将这些 3−D 数组转换为 1−D 数组的列，我们使用 np.vstack（） 函数，该函数垂直堆叠数组。...为了确保 1−D 数组堆叠为列，我们使用 .T 属性来转置生成的 2−D 数组。这会将行与列交换，从而有效地将堆叠数组转换为 2−D 数组的列。...总之，这本综合指南为您提供了在 Python 中将 1−D 数组转换为 2-D 数组列的各种技术的深刻理解。
这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...BigQuery 表格当中，列 x1 和 x2 的输入和输出如下所示（表格名称：example_project.example_dataset.example_table） ?...其中有些项如 correct_logprobs 可以早些删除（尽管 SQL 引擎可能会自动的执行这类优化）。 多尝试应用用户自定义的函数。...意义 现在，让我们来看看基于深度学习的分布式 SQL 引擎的深层含义。 BigQuery、Presto 这类 SQL 仓库引擎的一个局限性在于，查询操作是在 CPU 而不是 GPU 上执行的。...分布式 SQL 引擎在数十年内已经有了大量的研究工作，并产出如今的查询规划、数据分区、操作归置、检查点设置、多查询调度等技术。其中有些可以与分布式深度学习相结合。
1）Hive处理的数据存储在HDFS 2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3）执行程序运行在Yarn上 2、Hive的优缺点 优点 （1) 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（...例如，如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用。...int> ARRAY 数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合。...Array()例如array 3、类型转化 Hive的原子数据类型是可以进行隐式转换的，类似于Java的类型转换，例如某表达式使用INT类型，TINYINT会自动转换为INT类型，但是Hive不会进行反向转化...在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe，Hive通过SerDe确定表的具体的列的数据。
在过去几个月中，我们经历了以下三次大的系统版本升级，以满足不断增长的业务需求： 架构 1.0 Bigquery在 Footprint Analytics 初创阶段，我们使用 Bigquery 作为存储和查询引擎...不过 Bigquery 也存在着一些问题： 数据没有经过压缩，存储费用过高，特别是我们需要存储将近 20 条区块链的原始数据； 并发能力不足：Bigquery 同时运行的 Query 只有 100 条...但是很快，我们碰到了以下问题： 不支持 Array JSON 等数据类型 在区块链的数据中，数组 Array 是个很常见的类型，例如 evm logs 中的 topic 字段，无法对 Array 进行计算处理...很遗憾的是，该方案 无法将 Bigquery 作为 Data Source替换掉，我们必须把不断地把 Bigquery 上的数据进行同步，同步程序的不稳定性给我们带来了非常多的麻烦，因为在使用存算分离的架构...实际上可以选的方案不多，备选的有： Trino: SQL Query Engine Presto: SQL Query Engine Kyuubi：Serverless Spark SQL 在深度使用之前
具体而言需要可以执行以下操作： 过滤，转换和清理数据 转化为更高效的存储格式，如JSON(易于阅读)转换为Parquet(查询高效) 数据按重要列来分区(更高效查询) 传统上，ETL定期执行批处理任务...例如实时转储原始数据，然后每隔几小时将其转换为结构化表格，以实现高效查询，但高延迟非常高。在许多情况下这种延迟是不可接受的。...星号（*）可用于包含嵌套结构中的所有列。...struct("*") as 'x) SQL: select struct(*) as x from events // output { "x": { "a": 1, "b...在可配置的保留期内，之后它们被标记为删除。
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