MaxCompute SQL Row_Sequence 实现列自增长-低调大师

MaxCompute SQL Row_Sequence 实现列自增长

2017-07-06 1682

背景：多维数据仓库中的维度表和事实表一般都需要有一个代理键，作为这些表的主键，代理键一般由单列的自增数字序列构成。MaxCompute(原ODPS）没有关系数据库中的自增列 auto-increment id，但可以通过UDF来给海量数据的每一行产生唯一的id。

效果如下：

select  row_sequence(),name from user_info;

一、准备工作

1、准备阿里云账号，文档参考：https://help.aliyun.com/document_detail/27803.html

2、开通大数据开发套件、MaxCompute服务。文档参考：https://help.aliyun.com/document_detail/27815.html

3、配置Eclipse ODPS环境，文档参照：https://help.ali

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/118901

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《Scala机器学习》一一1.7　总结

本节书摘来自华章计算机《Scala机器学习》一书中的第1章，第1.7节,作者：[美]　亚历克斯·科兹洛夫（Alex Kozlov），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.7　总结本章试图为后面更复杂的数据科学建立一个通用平台。不要认为这里介绍了一套完整的探索性技术，因为探索性技术可扩展到非常复杂的模式上。但是，本章已经涉及了简单的汇总、抽样、文件操作（如读和写），并使用notebook和Spark DataFrame等工具来工作，Spark的DataFrame也为使用Spark/Scala的数据分析师引入了他们所熟悉的SQL结构。下一章开始介绍数据管道，可将其看作基于数据驱动企业的一部分，并从商业角度给出数据发现的过程：做数据分析试图要完成的最终目标是什么。在介绍更复杂的数据表示之前，会先介绍一点传统的机器学习

2017-07-07

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数据挖掘、海量存储、数据仓库、大数据、商业智能、数据分析、平台……经历过几十年的发展演变后，数据库管理系统已经发展成为一门内容丰富的学科，造就了一个庞大的软件产业。有关数据管理和分析的新需求推陈出新，对我们所能采取的方法和技术产生着深远影响。现有供应商逐渐成长成熟并战胜竞争对手，与此同时新的初创公司开始生根发芽。随着数据平台种类越来越多，人们开始提出要通过融合和数据质量保障措施消除数据孤岛，帮助更多用户以更快的速度分享更为精确的数据，借此实现更为完善的决策工作。为了满足这种需求，市面上开始出现能与本地系统一起工作的云平台，借此让企业更自由地专注于业务本身，而无需专注于IT。数据产品的市场中有很多深耕已久的公司，通过多年发展他们已经具备非常成熟的产品；同时也有最近新成立的公司，致力于通过新方法将大数据、安全、云，以及分析技术的威力结合在一起。这些公司都是谁？他们有什么产品和服务？能为用户提供怎样的帮助？下文列出了其中一些有代表性的公司，一起来看看吧。 Actian Corp. www.actian.com Actian致力于帮助不同规模的组织将大数据转变为业务价值，该公司提供的分...

2017-07-07

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。