本文作者：IMWeb helinjiang 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 本文详细讨论了 npm 中依赖版本的版本号配置写法及比较。 1....4.11.1 是版本号很容易理解（这里只是当前的最新版本，后续 loadash 版本更新之后可能会有变化），前面的 ^ 符号是什么鬼？...具体规则请看官网文档，这里只是简单介绍。...版本号的配置写法 在 package.json 文件中，我们配置 dependencies 等依赖关系时，有几种配置方式。...当它们也有共同点： 当通过这两种方式获取的结果中，主版本号一定是不变的，因为主版本号意味这 API 不兼容。
在 Git 的操作中，我们可能需要从特定的版本中创建分支。 首先需要的第一步是活的当前项目的提交历史列表。 然后在特定的版本后，选择 标记，进入这个版本的提交历史。...在弹出的对话框中输入分支名称。 在你输入名称后，将会提示你创建分支。 这个的意思是从当前的提交版本中创建一个分支。 然后可以从上面的提交中创建一个分支。...在创建完成后，可以从分支列表中查看创建的分支列表。 https://www.ossez.com/t/github/13414
在 Vue 实例中监听 message 数据属性的变化，可以使用 Vue 实例提供的 watch 选项。...}; } 在 Vue 实例的 watch 选项中添加一个监听器来监视 message 属性的变化。...watch: { message(newValue, oldValue) { // 在这里执行想要的操作 console.log('message 变化了！...该监听器会在 message 属性的值发生变化时被触发。在监听器函数中，可以执行任何你想要的操作，比如打印日志、发送网络请求或触发其他方法。 在 Vue 模板中使用 message 属性。...现在，当 message 属性的值发生变化时，监听器函数会被触发，你可以在监听器函数中执行相应的操作。例如，上述示例中的监听器函数会在控制台打印出新值和旧值。
关于Columbo Columbo是一款计算机信息取证与安全分析工具，可以帮助广大研究人员识别受攻击数据库中的特定模式。...该工具可以将数据拆分成很小的数据区块，并使用模式识别和机器学习模型来识别攻击者的入侵行为以及在受感染Windows平台中的感染位置，然后给出建议表格。...需要注意的是，当前版本的Columbo仅支持在Windows操作系统平台上执行任务。...这些工具所生成的输出数据将会通过管道自动传输到Columbo的主引擎中。...4、最后，双击\Columbo目录中的“exe”即可启动Columbo。 Columbo与机器学习 Columbo使用数据预处理技术来组织数据和机器学习模型来识别可疑行为。
需要改变各种数据的用例包括随时间变化的时序数据、延迟到达的时延数据、平衡实时可用性和回填、状态变化的数据（如CDC）、数据快照、数据清理等，在生成报告时，这些都将被写入/更新在同一组表。...为Apache Spark和大数据工作负载提供ACID事务能力。一些关键特性包括： 1.ACID事务： Delta Lake将ACID事务带到您的数据湖中。...4.开放格式 Delta Lake中的所有数据都以Apache Parquet格式存储，使得Delta Lake能够利用Parquet本地的高效压缩和编码方案。...Delta Lake中的表既是一个批处理表，也是流源和sink，为Lambda架构提供了一个解决方案，但又向前迈进了一步，因为批处理和实时数据都下沉在同一个sink中。...Delta Lake不支持真正的数据血缘关系（即跟踪数据何时以及如何在Delta Lake中复制数据的能力），但是有审计和版本控制（在元数据中存储旧模式）。
，且由于 HBase 的数据写入一直在持续发生，导出的时机难以控制，在导出过程中数据还可能发生变化，如我们希望导出 12 月 11 日 21 点前的数据作为数据表 21 点分区的数据就需要考虑版本数、存储容量...当 Spark 读取某一个 batch 数据后，根据上述表元数据使用数据中的 event time 生成对应的 dt 值，如数据流中 event time 的值均属于 T+1，则会触发生成数据版本 T...，这样，问题就聚焦为如何解决分表场景下数据有序的问题。...使用 hive 时我们可以方便的针对某个历史分区独立修复，但是 Delta Lake 表修数时需要通过回退故障版本后的所有版本。 完全支持 Hive 引擎。...致 谢 最后，非常感谢阿里云 EMR 数据湖团队，凭借他们在 Delta Lake 中的专业能力和合作过程中的高效支持，在我们这次数据湖迁移过程中，帮助我们解决了很多关键性问题。
前言本文的目的是为读者提供全面了解Apache Hudi的知识。具体而言，读者可以了解到Apache Hudi是什么、它的架构如何工作、常见的使用案例以及与之配合工作的最佳实践。...此外，读者还将获得有关如何设置和配置Apache Hudi，以及优化其性能的技巧的见解。通过阅读本文，读者应该对Apache Hudi有扎实的理解，并了解如何在其数据处理流程中利用它的优势。...Delta Lake：Delta Lake 还支持时间旅行查询，允许用户访问以前版本的数据。4....Delta Lake：Delta Lake 还提供 ACID 事务，确保跨多个并发操作的数据一致性。5....Delta Lake：由 Databricks 开发，Delta Lake 拥有强大的商业支持和支持，以及不断发展的社区。Quick Start在您的计算机上下载并安装Java 8或更高版本。
功能介绍 GitLab Watchman可以搜索GitLab中的内部共享项目，并查看下列内容： 代码； 提交内容； WiKi页面； 问题； 合并请求； 项目里程碑； GitLab Watchman支持搜索下列内容...（Bearer令牌、访问令牌和client_secret等）； S3配置文件； Heroku、PayPal等服务的令牌； 明文密码； … 基于事件的搜索 我们还可以运行GitLab Watchman并搜索下列时间间隔返回的数据结果...规则 GitLab Watchman使用自定义YAML规则来检测GitLab中的匹配数据项。...，项目目录中的tests目录下还包含正则匹配模式。...关于检测规则的更多内容，请查看项目下的docs/rules.md文件。 .conf文件 配置选项可以在watchman.conf文件中进行配置，该文件必须存储在项目的根目录下。
在 Delta Lake 中，数据被划分成了三个数据质量逻辑层次： Bronze Silver Gold 下面会依次介绍功能和作用。 ?...但是 Streaming 并不是总是指低延时（low latency），而是关于持续增量地处理数据，不用去管什么数据是新的，哪些数据是旧的，已经处理哪些数据，如何从失败中恢复等，Streaming 考虑了这一切...直接看，没有什么补充的。 如何使用 Delta Lake ? 这一块内容，笔者在之前的文章中，非常详细地实战过，这里的确不太适合再说。 数据质量 ?...Delta Lake 如何工作 这部分 slides 的内容，笔者都曾带领大家详细的研究和实战过，这里为了该演讲内容的完整性，都带上。 ? 存储可以有HDFS、S3 或其他 BlobStore 等。...这个Roadmap有点老了，截至目前，Delta Lake 发布的版本为 0.4.0，支持： Python APIs for DML and utility operations You can now
已提交数据文件的列表可以与时间线结合使用，以返回存储在时间线中的任何给定表版本的文件集。 另外需要介绍 Hudi 如何在文件之间分发数据以及时间线的工作原理。...在 Iceberg 和 Delta Lake 中，COW 操作将加载数据文件，执行一些行级更改，并将其写回为新的数据文件。然后，该操作会将新文件注册为已添加文件，并将原始文件注册为逻辑删除文件。...快照日志方法 快照日志方法涉及在每次提交时写入元数据文件的新树（快照）。特定表版本的根节点是快照或指向该快照的其他元数据文件。读取器了解快照（对于它希望读取的表版本）并浏览子节点以发现规范文件集。...相反，当前元数据文件包含实时快照的日志（每个表版本一个）。读取器可以基于这些快照中的任何一个执行读取；对于普通查询，通常会读取当前（最新的）快照，但对于按时间顺序查看的查询，可以读取较旧的快照。...结论 虽然每种表格式以不同的方式表示规范的数据集和删除文件，但它们都具有以下特征： • 每个表提交都会生成一个新的表版本，查询可以选择从特定版本读取（时间旅行）。
背景介绍网页数据的抓取已经成为数据分析、市场调研等领域的重要工具。无论是获取产品价格、用户评论还是其他公开数据，网页抓取技术都能提供极大的帮助。...今天，我们将探讨如何使用 PHP Simple HTML DOM Parser 轻松获取网页中的特定数据。...编写 PHP 代码来抓取特定数据并保存到文件。代码实现数据保存到一个 CSV 文件中，便于后续分析。...结论通过使用 PHP Simple HTML DOM Parser，我们能够轻松地从网页中提取特定数据。
在 SQL 中，可以使用子查询来获取满足特定条件的数据。子查询是嵌套在主查询中的查询语句，它返回一个结果集，可以用来过滤主查询的结果。...下面是使用子查询来获取满足特定条件的数据的一般步骤： 在主查询中使用子查询，将子查询的结果作为条件。 子查询可以在主查询中的 WHERE 子句、FROM 子句或 HAVING 子句中使用。...子查询可以返回单个值或多个值，具体取决于使用的运算符和子查询的语法。 以下是一些示例： 使用子查询在 WHERE 子句中过滤数据： SELECT column1, column2, ......FROM (SELECT column FROM table WHERE condition) AS temp_table; 使用子查询在 HAVING 子句中过滤数据： SELECT column1,...FROM table GROUP BY column1 HAVING column1 > (SELECT AVG(column1) FROM table); 请注意，子查询的性能可能会较低，因此在设计查询时应谨慎使用
Delta Lake 还提供内置数据版本控制，以便轻松回滚。 为什么需要Delta Lake 现在很多公司内部数据架构中都存在数据湖，数据湖是一种大型数据存储库和处理引擎。...这使得 Delta Lake 能够在固定的时间内列出大型目录中的文件，并且在读取数据时非常高效。 数据版本 Delta Lake 允许用户读取表或目录之前的快照。...当文件被修改文件时，Delta Lake 会创建较新版本的文件并保留旧版本的文件。...当用户想要读取旧版本的表或目录时，他们可以在 Apache Spark 的读取 API 中提供时间戳或版本号，Delta Lake 根据事务日志中的信息构建该时间戳或版本的完整快照。...表创建一个DataFrame 关联到表的特定版本，可以使用如下两种方式： df1 = spark.read.format("delta").option("timestampAsOf", timestamp_string
• 哪种格式提供最强大的版本控制工具？ 数据湖表格式的特点 如何使用所有三种重要格式共享的数据湖表格式功能将数据库功能添加到 S3。...时间旅行，带有事务日志和回滚的审计历史 随着时间的推移，数据湖表格式会版本化存储在数据湖中的大数据。...分区 分区和分区 Evolution[29] 处理为表中的行生成分区值的繁琐且容易出错的任务，并自动跳过不必要的分区和文件。快速查询不需要额外的过滤器，表格布局可以随着数据的变化而更新。...变更数据流 (CDF) 更改数据流 (CDF)[37] 功能允许表跟踪表版本之间的行级更改。启用后，运行时会记录写入表中的所有数据的“更改事件”。...关于 Hudi 版本控制的有趣评论[52]，其中 Hudi 支持不同的源系统，以及它如何基于提交并且可以为单个源系统维护。
而随着 Apache Doris 用户的增加，新的数据源连接需求也随之增加。因此，从 3.0 版本开始，Apache Doris 引入了 Trino Connector 兼容框架。...支持包括 Hive、Iceberg、Hudi、Paimon、Delta Lake、Kudu、BigQuery、Redis、Kafka 在内的数十种数据源，而这一能力主要得益于其插件化的 Connector...本文将帮忙读者快速了解，如何在 Docker 环境下快速搭建 Apache Doris + Apache Delta Lake + Apache Kudu 测试 & 演示环境，并演示如何在 Doris...启动后，可以使用如下脚本，登陆 Doris 命令行sh login-doris.sh03 创建 Catalog登陆 Doris 命令行后，Doris 集群中已创建了名为 delta_lake 和 kudu_catalog...Docker 环境中，可直接在 Doris 集群中查询 Deltalake 和 Kudu 的数据：查询 Deltalake 表数据mysql> switch delta_lake;Query OK,
但是到19年整个局势开发生变化，向下走是存储层Delta Lake耀眼夺目，解决了原先数仓的诸多痛点，让数仓进化到数据湖。...比如并发读写还有更新问题让实时数仓的实现变得很困难。小文件问题需要我们自己写合并代码，并且在合并过程中还会造成数据不可读的问题。如此种种不一而足。...Delta Lake 生之逢时 天下苦传统数仓久已，Delta Lake 横空出世，那么它是如何解决上面的存储层问题呢？...流批操作可以共享同一张表 版本概念，可以随时回溯，避免一次误操作或者代码逻辑而无法恢复的灾难性后果。...和Hive如何整合 因为惯性以及历史的积累，大家还是希望能像使用hive那样使用delta,而不是去使用spark的datasource API。 截止到笔者写这些文字之前，官方还没有支持。
介绍 从数据库到数据仓库，最后到数据湖[1]，随着数据量和数据源的增加，数据格局正在迅速变化。...支持 DML 的数据湖通过让用户轻松保持源表和目标表之间的一致性，简化了治理和审计以及变更数据捕获 (CDC)。例如用户可以使用 UPDATE 命令以根据特定过滤器将源表中检测到的变更传递到目标表。...跟踪行级表更改 Delta Lake[18] 和 Snowflake[19] 等数据湖允许用户在行级别跟踪和捕获对表所做的更改。...因此数据湖必须支持自动版本控制[21]，允许用户跟踪并在需要时回滚到以前的版本，从而允许时间旅行，并简化数据管道的管理以保持数据的完整性和质量。...高效的数据湖应根据传入数据量自动调整文件大小。例如 Delta Lake/Apache Hudi 允许用户指定目标表的文件大小，或者让系统根据工作负载和表的整体大小自行调整大小。
今天我们主要来了解了Delta Lake是如何实现的。 Delta Lake的诞生 在2017年，Delta Lake 横空出世，它主打的概念是湖仓一体，最初只开放给付费用户使用。...Delta Lake的实现思想也很简单：使用存储在云对象存储中的预写日志，以ACID的方式来管理维护Delta表中的信息。 那么Delta Lake是如何解决上面的存储层问题呢？...支持schema进化，支持表的schema更改但不用重写他们。 Delta Lake的存储架构 Delta Lake 的数据存储原理其实很简单。...Delta Lake中的一些表级的操作，例如更新元数据、更新表名、变更 Schema、增加或删除Partition、添加或者移除文件，都会以日志的形式将所有的操作存储在表中。...读者可以通过查看_delta_log/_last_checkpoint文件来定位最近的检查点，而不是列出整个目录。 U2ntitled.png 那么接下来我们来看看json文件中的内容是什么？
在存在冲突的场景中，Delta Lake 会抛出一个并发修改异常，以便用户处理它们并重试它们的作业 Delta Lake 还提供了强大的序列化隔离级别，允许工程师不断地对目录或表进行写操作，而用户可以不断地从相同的目录或表中读取数据...：Delta Lake 将表或目录的元数据信息存储在事务日志中，而不是存储在元存储（metastore）中。...这使得 Delta Lake 能够在固定的时间内列出大型目录中的文件，并且在读取数据时非常高效 数据版本控制和时间旅行：Delta Lake 允许用户读取表或目录先前的快照。...当用户希望读取表或目录的旧版本时，他们可以向 Apache Spark 的读操作 API 提供一个时间戳或版本号，Delta Lake 根据事务日志中的信息构建该时间戳或版本的完整快照。...当收到该列的不同数据类型时，Delta Lake 会将 schema 合并到新数据类型 默认情况下，覆盖表中的数据不会覆盖 schema。
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