在Google BigQuery中展平多个重复字段 - 腾讯云开发者社区

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MySQL允许在唯一索引字段中添加多个NULL值

今天正在吃饭，一个朋友提出了一个他面试中遇到的问题，MySQL允许在唯一索引字段中添加多个NULL值。...); INSERT INTO `test` VALUES (2, NULL); 并没有报错，说明MySQL允许在唯一索引字段中添加多个NULL值。...对于其他引擎，唯一索引允许包含空值的列有多个空值。...网友给出的解释为：在sql server中，唯一索引字段不能出现多个null值在mysql 的innodb引擎中，是允许在唯一索引的字段中出现多个null值的。...**根据这个定义，多个NULL值的存在应该不违反唯一约束，所以是合理的，在oracel也是如此。这个解释很形象，既不相等，也不不等，所以结果未知。

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删除表中多余的重复记录（多个字段），只留有rowid最小的记录

ID,Name,Sex 1 张三,男 2 张三,男 3 李四,女 4 李四,女 5 王五,男 --查找出最小行号ID的重复记录 select Name,Sex,Count(1),Mix(ID) into...#TempTable from Users group by Name,Sex having Count(1)>1 --删除重复记录，只保留最小行号的 Delete from Users from Users...IDB.ID --注意上面表中ID为自增长，如果User表中没有ID自增长，可以虚拟一个ID自增长列。

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Google AI的ALBERT在多个NLP性能基准测试中名列前茅

谷歌人工智能（Google Ai）和芝加哥丰田技术研究所（Toyota technology institute of Chicago）的研究人员创建了一种人工智能模型ALBERT，它在主要的NLP性能排行榜上...在斯坦福问答数据集基准（SQUAD）上，ALBERT得分为92.2，在通用语言理解评估（GLUE）基准上，ALBERT得分为89.4，在通过英语考试获得的理解（RACE）基准上，ALBERT分数为89.4...据可靠消息，该论文将于2020年的4月份，与其他被接受发表的论文一起，在埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴举行的国际学习表征会议上，供各国代表参考。论文中写道，“我们提出的方法使模型的规模比原来好得多。...ALBERT是BERT的最新衍生品，在主要的基准测试中全都名列前茅。...在其他与变压器相关的新闻中，初创公司Hug Face的PyTorch库可以很方便地使用像BERT这样的主流变压器模型，Open AI的GPT-2和谷歌的XLNet通过长时间的研究，使该库可用于TensorFlow

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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。...幸运的是Big Query同时支持重复的和嵌套的字段。根据我们的研究，最常用的复制MongoDB数据的方法是在集合中使用一个时间戳字段。...该字段的典型名称是updated_at，在每个记录插入和更新时该字段就会更新。使用批处理的方法是很容易实现这种方式的，只需要查询预期的数据库即可。...如果在一个记录中添加一个新的字段，管道应该足够智能，以便在插入记录时修改Big Query表。由于想要尽可能的在Big Query中获取数据，我们用了另外一个方法。...未来我们计划迁移到Apache Beam（是一个统一的编程框架，支持批处理和流处理，并可以将用Beam编程模型构造出来的程序，在多个计算引擎如Apache Apex, Apache Flink, Apache

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ClickHouse系列--项目方案梳理

pass 2.api展平–>kafka–>clickhouse 问题： api需要改造，数据需要写两套格式，要额外写一套ck的格式，侵入大。...pass 2.kafka–>roc–>clickhouse 优点： roc中进行数据清洗，展平，格式化等操作；积压数据，批量写入; 对之前业务完全无侵入无影响； roc中需要实现：消费逻辑...清洗，展平，格式化等逻辑；批量写入逻辑；失败处理逻辑； 2.细节选择 2.1表引擎选择表引擎作用：决定表存储在哪里以及以何种方式存储支持哪些查询以及如何支持并发数据访问索引的使用...支持数据副本支持数据采样无法去重注意：多次插入数据，会生成多个分区文件，可以执行optimize手动合并。（或等后台线程合并） MergeTree中主键不用于去重，用于索引。...只有在相同的数据分区内重复的数据才可以被删除，而不同数据分区之间的重复数据依然不能被剔除。

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一日一技：如何统计有多少人安装了 GNE?

这个时候可以使用 google-cloud-bigquery来实现。...从服务帐号列表中，选择新的服务帐号。在服务帐号名称字段中，输入一个名称。从角色列表中，选择BigQuery，在右边弹出的多选列表中选中全部与 BigQuery 有关的内容。如下图所示。...然后，使用 pip 安装一个名为google-cloud-bigquery的第三方库。...然后编写代码： import datetime from google.cloud import bigquery def notify(message): print(message)...file.project字段用于筛选库的名字，details.installer.name字段用于筛选安装方式，这里我们只看通过pip安装的。

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Hudi Transformers（转换器）

FROM WHERE trip_type='personal_trips'; SELECT * FROM tmp_personal_trips; Flattening转换器该转换器可以展平嵌套对象...它通过以嵌套方式为内部字段添加外部字段和 _ 前缀来展平传入记录中的嵌套字段。目前不支持扁平化数组。...示例模式可能如下所示，其中名称是原始源中 StructType 的嵌套字段 age as intColumn,address as stringColumn,name.first as name_first...，您可以使用链式转换器传递多个以顺序执行。...下面的示例首先展平传入的记录，然后根据指定的查询进行 sql 投影： --transformer-class org.apache.hudi.utilities.transform.FlatteningTransformer

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Flink与Spark读写parquet文件全解析

Parquet 使用记录粉碎和组装算法，该算法优于嵌套命名空间的简单展平。 Parquet 经过优化，可以批量处理复杂数据，并具有不同的方式来实现高效的数据压缩和编码类型。...Apache Parquet 最适用于交互式和无服务器技术，如 AWS Athena、Amazon Redshift Spectrum、Google BigQuery 和 Google Dataproc...谷歌和亚马逊将根据存储在 GS/S3 上的数据量向您收费。 Google Dataproc 收费是基于时间的。...，在本地启一个flink standalone集群环境。...people数据到parquet文件中，现在我们在flink中创建table读取刚刚我们在spark中写入的parquet文件数据 create table people ( firstname string

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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？

图 1：PayPal 分析环境中的数据流高层视图 PayPal 在本地管理两个基于供应商的数据仓库集群，总存储量超过 20PB，为 3,000 多个用户提供服务。...在两大仓库中，PayPal 决定首先将分析仓库迁移到 BigQuery，获得使用该服务作为 Teradata 替代品的经验，并在此过程中为 PayPal 的数据用户构建一个围绕 Google Cloud...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。...自动化在很大程度上提升了可重复性和可恢复性。项目管理：我们有一个非常优秀的项目团队，分布在全球各地。项目团队确保每条轨道都针对常见的里程碑报告和跟踪进度。...在我们完成项目的过程中，我们发现了多个需要重新设计或重新架构的地方。我们没有添加轨道，而是专注于我们的主要目标，并在短期内解决了这些设计挑战。

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全新ArcGIS Pro 2.9来了

可以连接到Amazon Redshift、 Google BigQuery或 Snowflake。...连接后，可以在Google BigQuery 或 Snowflake 中的表上启用特征分箱，以绘制不同比例的聚合特征。这使得以可用格式查看大量特征成为可能。...数据工程使用“字段统计转表”工具将字段面板中的统计数据导出到单个表或每个字段类型（数字、文本和日期）的单独表。可以从统计面板中的菜单按钮访问该工具。...从图层属性表或其字段视图打开数据工程视图。直接从字段面板访问属性表字段。取消统计计算。将一个或多个字段从字段面板拖到接受输入字段的地理处理工具参数中。...字段面板显示图层中字段数的计数，以及与过滤器或搜索条件匹配的字段数的计数。还不是 ArcGIS Pro 用户？

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BigQuery：云中的数据仓库

将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...在NoSQL或columnar数据存储中对DW进行建模需要采用不同的方法。在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。...由于您可以执行上述的基于生效日期的子选择，因此现在没有理由为每个记录维护生效/终止( effective/termination)日期字段。您只需要生效日期字段。...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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Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

BigQuery 在企业中通常用于存储来自多个系统的历史与最新数据，作为整体数据集成策略的一部分，也常作为既有数据库的补充存在。...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。...数据集中存储, 提高分析效率：对于分析师而言，使用多个平台耗时费力，如果将来自多个系统的数据组合到一个集中式数据仓库中，可以有效减少这些成本。...在角色下拉框中输入并选中 BigQuery Admin，单击页面底部的完成。 3. 为服务账号创建认证密钥。 a. 在跳转到的凭据页面，单击页面下方刚创建的服务账号。 b....并点击确定根据已获取的服务账号，在配置中输入 Google Cloud 相关信息，详细说明如下：连接名称：填写具有业务意义的独有名称。

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掌握 JSON 到表格转换：全面指南

理解 JSON 和表格格式在介绍转换方法之前，先了解 JSON 和表格格式的基本区别。JSON 格式JSON 是一种轻量级的、基于文本的格式，易于人类和机器读取和编写。...方法 3：使用 Excel 或 Google SheetsMicrosoft Excel 和 Google Sheets 支持 JSON 数据导入并转换为表格格式。Excel 操作步骤：1....);SELECT data->>'name' AS name, (data->>'age')::int AS age FROM json_data;JSON 转换为表格的最佳实践处理嵌套结构：决定如何展平或合并数据...数据重复：展平数据可能导致重复项。复杂数组：处理不同长度或格式的数组较困难。大数据集：需使用高效工具优化性能。...Apipost：提升 API 开发与测试虽然 Apipost 并非直接用于 JSON 转换，但其在 API 开发与测试中至关重要：API 调试：实时测试 API 并记录日志。

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来试试数组展平的小妙招！array.flat（）用法与array.flatMap() 用法及二者差异详解

③用途 array.flatMap()方法不仅将嵌套数组展平，还允许你指定一个映射函数来转换数组中的每个元素，然后再进行展平。...array.flat()仅负责展平数组，不涉及元素的转换；array.flatMap()结合了映射和展平，允许你在展平之前对元素进行转换。...Web应用中，你有一个表格，每行代表一个项目，每个项目有多个属性。...现在你需要将这些属性展平，以便在图表中展示。...，用户可以对帖子进行评论，每个评论可能包含多个回复。

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path是什么意思啊_globalmapper转换投影

写法说明 []：将子列表展平到父列表中 ....展平投影 JMESPath表达式中可以使用多个投影。在列表/对象投影的情况下，在投影中创建投影时保留原始文档的结构。...在每个列表元素中，有一个实例键，它本身就是一个值，我们为列表中的每个列表元素创建一个子投影。...instances[].state", dic_1) print(path) # 结果 ['running', 'stopped', 'terminated', 'running'] 总结： []将子列表展平到父列表中...[]会创建一个投影，因此展平投影右侧的任何内容都会投影到新创建的展平列表中。

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Python按要求提取多个txt文本的数据

随后，在每一个我们需要的文本文件（也就是文件名中含有Point字段的文件）中，都具有着如下图所示的数据格式。...此外，前面也提到，文件名中含有Point字段的文本文件是有多个的；因此希望将所有文本文件中，符合要求的数据行都保存在一个变量，且保存的时候也将文件名称保存下来，从而知道保存的每一行数据，具体是来自于哪一个文件...接下来，在我们已经提取出来的数据中，从第二行开始，提取每一行从第三列到最后一列的数据，将其展平为一维数组，从而方便接下来将其放在原本第一行的后面（右侧）。...然后，我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象；紧接着，我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据，和展平后的数据按列合并（也就是放在了第一行的右侧），...并将结果存储在result_df中。

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Python必备基础：这些NumPy的神操作你都掌握了吗？

在机器学习或深度学习中，会经常遇到需要把多个向量或矩阵按某轴方向进行合并的情况，也会遇到展平的情况，如在卷积或循环神经网络中，在全连接层之前，需要把矩阵展平。...这节介绍几种数据合并和展平的方法。 1....矩阵展平 import numpy as np nd15=np.arange(6).reshape(2,-1) print(nd15) #按照列优先，展平。...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先，展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) 打印结果： [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3

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temptation系列_dramatical murder攻略

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Python数据分析--numpy总结

创建特定形状的多维数组利用arange函数存取元素矩阵操作数据合并与展平合并一维数组多维数组的合并矩阵展平通用函数使用math与numpy函数性能比较：使用循环与向量运算比较：广播机制...数值在一个值域之内的数据 nd12[(nd12>3)&(nd12<10)] #截取多维数组中，指定的行,如读取第2,3行 nd12[[1,2]] #或nd12[1:3,:] ##截取多维数组中，指定的列...import numpy as np nd15=np.arange(6).reshape(2,-1) print(nd15) #按照列优先，展平。...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先，展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3 4 5] 通用函数

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Python按要求提取多个txt文本的数据

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MySQL允许在唯一索引字段中添加多个NULL值

删除表中多余的重复记录（多个字段），只留有rowid最小的记录

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用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

ClickHouse系列--项目方案梳理

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Hudi Transformers（转换器）

Flink与Spark读写parquet文件全解析

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BigQuery：云中的数据仓库

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掌握 JSON 到表格转换：全面指南

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