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流计算需要框架吗?SPL 可能是更好的选择
流数据源通常是动态、无界的,看起来与静态、有限的批数据源区别较大,传统的数据库技术在架构上难以直接处理流数据源,只能让位于后来者。heron\samza\storm\spark\flink等计算框架最
从集合运算设计 Lambda 语法
拥有集合化特性的程序语言能让我们用很少的语句写出针对集合的复杂运算,其中处于核心地位的是 Lambda 语法设计得是否方便,直接决定了程序语言的描述效率。 我们来从简单到复杂考查集合运算的可能情况,看
Python 在企业级应用中的两大硬伤
背景 关系数据库是最常见的数据存储方案,SQL自然也成为数据处理的第一选择。但随着企业级应用越来越复杂,使用SQL实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。复杂的SQL(存储过程)很难移植、
SQL做数据分析的困境,查询语言无法回答的真相
SQL 用于数据分析其实会很浅 SQL 被广泛用于数据分析,经常会被当成数据分析师的默认技能。的确,数据库环境下会写 SQL 是很方便,想查什么写句 SQL 似乎就能搞定。比如,查个用户分组销售额,S
SPL能取代SQL吗?
什么样的计算体系才算好呢?写着简单、跑得快。 写着简单,就是让程序员很快能写出来代码来,这样单位时间内可以完成更多的工作;跑得快就更容易理解,我们当然希望更短时间内获得计算结果,SQL为什么不行?
这可能是交互性最强的数据分析编程语言
强计算和交互性的两难 Excel 和 BI 是常用的数据分析工具,很适合完成初级的数据分析任务,比如统计各月销售总额,计算各组的平均订单金额和购买频次等。但随着业务需求升级,更复杂的任务用 Excel
跑在文件系统上的数据仓库
封闭的传统数据仓库 我们知道数据仓库是晚于数据库出现的,当 TP 数据库无法满足日益增长的数据分析需要时,人们便通过架设单独的数据库把 AP 业务独立出来就形成了数据仓库(逻辑概念)。后续出现了专门的
非专业人员该学什么程序语言
编程,一度被认为和驾驶一样是一项现代社会的基本技能,非专业人员也该有所掌握,中小学也在教。但实际上,它的普及程度远比驾驶差,掌握这个技能的人很少,在学校学过的知识,因为工作中用不上也都忘掉了。 为什么
ORM 技术的终结者
Hibernate,Mybatis 以及新兴的 JOOQ 等 ORM 技术能够方便地将数据库表映射成 Java 对象,并提供自动读写能力。ORM 技术使得用 Java 开发数据库应用变得更为高效。 不
这可能最适合解决SQL数据分析痛点的编程
数据分析师的日常离不开各种数据操作,过滤、分组、汇总、排序……,面对这些基本需求,SQL 用起来确实得心应手。比如,查个用户分组销售额、筛选一批重要客户,这样的任务用 SQL 写出来就像英语一样简单,
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