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我的第一个 BigQuery ML 模型
我的第一个 BigQuery ML 模型 ○ 大查询 是一个高度可扩展、无服务器、多云的数据仓库工具。反过来， BigQuery 机器学习 (BQML) 是一项功能，可让您使用标准 SQL 查询在 BigQuery 中构建和运行机器学习模型。借助 BQML，机器学习允许 SQL 专业人员使用现有的 SQL 技能和工具构建模型。使用BigQuery分析GitHub上的C#代码
一年多以前，Google 在GitHub中提供了BigQuery用于查询的GitHub上的开源代码（open source code on GitHub available for querying），如果这还不够，您可以免费每月运行1TB的查询！所以在这篇文章中，我将要收集GitHub上的所有我们可以访问的C#源代码。非常简单，只包含C#，而且数据集已经收集完成（SQL dialect is not configured. MySQL, BigQuery, MariaDB match best.解决方法
译为：没有配置SQL方言。MySQL, BigQuery, MariaDB匹配最好。 原因：项目的 jdk （Project SDK）版本 和项目的语言级别（Project language level ）不同。 解决：寻觅Azure上的Athena和BigQuery (二)：神奇的PolyBase
在“数据湖”概念与理论逐渐深入人心的今天，面向云存储的交互式查询这个需求场景显得愈发重要。这是因为原生的云存储（主要指S3这样的对象存储）既能够容纳大容量的明细数据，又能在性能和成本间取得一个很好的平衡——如果它同时再支持复杂的即席分析查询，那么云原生存储就将成为Google Cloud 专业数据工程师经验分享
写在前面： 考试结束后，趁还记着的时候我赶紧记录下来。因为这些是没有顺序的，我只是根据自己遇到的问题总结一下考点。我记录考点的目的不是为您提供问题，而是为您提供您可以备考的重点。 我经常被一些问题困扰; 希望你可以根据我的经验做好准备。 祝你一切顺利！ 因为我以前有参加过Google Professional Data Engineer(PDE)考试
在国内参加PDE考试的人比较少，导致资料也很少。我在19年1月30号去上海参加PDE考试，参加前也是完全没底，因为时间短资料少，但幸运的是顺利通过了。回过头来看，其中有些技巧和重点，在此做一些总结，希望可以给参加PDE考试的同学提供一些帮助。 收获 1）对云有新的认识 2）对大数据架构、机器学