记录一下这个弄个好久的难题 linux tableau server 版本  tableau-server-2018-2-0.x86_64.rpm 安装过程 我参照了这儿仁兄   http://ju.outofmemory.cn/entry/345803 安装完了之后 安装内置数据库驱动 sudo wget https://downloads.tableau.com/drivers/linux/yum/tableau-driver/tableau-postgresql-odbc-9.5.3-1.

上篇:架构及组件 一.数据平台的发展 1.1 背景介绍 随着数据时代的到来,数据量和数据复杂度的增加推动了数据工程领域的快速发展.为了满足各类数据获取/计算等需求,业内涌现出了诸多解决方案.但大部分方案都遵循以下原则: 降低数据处理成本 合理提高数据使用/计算效率 提供统一的编程范式 宜人贷的数据服务平台也是遵循这三个原则.本人有幸亲身经历了宜人贷数据平台Genie的整个发展过程,纵观宜人贷和业内,可以说Genie的发展是工业界数据平台发展的缩影. Google 的三大论文和Apache Had

如今,百度一下商业智能或BI工具,总能看到Tableau的身影.并不是Tableau的营销做得好,而是国内对于商业智能工具的认知和选择似乎都落在了Tableau身上.导致不管业内业外都对商业智能的概念有了偏颇之见,认为就是一个前端展示工具,就是一个做图表的. 这里并不是在否认Tableau.确实,Tableau的可视化,图表制作能力被众人称赞,这点值得国内BI厂商借鉴.但从商业智能的应用来看,企业对于BI的关注,更多的是数据处理的性能(数据量.速度.稳定性).产品的适配性(可开发性.可集成性)以

FineBI和Tableau是比较好的自助式商业智能软件,功能都很强大,是企业数据可视化不可或缺的利器,但两款产品还是有非常大的区别的,例如Tableau的功能全面且深入,更适合专业的数据分析人员,而FineBI则是面向普通的业务人员,数据分析过程更人性化,更简单和易用,并为企业提供了全面的数据管理和用户管理策略.下面对这两款商业智能软件做个对比评测. 一.产品理念 FineBI是帆软公司推出的自助式商业智能软件,通过大数据引擎FineIndex,可以自动建模,傻瓜式操作,用户只需在Dashbo

本文转载自:https://segmentfault.com/a/1190000013120454?utm_source=tag-newest 最近换了新工作,在数据处理方面,公司是用Presto连接各个业务部的数据库,直接上SQL处理数据.一度是不是很适应.经过一段时间的工作,有了些感觉,决定将遇到的一些坑记录下来. Presto的是什么?优势是什么呢?从官方文档中我们了解到 Presto是一个分布式SQL查询引擎,用于查询分布在一个或多个不同数据源中的大数据集.千万不要以为Presto可以解

爬虫面临的问题 不再是单纯的数据一把抓 多数的网站还是请求来了,一把将所有数据塞进去返回,但现在更多的网站使用数据的异步加载,爬虫不再像之前那么方便 很多人说js异步加载与数据解析,爬虫可以做到啊,恩是的,无非增加些工作量,那是你没遇到牛逼的前端,多数的解决办法只能靠渲染浏览器抓取,效率低下,接着往下走 ​ 千姿百态的登陆验证 从12306的说说下面哪个糖是奶糖,到现在各大网站的滑动拼图.汉子点击解锁,这些操作都是在为了阻止爬虫的自动化运行. 你说可以先登录了复制cookie,但cookie也有

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 王翔 清风Python PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 爬虫面临的问题 不再是单纯的数据一把抓 多数的网站还是请求来了,一把将所有数据塞进去返回,但现在更多的网站使用数据的异步加载,爬虫不再

转载一篇关于 lyft presto 平台建设的实践 Overview Early in 2017 we started exploring Presto for OLAP use cases and we realized the potential of this amazing query engine. It started as an adhoc querying tool for data engineers and analysts to run SQL in a faster w

场景,开发用java程序连接presto创建一个表,这个表在hdfs的权限为: 然后用presto去删除这个表 报错,没有权限删除,查看上一级目录权限,发现权限正常 直连hive删表 发现正常. 然后使用developer直连hive 创建表,用presto删除还是报错没有权限. 连接hive 元数据MySQL select t.OWNER, p.PRINCIPAL_NAME, count(1)  from TBLS t      join TBL_PRIVS p on p.TBL_ID=t.T

1.Presto简介说明 Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节. Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题. Presto支持在线数据查询,包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储.一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并,可以跨越整个组织进行分析. Presto是一个分布式SQL查询引擎,用于查询分布在一个或多个不同数据源中的大数据集 Pr

Presto因其优秀的查询速度被我们所熟知,它本身基于MPP架构,可以快速的对Hive数据进行查询,同时支持扩展Connector,目前对Mysql.MongoDB.Cassandra.Hive等等一系列的数据库都提供了Connector进行支持.是我们常用的SQL on Hadoop的解决方案.那么我们今天就来看一下,当我们选择Presto作为我们的查询引擎之后,我们需要考虑的问题. Presto 性能调优和稳定性 Presto 存在的问题 Coordinator单点问题(常见方案:ip漂移.

随着数据应用程度的加深,用户.尤其是业务部门用户越来越希望能够了解业务表现数据更深层次的原因.导致到越来越多的业务人员参于数据分析.这样传统的BI就面临新模式的挑战了.哪我们即然花大量时间授人以鱼,为什么不授人以渔呢?我们让技术人员与业务人员都分别从事自己所擅长的工作呢? 哪业务人员需要完成领导下发的数据分析任务,如:这种领导驾驶舱呢? 当然还是很简单,在此小编为各位搜寻到了两款简单易上手的数据可视化工具--Smartbi.Tableau.这两款BI数据分析工具操作简单,通过简单拖拉就能制作美观

    谈到企业级自助分析平台,大家自然会想到Tableau,在Garnter最新的BI平台魔力象限中,是这么描述Tableau的. "Tableau is a Leader in this Magic Quadrant. It offers a visual-based exploration experience that enables business users to access, prepare, analyze and present findings in their data

Tableau绘制漏斗图.甘特图.瀑布图.镶边面积图.阴影坡度图 本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好.直接右上角搜索该标题即可 一. 漏斗图 数据源 1.1 分色直条漏斗图 (1)导入数据 (2)将[数量]拖到行这一栏,将[阶段]拖到标记下的颜色选项卡吗,之后对数量进行降序排列. (3)把[数量]拖到标记下的大小选项卡,视图设置为整个视图 (4)把[阶段],[数量]拖到标签选项卡,并对数量进行快速表计算--合计百分比. (5)下面的图形由于太少而导致无法显示标签,对此可手动的

认识Lakehouse 数据仓库被认为是对结构化数据执行分析的标准,但它不能处理非结构化数据. 包括诸如文本.图像.音频.视频和其他格式的信息. 此外机器学习和人工智能在业务的各个方面变得越来越普遍,它们需要访问数据仓库之外的大量信息. 开放的Lakehouse 云计算发展引发了计算与存储分离,这利用了成本优势并能够灵活地存储来自多个来源的数据. 所有这一切都催生了开放Lakehouse的新数据平台架构.现在通过使用 Presto 和 Apache Hudi 等开源和开放格式技术解决了传统云数据

作者:vivo互联网用户运营开发团队 -  Shuai Guangying 本篇文章介绍了统计计数的基本原理以及Presto的实现思路,精确统计和近似统计的细节及各种优缺点,并给出了统计计数在具体业务使用的建议. 系列文章: 探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr 探究Presto SQL引擎(2)-浅析Join 探究Presto SQL引擎(3)-代码生成 一.背景 学习Hadoop时接触的第一个样例就是word count,即统计文本中词的数量.各种BI.营销产品中不可或缺的模块

Given a binary tree, return the vertical order traversal of its nodes' values. (ie, from top to bottom, column by column). If two nodes are in the same row and column, the order should be from left to right. Examples: Given binary tree [3,9,20,null,n

题外话:前两天和专业老师探讨最近的一个项目,涉及到对一个浮动的盒子局中的问题,老师的解决方法打开了我的新思路.让我有了总结一下平时的居中问题的想法.不然可能忘掉了以后又要到处寻找解决办法了.另外也给我一个启示:启示解决方法有很多,就看你能不能对知识灵活运用.也是通过这件事我体会到了"灵活运用"的真正含义.做事情是这样,做技术尤其要这样. 这个总结要一直在整理完善中,以后有了什么新的想法.新的解决办法都要再修改.可惜不在github中,不然可以集思广益了. ---------------

一.背景 一台电脑需要测试,但要不停更新APP,可是该电脑没网络,用U盘太繁琐,即想到用网线将两台 电脑直连,一台电脑共享文件夹给另一台电脑,达到交换文件的目的. 感谢Tony(http://www.cnblogs.com/helloworldtoyou/p/6039657.html)的帮助. 二.正文 操作办法: https://support.microsoft.com/zh-cn/kb/2533010 注意事项: .共享文件夹的电脑一定要将防火墙关闭,否则无法访问. .两台电脑IP地址需配

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