标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。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。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流，应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。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。
问题导读 1.Dataflow当前的API支持什么语言？ 2.相比原生的map-reduce模型，Dataflow哪些优点？ 3.Dataflow与Cascading、Spark有什么区别和联系？ 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法，集成了许多内部技术，如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。Dataflow当前的API还只有Java版本（其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接
dbcrossbar 0.3.1: Copy large tables between BigQuery, PostgreSQL, RedShift, CSV, S3, etc. (preview release, uses async Rust)
以正确的方式有效更新表很重要。理想的情况是当您的事务是主键、唯一整数和自动增量时。这种情况下的表更新很简单：
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
GNE 正式版上线已经一周了，我想知道有多少人使用 pip 安装了 GNE，应该如何操作呢？
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
数据保留时间对探索会有影响，探索里能选择的最大时间范围就是你设置的保留时间，如果你没有设置，GA4里的数据保留默认是2个月，探索里最多可以对最近两个月的数据做分析，所以，一定要将数据保留事件设置为最长时间。
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
GitHub和类似平台已使软件的公开协作开发变得司空见惯。然而当此公共代码必须管理身份验证秘密(如API密钥或加密秘密)时会出现问题。这些秘密必须保护为私密，但是诸如将这些秘密添加到代码中的常见开发操作经常使意外泄露频繁发生。本文首次对GitHub上的秘密泄露进行了大规模和纵向的分析。使用两种互补的方法检查收集到的数十亿个文件：近六个月的实时公共GitHub提交的扫描和一个涵盖13%开放源码存储库的公共快照。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 60+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力，以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖，以及通用 ETL 处理等。 随着 Tapdata Connector 的不断增长，我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容，以文字解析辅以视频演示，还原技术实现细节，模拟实际技术及应用场景需求，提供可以“收藏跟练”的实用专栏。本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。
试验 Azure DevOps 随着 Azure DevOps 生态系统的不断发展，我们的团队正在更多的使用它，并取得了成功。这些服务包含一组托管服务，包括托管 Git 代码仓库、构建和部署流水线、自动化测试工具、待办工作管理工具和构件仓库。我们已经看到我们的团队在使用该平台时获得了良好的体验，这意味着 Azure DevOps正在走向成熟。我们特别喜欢它的灵活性；它甚至允许用户使用来自不同供应商的服务。例如，你可以在使用 Azure DevOps的流水线服务的同时也使用一个外部 Git 数据仓库。我们的团
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务，能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询，免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言，此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析，帮助业务进行数据洞察。
Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。
原文地址：https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
如果您有机会阅读我们之前在 Google Analytics 4 （GA4） 上发布的指南，您可能知道它不像 Universal Analytics 那样是一款即插即用的分析工具。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口，使神经网络可以被大众使用。然而，我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的，直到最近，这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask，PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型，但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
本文主要介绍JsonPath的基本语法，并演示如何在Newtonsoft.Json中进行使用。
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件，从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive，称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例：
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) DB-Engines 宣布 Snowflake 成功卫冕，获得了 “2022 年度数据库” 称号。 DB-Engines 是全球知名的数据库流行度排行榜网站，其评选年度数据库的标准为：计算数据库当前最新流行度分数（2023 年 1 月）的同比增长量，分数增长最多的即为年度数据库。 年度 DBMS：Snowflake Snowflake 是一个基于云的数据平台，因其可扩展性、灵活性和性能而广受欢迎。它使用自定义 SQL 引擎和列式数据存储，并提供广泛
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
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。在reader方面，用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能，可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
python处理数据文件的途径有很多种，可以操作的文件类型主要包括文本文件（csv、txt、json等）、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。
jQuery 一.jQuery入门 1.javascript类库 JavaScript 库封装了很多预定义的对象和实用函数。能帮助使用者建立有高难度交互客户端页面, 并且兼容各大浏览器。 核心理念是w
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
序列化格式是一种用于存储和传输的，线性排列的二进制数据。序列化格式用于在不同平台交换通用的数据格式。比如JSON就是一种流行的序列化格式。
【导读】本文利用TensorFlow构建了一个用于产品推荐的WALS协同过滤模型。作者从抓取数据开始对模型进行了详细的解读，并且分析了几种推荐中可能隐藏的情况及解决方案。 作者 | Lak Laksh
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。在reader方面，用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关，您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。JSONPath 是参照，xpath表达式来解析xml文档的方式，json数据结构通常是匿名的并且不一定需要有根元素。JSONPaht 用一个抽象的名字$来表示最外层对象。
jsonpath和常规的json有哪些区别呢？在Python中，json是用于处理JSON数据的内置模块，而jsonpath是用于从JSON数据中提取特定数据的查询语言和相关库。
Fiddler主界面 Fiddler的主界面分为 工具面板、会话面板、监控面板、状态面板
投影是JMESPath的关键特性之一。它允许您将表达式应用于元素集合。有五种投影：
今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。
区块链技术和加密货币在吸引越来越多的技术、金融专家和经济学家们眼球的同时，也给与了他们无限的想象空间。从根本上来说，加密货币只是底层区块链技术的应用之一，而伴随着区块链技术的不断突破与发展，“区块链+”这一概念正在不断地深入人心。
在讨论细节之前，我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型，以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
Filter过滤器：客户端在请求服务器资源前和返回响应，会通过过滤器，以拦截请求完成特殊功能。登录校验、统一编码校验等一些通用操作放置到过滤器。 定义类实现接口Filter（javax.servlet），复写方法（init（服务器启动调用），doFilter（写入FilterChain.doFilter进入方法放行，之后的代码为返回响应执行的信息），destory（服务器关闭前执行）），配置拦截路径（@WebFilter（/*为所有资源都拦截））。 web.xml配置（WEB_INF下），配置filter标签下的filter-name，filter-class。配置filter-mapping标签下url-pattern，filter-name。也可直接用注解@WebFilter配置即可。 配置详解：拦截路径配置（具体资源路径、目录/xxx/*、后缀*.jsp，所有资源/*等）。 配置符合请求方式访问资源前进行的拦截（REQUEST浏览器直接请求，FORWARD转发访问资源，INCLUDE包含访问资源，ERROR跳转资源，ASYNC异步访问资源），使用注解的dispatcherType（可传入数组）。 也可配置web.xml的dispatcher标签拦截符合条件的资源被访问方式。 过滤器链（多个过滤器），资源进入通过的过滤器和返回的顺序相反。使用注解：过滤器执行的先后使用类名字符串比较（如AFilter，BFilter等）顺序执行。使用web.xml：filter-mapping的先后顺序执行 设置登录校验，可以在Filter中对指定页面校验session值判断放行和跳转等。敏感词汇过滤：使用装饰模式、代理模式等来增强request。在代理模式中使用代理对象代理真实对象达到增强真实对象，代理中增强返回值为。 静态代理使用类文件描述代理模式，动态代理在内存中形成代理类。代理对象和真实对象实现相同接口，使用Proxy的newInstance获取代理对象（传入如：lenovo. getClass(). getClassLoader(), lenovo. getClass(). getInterfaces(), new InvocationHandler( )，然后重写invoke），使用代理对象获取真实。 proxy为代理对象，method为代理对象被调用的方法，args为被调用时传递的参数。invoke中写入Object obj=method.invoke(xxx,args);return obj方式增强真实对象。通过修改代理传入的参数，返回值，和方法体，进行增强和修改。
在这篇文章中，我们将纯粹用SQL实现含有一个隐藏层（以及带 ReLU 和 softmax 激活函数）的神经网络。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。听上去很赞，对吧？
RedisJSON是Redis的一个扩展模块，它提供了对JSON数据的原生支持。通过RedisJSON，我们可以将JSON数据直接存储在Redis中，并利用丰富的命令集进行高效的查询和操作。RedisJSON不仅简化了数据处理的流程，还大幅提升了处理JSON数据的性能。
选择器是jQuery最基础的东西，本文中列举的选择器基本上囊括了所有的jQuery选择器，也许各位通过这篇文章能够加深对jQuery选择器的理解，它们本身用法就非常简单，我更希望的是它能够提升个人编写jQuery代码的效率。本文配合截图、代码和简单的概括对所有jQuery选择器进行了介绍，也列举出了一些需要注意和区分的地方。 一、基本选择器 1. id选择器（指定id元素） 将id="one"的元素背景色设置为黑色。（id选择器返单个元素） $(document).ready(function () {
选自Medium 作者：Harisankar Haridas 机器之心编译 参与：陈韵竹、思源 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。但本文从另一角度嵌套SQ
核心内容概述 1.JavaScript加强，涉及到ECMAScript语法、BOM对象、DOM对象以及事件。 2.Ajax传统编程。 3.jQuery框架，九种选择器为核心学习内容 4.JQuery UI插件 5.jQuery Ajax编程 6.jQuery第三方插件 7.反向Ajax编程(彗星) 一、JavaScript基础加强 JavaScript是在浏览器内容运行，无需编译、解释执行动态脚本语言，是一种弱类型语言，所有变量使用var定义。 JavaScript的3个组成部分分别为：核心(ECMAScr
编译： 伯乐在线/dimple11 http://web.jobbole.com/93760/ 写给还没开始阅读本文的读者，本文是对《2016 年里做前端是怎样一种体验》的回复。和其他人的回复不同，这篇文章包含了一款app 的完整代码，这款 app 与之前问到的那款类似。 问： 嗨，我拿到了一个新的web项目，但是老实说，我已经有几年没怎么敲过web代码了，而且我读了些文章，发现这几年web开发好像光景大变。你是走在最前面的web开发人员，对吧？ 答： 我觉得可以这么说。 问： 很酷啊。我需要创建一个能够反
jquery一.筛选 筛选与之前的选择器雷同,筛选提供的都是函数. 1. 过滤 eq(index|-index):获取指定索引的元素.如果是正数,索引从0开始;若是负数,倒着数从1开始. first():第一个 last():最后一个 hasClass(...):判断元素是否含有特定的样式 filter(...):筛选出与指定表达式匹配的元素集合 is(...):判断元素是否符合指定的选择器 has(...):含有特定后代的元素 not(...):删除与指定表达式匹配的元素 slice(start
随着区块链技术的使用越来越广泛，存储在区块链上的数据量也在增加。这是因为更多的人在使用该技术，而每笔交易都会给区块链增加新的数据。此外，区块链技术的使用已经从简单的资金转移应用，如涉及使用比特币的应用，发展到更复杂的应用，包括智能合约之间的相互调用。这些智能合约可以产生大量的数据，从而造成了区块链数据的复杂性和规模的增加。随着时间的推移，这导致了更大、更复杂的区块链数据。
下面是jQuery 提供额外的事件，用于完善javascript缺失的事件 详解如下：
要表示真正的整数，需要用 bigint，数字的结尾用 n 表示它是一个 bigint 类型
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