使用DESC EXTENDED table_name;命令查看Hash Clustering Table的Clustering属性,如下所示,Clustering属性将显示在Extended Info中:
SQL任务是ODPS中使用最频繁的一类作业,大部分用户开始使用ODPS时要做的第一件事情就是学习怎么写ODPS的SQL。ODPS SQL是一种非常灵活的语言,兼容大部分的SQL92规范,也对大规模计算场景做了一些特别的定制。有些用户写出的SQL让人看了之后茅塞顿开的感觉,也有一些神级用户经常写一些1000多行的SQL,让人看的只想撞墙。本文会介绍一下SQL是如何分析解析,并拆解成分布式飞天任务的一些实现原理。
1.JOIN连接,MapJoin优化(SELECT /* + MAPJOIN(b) */)
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内,也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司,如GrowingIO,神策数据,诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进,以实现用户的快速增长,可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了: GrowingIO客户:有赞,豆瓣,36Kr等 神策数据客户:秒拍,AcFun,爱鲜蜂,pp租车等 诸葛IO客户:Enjoy,罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
在离线数据研发中,随着业务的快速发展以及业务复杂度的不断提高,数据量的不断增长,尤其得物这种业务的高速增长,必然带来数据逻辑复杂度的提升,数据量越大,复杂度越高,对任务的性能的要求就越高,因此,任务性能的优化就成了大家必然的话题,在离线数仓招聘中,这几乎成了必考题目。
#!usr/bin/env python # encoding:utf-8 # from __future__ import division import requests import json from dateutil.relativedelta import relativedelta import math import logging import os import sys # from datetime import datetime from odps import ODPS,Dat
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本,在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
MaxCompute UDF(User Defined Function)即用户自定义函数。
import com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlDataSource import org.slf4j.LoggerFactory import org.springframework.stereotype.Service import java.sql.* import java.util.* import javax.sql.DataSource @Service class Mysql2OdpsService { /** * 生成 ODPS DD
阿里妹导读:“The world is not made of strings , but is made of things.” 大千世界,万物相联。保险领域的知识图谱之路,该如何构建?本文将为你介绍健康知识图谱构建流程、整体框架和遇到的问题,并总结健康知识图谱在保险理赔领域应用场景和对应设计。
大数据和云计算硬币的正反面 “大数据也需要云计算这个平台,这是一个硬币的正反面。”阿里云总裁王文彬(花名:菲青)与媒体交流时表示。这几年IT行业发生了翻天覆地的变化,直到现在大家依然在谈论云计算。这云概念出现当初,业内不断传出质疑的声音,随着各大云服务厂商的努力,现在各行各业都已经开始接受了云计算服务。2014年7月,阿里云ODPS项目正式对外开放。 伴随着互联网与移动互联网的相关技术不断成熟,云计算开始被市场接受,海量数据大潮来袭,厂商和企业纷纷看到了大数据的前景,我们现在已经生活在一个数据的时代。 大数
在StarRocks里,一张表的数据会被拆分成多个Tablet,而每个Tablet都会以多副本的形式存储在BE节点中,如下图:
2003年至今淘宝网从零开始飞速发展,走过了13个年头,支撑淘宝业务野蛮式生长背后是一套不断完善的技术平台,淘宝大数据平台,就是其中非常重要的一个组成部分,承担了数据采集、加工处理、数据应用的职责,淘
履约时长是电商的生命线,直接关系到用户的消费体验。新华网[5]2022年双十一的报告显示,37.4%的受访者希望次日达,29.91%希望当日达。相较于其他物品,受访者对手机、电脑、数码产品的物流时效要求更高,更希望当日或1-2天内能收到货。 得物履约场景中,主要的阶段包括仓库内生产和第三方承运商配送。在用户支付时,得物会根据仓库的生产情况和运配资源,给用户一个承诺时效。
阿里接到一个电话说练习和比赛智能二选一, 真的很伤心, 练习之前积极老龄化的权利.
分析型数据库AnalyticDB(原名 ADS)是阿里巴巴针对海量数据分析自主研发的实时高并发在线分析系统,可以针对万亿级别的数据进行多维度分析透视和业务探索。采用分布式计算,具有强大的实时计算能力。
datax内置的enumType数据类型与不同数据库间都有些差异,本文整理出相应的映射关系,在配置自定义json时可以参考做一些类型转换
重新分析两张表数据量,a 表数据量750w+, b 表数据量350w+, 在未做任何优化情况下数据是需要经过shuffle, 将相同的key分布到相同的节点上, 首先考虑使用mapjoin 解决,使其不用执行shuffle操作。
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
根据格像科技公司的业务需求,我们需要搭建一个近似最近邻(Approximate Nearest Neighbor,即 ANN)搜索引擎,以便将在线向量相似搜索功能应用到公司其他业务中。我们搭建的 ANN 搜索引擎需要满足以下几个要求:
在Kimball维度建模中,通常将度量称为“事实”,将环境描述为“维度”,维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度和维度属性是维度的两个核心概念,如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。维度具有层次结构,维度中的一些描述属性以层次方式或一对多方式相互关联。比如商品维度,有卖家、类目、品牌等父层次。对于层次结构,是采用雪花模式进行规范化处理还是将维度的属性层次合并到单个维度中进行反规范化处理,需要进行取舍。
在工单详情可快速提交相同SQL内容到其他实例,可适用于test>beta>ga等多套环境维护的需求
ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程,是数据仓库的生命线。
下载 Releases文件,解压后进入docker-compose文件夹 如果网络受限可访问码云地址: gitee
目前实时数仓提供的投放实时指标优先级别越来越重要,不再是单独的报表展示等功能,特别是提供给下游规则引擎的相关数据,直接对投放运营的广告投放产生直接影响,数据延迟或者异常均可能产生直接或者间接的资产损失。
DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
说了九次面试感觉我是大神,拿了SP之类,其实并不是,内情就是内推转为了校招,内推五次面试,校招四次面试,在加校招的笔试。本帖子适用于跨专业的人士。sp勿喷,有错别字,勿喷,只是想写个面试经验给以后的人士。 我投递是数据岗位,对于之前我主要搞机器人的我来讲,基本处于什么的都不会的状态,做数据的一般都知道,需要用什么 比如odps,hadoop,flink等等工具,然后做业务需要范式建模,纬度建模等等。我可以真实的告诉大家,之前这些我并不是很熟悉的。以前摸到的数据也只是阿里巴巴数据天池比赛。下面一一叙述开来。
表可以按range,hash,list分区,表分区后,其上的索引和普通表上的索引有所不同,Oracle对于分区表上的索引分为2类,即局部索引和全局索引,下面分别对这2种索引的特点和局限性做个总结。 局部索引local index
分区与副本是很容易混淆的概念,我们这里离清一下两者。 数据分区的每个副本可以存储在多个节点上。这意味着,即使每个记录恰好属于一个分区,它仍然可以存储在几个不同的节点上进行容错。
前言:分区是指根据一定的规则,数据库把一个表分解成多个更小的,更容易管理的部分。分区对应用来说是完全透明的,不影响应用的业务逻辑。
在大型数据库系统中,查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中,如果单表数据量过大,查询的性能通常会变得很低。
作者介绍 赵勇 云和恩墨北区技术工程师 专注于SQL审核和优化相关工作。曾经服务的客户涉及金融保险、电信运营商、政府、生产制造等行业。 分区裁剪的定义 分区表的实质是采用化整为零的思想,将一个大对象划
问题导读: Hadoop数据采集框架都有哪些? Hadoop数据采集框架异同及适用场景?
键值对 RDD 通常用来进行聚合计算。我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取、转化、装载)操作来将数据转化为键值对形式。键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等)。
我们希望根据 timestamp 的日期进行分区, id 作为主键. 由于分区键必须是主键, 所以我们将 timestamp 加入主键中.
CREATE TABLE IF NOT EXISTS salgrade2 ( GRADE int, LOSAL int, HISAL int ) partitioned by (day string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/data/inner/ODS/01/salgrade2';
本来想着分区表在上一篇后就不续写了,最近又有同学咨询我分区表的新问题:无主键的分区表建议使用吗? 在此基础上的索引该如何设计? 基于这两个问题,我们来简单探讨下。
如何在多表关联场景下合理利用分区表来提升查询性能?基于前几篇关于分区表的介绍,想必大家对 MySQL 分区表的认知已经非常全面:分区表存在的目的就是为了减少每次检索的数据量从而提升整体性能。
Lambda架构整合离线计算和实时计算,融合不可变性(Immutability),读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则,可集成Hadoop,Kafka,Storm,Spark,HBase等各类大数据组件。
分区是根据一定的规则,数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库应用而言,逻辑上就只有一个表或者一个索引,但实际上这个表可能有N个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独立处理,可以作为表的一部分进行处理。分区对应用来说是完全透明的,不影响应用的业务逻辑。
MySQL分区 是一种数据库优化的技术,它允许将一个大的表、索引或其子集分割成多个较小的、更易于管理的片段,这些片段称为“分区”。每个分区都可以独立于其他分区进行存储、备份、索引和其他操作。这种技术主要是为了改善大型数据库表的查询性能、维护的方便性以及数据管理效率。
就访问数据库的应用而言,逻辑上只有一个表或一个索引,但是实际上这个表可能由数10个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理,可以作为表的一部分进行处理。
局部索引等价于我们通常说的本地索引,与主表的数据结构保持一对一的关系。局部索引没有单独分区的概念,一般来讲,主表的分区方式决定局部索引的分区方式,也就是说假设主表有10个分区,那么对于每个分区来讲,都有一个对应的局部索引。
4 2,540 views A+ 所属分类:电脑 首先,我们必须有一个diskgenius破解专业破解版或者注册版(以下简称dg)和pe微型维护系统(可以U盘启动,光盘启动,只要可以启动就可以了,U盘制作工具有老毛桃和大白菜等),dg必须是免装版,后面提供地址 首先,我们必须把bios主板修改一下,因为uefi+gpt分区导致无法进入pe维护系统,这里提供网上的通用方法 1. 由于您笔记本预装的Windows 8系统需要使用BIOS中的UEFI功能及GPT分区表,所以在您将系统改装为Windo
DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文:Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里,Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB,首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示:
表在存储时,可以进行分区操作,将数据按分区键的列值存储在表目录的子目录中,子目录名=“分区键=键值”。
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