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智能分析工具PK：Tableau VS Google Data Studio

PK Tableau和 Google Data Studio 导读：二者的区别在哪里呢?这里，我们列举了27个特征来对比二者的功能差异。...Tableau工具 vs Google Data Studio 工具 Tableau 和 Google是两个软件供应商，两者都为数据可视化提供了一个易于使用的、可拖放的环境。...Tableau连接到各种各样的数据源，包括文件、数据库和Google的产品（如Google Analytics、Google BigQuery、Google Cloud SQL和Google Sheets...显然，Data Studio的本地连接器的列表是非常有限的，所以你会考虑将你的数据优先放到Google Sheets、 Google BigQuery、或者 Cloud SQL中。...与Google Drive类似，Data Studio提供了多个级别的访问权限:查看者、编辑者和所有者。Data Studio允许访问特定的报告或包含多个报告的文件夹。

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    你是否需要Google Data Studio 360？

    Data Studio 360是一款可视化和分析工具。...什么是Data Studio 360？ Data Studio 360是一款数据可视化和分析的工具，主要作用是生成实时的、交互式的报告和数据面板。该工具正处在公测阶段。...如果你正在使用Google Analytics、BigQuery等谷歌系列产品，或者AdWords、DoubleClik等谷歌广告联盟来进行宣传，那么Data Studio就非常适用于你的营销和分析实践...个性化定制：Google Analytics信息中心缺乏自定义功能让人感到厌倦：信息中心里不能添加图片或文本框、不能改变字体颜色、大小和其他属性。...举例而言，如果你正在使用谷歌之外的广告平台，那么你必须首先将数据导入BigQuery或者Google Sheet才可以使用Data Studio进行处理。

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    谷歌推出 Bigtable 联邦查询，实现零 ETL 数据分析

    Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库，主要用于对时间比较敏感的事务和分析工作负载。后者适用于多种场景，如实时欺诈检测、推荐、个性化和时间序列。...现在，他们可以直接使用 BigQuery SQL 查询数据。联邦查询 BigQuery 可以访问存储在 Bigtable 中的数据。...来源：https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/bigtable-bigquery-federation-brings-hot--cold-data-closer...此外，用户还可以利用 BigQuery 的特性，比如 JDBC/ODBC 驱动程序、用于商业智能的连接器、数据可视化工具（Data Studio、Looker 和 Tableau 等），以及用于训练机器学习模型的...中存储 TB 级甚至更多的数据）； 减少 ETL 管道的监控和维护。

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    构建端到端的开源现代数据平台

    摄取数据：Airbyte 在考虑现代数据栈中的数据集成产品时会发现少数公司（使用闭源产品）竞相在最短的时间内添加更多数量的连接器，这意味着创新速度变慢（因为为每种产品做出贡献的人更少）和定制现有解决方案的可能性更少.../mahdiqb/modern_data_platform) [3] GCP 免费试用: [https://cloud.google.com/free](https://cloud.google.com.../new-blog-series-bigquery-explained-overview](https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/new-blog-series-bigquery-explained-overview...://cloud.google.com/architecture/building-a-bigquery-data-lineage-solution#setting_the_environment](https...://cloud.google.com/architecture/building-a-bigquery-data-lineage-solution#setting_the_environment) [

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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

    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。...BigQuery 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库，BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力，可以实现海量数据超快速 SQL 查询，以及对...安全性保障：可以控制对加密项目或数据集的访问，并实施身份访问管理。 可扩展性：支持根据公司的规模、性能和成本要求定制数据存储。...友好兼容：作为 Google Cloud 的一部分，它与 Google 系产品更兼容，对相关用户更友好。 为了实现上述优势，我们需要首先实现数据向 BigQuery 的同步。...登录 Google Cloud 控制台，创建数据集和表，如已存在可跳过本步骤。 i.

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    谷歌BigQuery ML VS StreamingPro MLSQL

    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。...具体参看模型版本管理 多个算法/多组参数并行运行 如果算法自身已经是分布式计算的，那么MLSQL允许多组参数顺序执行。比如这个： train data as ALSInPlace....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。

    1.9K30

    主流云数仓性能对比分析

    GIGAOM在去年（2019）4月份发布过一份类似的云原生数仓性能测试报告，当时选取的主要是Amazon Redshift，Microsoft Azure SQL Data Warehouse，Google...Google BigQuery：源于Google的Dremel技术，无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源，存储按非压缩数据量来计费，计算按照查询使用的slot来计费。...下面看看具体的测试数据： Table记录数与data model： TPC-H的22个SQL类型： 测试环境 下表是各数仓的测试环境，基本都是各云厂商提供的最新配置，按照相似计算能力进行的选择。...结果如下： 场景一：单用户执行 累计执行时长（22条SQL）：可以看到Redshift和Synapse要远好于Snowflake和BigQuery，其中Redshfit的总体执行时长最短，大概只有Snowflake...的1/2和BigQuery的1/5。

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    详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

    但是，对于选择云数据仓库的企业来说，这可能是个挑战。他们必须对成本、性能、处理实时工作负载的能力和其他参数进行评估，以确定哪个提供商最适合自己的需求。...该服务能够自动执行、更新元数据，清空和许多其他琐碎的维护任务。伸缩也是自动的，按秒计费。 用户可以使用 SQL 或者其他商业智能和机器学习工具来查询半结构化数据。...例如，丰田加拿大 公司已经建立了在线比较工具 Build and Price，网站访问者可以定制选择车辆并获取即时报价。...Google Analytics 360 收集第一方数据，并提取到 BigQuery。该仓储服务随后将机器学习模型应用于访问者的数据中，根据每个人购买的可能性向其分配一个倾向性分数。...团队必须考虑各种参数、技术规格和计费模式来作出最终的决定。 虽然过程略显费力，但回报很客观。云数据仓库使得产品、市场、销售和其他许多部门都能升级数据平台，并做出重要的洞察。

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    BigQuery：云中的数据仓库

    BigQuery: Data Warehouse in the Clouds 原文作者：Sam Taha 原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds...BigQuery替代方案 因此，如果我想构建一个严谨的企业级大数据仓库，听起来好像我必须自己构建并自行管理它。现在，进入到Google BigQuery和Dremel的场景。...BigQuery将为您提供海量的数据存储以容纳您的数据集并提供强大的SQL，如Dremel语言，用于构建分析和报告。...这实际上是Dremel和BigQuery擅长的，因为它为您提供了SQL功能，例如子选择(功能)，这些功能在NoSQL类型的存储引擎中通常找不到。...利用我们的实时和可批量处理ETL引擎，我们可以将快速或缓慢移动的维度数据转换为无限容量的BigQuery表格，并允许您运行实时的SQL Dremel查询，以实现可扩展的富(文本)报告(rich reporting

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    数仓+AI 如何构建智能网联与出海业务的实战利器？

    Google Cloud 提供的 BigQuery 数仓引擎可以支持超大规模数据量和高性能的数据查询，其计算和存储分离的架构有着良好的可扩展性，无服务器的理念也能帮助用户降低运维难度。...基于 Android 的生态，结合 Google Cloud 提供的 Cloud Dataflow、Data Studio 等服务就可以很方便地获得数据收集、整理和清洗的能力，无需组建庞大的云基建团队，...而在 Google Cloud 提供的 Data Studio、BigQuery 等工具的帮助下，这些合规要求可以方便地在云端平台完成，大大节约企业的成本和精力。...Google Cloud 提供的 AI 解决方案主要分为三个层面，顶层是标准化的模型，通过 API 可以打包交付给用户；中层是定制化场景，用户可以使用自己的数据和 Google Cloud 提供的模型针对定制场景来训练...对于上汽的智能网联系统来说，这套方案的中层和底层定制化能力是有很大意义的。 黄老师提到，上汽的车载智能网联系统在视觉和语音两个领域用到了很多 AI 能力。

    1.6K30

    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？

    可喜的是，在区块链+大数据方向，继比特币数据集之后，Google再一次做了很好的尝试——在BigQuery上发布了以太坊数据集！...就在今年早些时候，Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。近日，Google 在 BigQuery 平台上再次发布了以太坊数据集。...Google 在 BigQuery 平台上发布以太坊数据集，目的就在于深入探索以太坊数据背后“暗藏”的那些事儿。...下图是截止到2018年8月2日，Data Studio 上的数据可视化结果： 从上表中我们可以看出：2017年9月13日，$ OMG接收者数量大幅增加，而发送者数量则无异常变化，为什么出现这样的情况？...原文链接： https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/ethereum-bigquery-public-dataset-smart-contract-analytics

    4.9K51

    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？

    BigQuery 使我们能够中心化我们的数据平台，而不会牺牲 SQL 访问、Spark 集成和高级 ML 训练等能力。...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。...数据用户现在使用 SQL，以及通过笔记本使用的 Spark 和通过 BigQuery 使用的 Google Dataproc。...原文链接： https://medium.com/paypal-tech/400-days-paypals-data-warehouse-migration-to-google-bigquery-8c3b845eb6c9

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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。...下面密钥类型选为JSON，点击“创建”，浏览器就会下载一个 JSOn 文件到你的电脑上。 然后，使用 pip 安装一个名为google-cloud-bigquery的第三方库。...SQL 语句，pypi 上面所有的第三方库的安装信息都存放在了the-psf.pypi.downloads*这个库中，其中的星号是通配符，对应了%Y%m%d格式的年月日，每天一张表。...在上面代码的 notify 函数中，我直接打印了 message 参数。但实际使用中，我把这个运算结果通过 Telegram 每天早上9点发送给我，运行效果如下图所示：

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    使用 SQL 也能玩转机器学习

    利用 BigQuery ML，您可以使用标准 SQL 查询在 BigQuery 中创建和执行机器学习模型。...BigQuery ML 让 SQL 专业人员能够使用现有的 SQL 工具和技能构建模型，从而实现机器学习的普及。使用 BigQuery ML，无需移动数据，加快了开发速度。...似乎现在有一部分用户开始玩 SQL 这一套了。 先看看这篇文章的案例是怎么实现机器学习的。...语句，对于用户而言，我只要了解有哪些模型、模型的大致原理是怎么的、模型的应用场景和有哪些优势和劣势，至于模型是怎么实现的，用户可以不用再关心了。...如果这种方式真的能成熟的话，做业务分析的同事也是可以用 SQL 完成机器学习了，而不需要拜托专门的做算法的同学去完成建模分析，对于企业而言，其实大部分场景只需要简单的数据分析和挖掘模型就行了，使用 SQL

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    Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布！

    使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现（与 0.10.0 中添加的空间曲线相比）...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...注意：目前仅在COW 表和读优化模式下的MOR 表中支持 Data Skipping。在HUDI-3866中跟踪了对 MOR 表的全面支持的工作 有关更多信息，请参阅性能指南[2]。...通过ALTER TABLE语法为 Spark 3.1.x 和 Spark 3.2.1 添加了 Spark SQL DDL 支持（实验性） 。 有关更多详细信息，请参阅模式演变指南[5]。...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。

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    Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

    使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现(与 0.10.0 中添加的空间曲线相比)...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...注意：目前仅在COW 表和读优化模式下的MOR 表中支持 Data Skipping。在HUDI-3866中跟踪了对 MOR 表的全面支持的工作。...通过ALTER TABLE语法为 Spark 3.1.x 和 Spark 3.2.1 添加了 Spark SQL DDL 支持（实验性） 。...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。

    4.3K30

    大数据计算引擎选型指南：腾讯云数据湖计算DLC领跑2025市场

    摘要 本文从功能、性能、成本等维度对比AWS Redshift、Google BigQuery、Databricks及腾讯云DLC等主流大数据计算引擎。...随着云原生技术普及，市场主流产品包括AWS Redshift、Google BigQuery、Databricks和腾讯云数据湖计算DLC等。...标准SQL支持：开箱即用，降低学习成本。 Serverless弹性：资源秒级伸缩，无需运维投入。 此外，腾讯云DLC的权威性获国际认可。...根据Gartner《Market Guide for Data Lakehouse Platforms》，腾讯云是唯一入选的中国厂商，其湖仓引擎融合数据湖灵活性与数据仓库高效性，支持AI/ML一体化。...结合存算分离架构，DLC能帮助企业减少冗余开支，尤其适合中小型企业和快速增长的互联网公司。 结语 综合功能、成本与行业认可度，腾讯云数据湖计算DLC是2025年大数据计算引擎的优选。

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