基于id和id_type聚合成数组的Bigquery - 腾讯云开发者社区

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基于ABP落地领域驱动设计-02.聚合和聚合根的最佳实践和原则

本节将介绍与聚合相关的最佳实践和原则。我们对聚合根和子集合实体都使用实体这个术语，除非明确写出聚合根或子集合实体。聚合和聚合根原则包含业务原则实体负责实现与其自身属性相关的业务规则。...Issue.AddComment(...)传递参数 userId 和 text ，表示用户ID和评论内容，添加到 Issue 的 Comments 集合中，并实现必要的业务逻辑验证。...只通过ID引用其他聚合一个聚合应该只通过其他聚合的ID引用聚合，这意味着你不能添加导航属性到其他聚合。这条规则使得实现可序列化原则得以实现。...然而，如果你认为忽略这条规则是切实可行的，请参阅前面基于ABP落地领域驱动设计-01.全景图中关于数据库独立性原则的讨论部分。保持聚合根足够小一个好的做法是保持一个简单而小的聚合。...聚合根/实体中的主键一个聚合根通常有一个ID属性作为其标识符（主键，Primark Key: PK）。推荐使用 Guid 作为聚合根实体的PK。聚合中的实体（不是聚合根）可以使用复合主键。

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基于 StarRocks + Iceberg，TRM Labs 构建 PB 级数据分析平台实践

当查询负载超出集群承载能力时，大型查询和临时聚合任务则转交 BigQuery 处理。...（图 1，展示了 TRM 第一代数据平台如何处理面向用户的分析，并通过 Postgres 和 BigQuery 路由查询）二、从 BigQuery 迈向新一代开放式数据湖仓尽管 BigQuery 多年来在客户分析场景中表现稳定...可扩展性与性能：最大的面向客户的查询负载超过 115 TB，且每月增长 2～3%。相关查询通常包含复杂的多层级 Join，以及基于时间和数组的过滤条件。...基于使用 BigQuery 和 Postgres 的经验，总结出以下几点关键观察：查询时尽量减少数据读取量至关重要，可通过数据压缩、聚簇与分区优化扫描效率；传统的 B-tree 索引在 PB 级别数据下效率低下...在本轮测试中，数据集扩展至 2.85 TB，查询包含 SUM、COUNT、GROUP BY 等聚合操作，并叠加数组与日期范围过滤条件。测试结果如下：StarRocks：在复杂聚合负载下表现出色。

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【python】利用docxtpl和Jinja2生成基于模板的Word文档

引言大家是否遇到过需要根据特定模板生成定制化的Word文档的场景？在文档生成和定制化方面，我们经常需要一种灵活而高效的方法来生成基于模板的Word文档。...本文通过将 json 中的配置信息以表格的形式展示在Word的案例，介绍如何利用docxtpl、python-docx 和 Jinja2这些Python库来实现基于现有的Word模板生成个性化的文档。...然后使用 docxtpl 加载这个.docx模板，根据 Jinja2 的语法传入关联的上下文变量，即可生成想要的Word文档。docxtpl 是基于python-docx和jinja2开发出来的库。...可以轻松生成基于模板的定制化Word文档。...我们可以根据具体需求创建模板，并使用相应的数据进行渲染和生成文档。通过自定义样式和格式，我们能够满足不同的文档需求。参考jinja2语法docxtpl官方文档docxtpl使用手册

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Leetcode 题目927-三等分0和1组成的数组

我的解答: class Solution: def threeEqualParts(self, arr: list[int]) -> list[int]: n = len(arr...) if n < 3: return [-1, -1] s = sum(arr) # arr 中 1的个数 if s % 3 !...= 0: return [-1, -1] # 1 的个数不能被3整除则无解 if s == 0 and len(arr) >= 3: return [0, 2] m...j = ones2_right + right_side_zeros + 1 if (j-i-1) 的可能的最大长度不能小于...a1的长度 return [-1,-1] a2 = arr[ones2_left: j] if a1 !

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当Google大数据遇上以太坊数据集，这会是一个区块链+大数据的成功案例吗？

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？...但是，在这些应用中，并不存在能够轻松访问区块链数据的 API 端点，除此之外，这些应用中也不存在查看聚合区块链数据的 API 端点。...区块链的大数据思维基于以太坊数据集，我们分别对以下三个热门话题做了查询和可视化处理：智能合约函数调用链上交易时间序列和交易网络智能合约函数分析分析1：最受欢迎的智能合约事件日志？...线条的长度与Token的转移量成正比，Token转移量越大，图表中的钱包就越紧密。 Token地址之间的转移将会聚合在一个组中，从而与其他组区分开来。...ERC-20 合约简单地定义了智能合约可以实现的软件接口，其合约由一组与 Token 转移有关的函数组成。智能合约还可以实现许多其他功能。目前，大部分智能合约的源代码是开源的，可供免费使用。

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数组基础知识: 100万成员的数组取第一和最后一个有性能差距吗?

数组几乎可以是所有软件工程师最常用到的数据结构,正是因为如此,很多开发者对其不够重视. 而面试中经常有这样一类问题: 「100万个成员的数组取第一个和最后一个有性能差距吗?为什么?」...,那么正是基于以上的特点,数组的读取性能非常的卓越,时间复杂度为O(1),相比于链表、二叉树等数据结构,它的优势非常明显....这种高效的方法在数据量越大的情况下,越能体现出来,比如目前有一个10亿成员的数组是有序递增,如果按照线性查找,最差的情况下需要10亿此查找操作才能找到结果,而二分查找仅仅需要7次. 3.2 插入性能优化...比如有以下数组,我们要将一个新成员orange插入索引1的位置,通常情况下需要后三位成员后移,orange占据索引1的位置....V8和JVM中的标记清除算法也是基于此思想,标记清除算法分为两个阶段,标记阶段对访问到的对象都打上一个标识,在清除阶段发现某个对象没有标记则进行回收. 4 小结回到题目中的问题,我们现在已经可以很清楚地知道

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弃用 Lambda，Twitter 启用 Kafka 和数据流新架构

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...Kafka 和数据流上的新架构 Kafka 和数据流上的新架构新架构基于 Twitter 数据中心服务和谷歌云平台。...我们使用我们内部定制的基于 Kafka 的流框架创建了这些流管道，以实现一次性语义。第二步，我们构建了事件处理器，对具有最少一次语义的事件进行流处理。...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

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组件分享之后端组件——基于Golang实现的用于收集、处理、聚合和编写指标的代理telegraf

组件分享之后端组件——基于Golang实现的用于收集、处理、聚合和编写指标的代理telegraf 背景近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题...组件基本信息组件：telegraf 开源协议：MIT license 内容本节我们分享一个基于Golang实现的用于收集、处理、聚合和编写指标的代理telegraf image.png...它有四种不同类型的插件：输入插件从系统、服务或第 3 方 API 收集指标处理器插件转换、装饰和/或过滤指标聚合器插件创建聚合指标（例如平均值、最小值、最大值、分位数等）输出插件将指标写入各种目的地...每个插件都需要一个名为的文件，sample.conf其中包含 TOML 格式的插件示例配置。请查阅示例配置页面以获取最新的样式指南。...telegraf.Logger `toml:"-"` } func (*Simple) SampleConfig() string { return sampleConfig } // Init用于设置和验证配置

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从1到10 的高级 SQL 技巧，试试知道多少？

1.增量表和MERGE 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。...这是一个不好的例子，因为由于匹配的表后缀可能是动态确定的（基于表中的某些内容），因此您将需要为全表扫描付费。...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。...您始终可以将表视为 TYPE STRUCT 对象的数组，然后将其中每个对象传递给 UDF。这取决于你的逻辑。

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基因类型注释根据基因ID就好了

生物信息学数据库种类繁多，其中基因ID是很多人比较困惑的，尤其是很多产品居然还不是基因ID的问题，比如表达芯片是探针，所以我策划了一系列ID转换教程，见文末！...如下所示： library(AnnoProbe) IDs <- c("DDX11L1", "MIR6859-1", "OR4G4P", "OR4F5") ID_type = "SYMBOL" annoGene...(IDs, ID_type) annoGene(IDs, ID_type,out_file ='tmp.html') annoGene(IDs, ID_type,out_file ='tmp.csv')...你可以指定ID_type，目前只能是选择 "ENSEMBL" or "SYMBOL"，然后这个函数就会为你进行ID转换及坐标，还有基因类型的注释。...也在：芯片探针ID的基因注释以前很麻烦和：芯片探针序列的基因注释已经无需你自己亲自做了, 里面详细介绍了。

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HyperLogLog函数在Spark中的高级应用

当这个问题遇上大数据，就会产生新的挑战：计算过程所需的内存和 distinct count 的结果数量是成正比的。...提供了大数据领域最为齐全的 HyperLogLog 处理工具，超过了 BigQuery 的 HLL 支持。...HyperLogLog 互通性通过近似计算 distinct count 代替精确计算，并且将 HLL sketch 保存成列式数据，最终的查询阶段可以不再需要处理每一行最细粒度的数据，但是仍旧有一个隐性的需求...大部分实现，例如 BigQuery，使用了不透明的二进制数据，也没有相关文档说明，这使得跨系统互通变得困难。这个互通性的问题极大增加了交互式分析系统的成本和复杂度。...交互式分析系统的一个关键要求是快速的查询响应。而这并不是很多诸如 Spark 和 BigQuery 的大数据系统的设计核心，所以很多场景下，交互式分析查询通过关系型或者 NoSQL 数据库来实现。

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ClickHouse 提升数据效能

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。也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...我们知道 ClickHouse 将提供毫秒级响应时间，并且更适合平面Schema（只有两个表）和聚合密集型查询。...有关 BigQuery 和 ClickHouse 之间差异的更多详细信息，请参阅此处。...6.BigQuery 到 ClickHouse 有关如何在 BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据的详细信息，请参阅我们的文档。...然而，我们的初始测试是在 ClickHouse 云开发层服务中执行的。这将存储限制为 1TiB，并在两个节点上提供总共 4vCPU 和 16GiB RAM，对于大多数组织来说足以运行上述解决方案。

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Mybatis-Plus增强包

userId; // 基于该注解，框架会自动注册监听EntityUpdateEvent事件，User的updateById和updateBatchById两个方法会自动发布EntityUpdateEvent...为了简化数据审计字段的工作量，框架内部集成了BaseEntity @Getter @Setter public class BaseEntityID_TYPE extends Serializable...@InsertOptionUser(IOptionByAutoFillHandler.class) @ColumnComment("创建人") protected ID_TYPE createBy...@Getter @Setter public class BaseLogicEntityID_TYPE extends Serializable, TIME_TYPE> extends BaseEntity...ID_TYPE, TIME_TYPE> { // 使用了MP支持的逻辑删除注解 @TableLogic @DefaultValue("0") @ColumnComment

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ClickHouse 提升数据效能

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ClickHouse 提升数据效能

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谷歌BigQuery ML VS StreamingPro MLSQL

StreamingPro简介 StreamingPro是一套基于Spark的数据平台，MLSQL是基于StreamingPro的算法平台。...利用MLSQL，你可以用类似SQL的方式完成数据的ETL，算法训练，模型部署等一整套ML Pipline。MLSQL融合了数据平台和算法平台，可以让你在一个平台上把这些事情都搞定。...具体参看这里MLSQL自定义算法部署 BigQuery ML 和MLSQL都支持直接在SQL里使用其预测功能。MLSQL还支持将模型部署成API服务。...总结 BigQuery ML只是Google BigQuery服务的一部分。所以其实和其对比还有失偏颇。...MLSQL还提供了大量使用的“数据处理模型”和SQL函数,这些无论对于训练还是预测都有非常大的帮助，可以使得数据预处理逻辑在训练和预测时得到复用，基本无需额外开发，实现端到端的部署，减少企业成本。

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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

BigQuery 之间的集成和迁移。...这样，数据工程师就可以在不移动数据的情况下访问和查询 BigQuery 数据集，而 BigQuery 的用户则可以利用 Hive 的工具、库和框架进行数据处理和分析。...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。...BigQuery 和 BigLake 表的数据。

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私域流量运营工具：用户资产的核动力引擎

开发者实战：构建高转化私域系统的技术架构核心洞见：私域流量的本质是用户数据资产化。开发者需构建ID-Mapping中枢、内容自动化工厂和实时风控引擎三位一体的技术基座。...user_uuid = uuid.uuid5(NAMESPACE, identifiers["mobile"]) # 建立身份关联 for id_type...: $user_uuid}) MERGE (i:Identity {type: $id_type, value: $id_value}) MERGE...(f"user:{user_id}:tags", mapping=new_tags)关键技术： ID解析：基于手机号的UUIDv5生成算法图数据库：Neo4j存储身份关系实时更新：Kafka+...正如腾讯技术总监所言：“未来的私域竞争，本质是实时数据处理能力和自动化策略效率的竞争”。作为开发者，我们正在代码中构建用户资产的新大陆。

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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

在服务账号详情区域，填写服务账号的名称、ID 和说明信息，单击创建并继续。 c. 在角色下拉框中输入并选中 BigQuery Admin，单击页面底部的完成。 3....访问账号（JSON）：用文本编辑器打开您在准备工作中下载的密钥文件，将其复制粘贴进该文本框中。数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。...借助 Tapdata 出色的实时数据能力和广泛的数据源支持，可以在几分钟内完成从源库到 BigQuery 包括全量、增量等在内的多重数据同步任务。...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...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。

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掘金15W沸点简单分析(一)

为了处理方便，咱们仅获取第一级的评论用户和内容。...后续请求直接使用即可 id_type: 4, // 沸点类别？？(无关紧要) limit: 20, // 分页大小 sort_type: 200 // 某种排序类型？？...HOT_URL = 'https://apinew.juejin.im/recommend_api/v1/short_msg/hot' json_form = { 'cursor': '0', 'id_type...', 'topic_id': '6824710203301167112', 'content': '别去找女朋友了，你的女朋友来了', 2.1 将所有数据保存下来根据上面的示例，我们优化下代码： def...save_pins(idx=0, cursor='0'): json_data = { 'id_type': 4, 'sort_type': 200,

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基于ABP落地领域驱动设计-02.聚合和聚合根的最佳实践和原则

基于 StarRocks + Iceberg，TRM Labs 构建 PB 级数据分析平台实践

【python】利用docxtpl和Jinja2生成基于模板的Word文档

Leetcode 题目927-三等分0和1组成的数组

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数组基础知识: 100万成员的数组取第一和最后一个有性能差距吗?

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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

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