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"name": "PyODPS",
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"description": "PyODPS 是 MaxCompute 的 Python 版本的 SDK，提供简单方便的 Python 编程接口。PyODPS 支持类似 Pandas 的快速、灵活和富有表现力的数据结构。可以通过 PyODPS 提供的 DataFrame API 使用 Pandas 的数据结果处理功能。"
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"name": "Pandas",
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"description": "Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。"
}
],
"title": "PyODPS 高级操作之数据迭代",
"summary": "数据迭代和数据遍历都是按照某种顺序逐个对数据进行访问和操作，在 Python 中大多由 for 语句来引导。Pandas 中的迭代操作可以将数据按行或者按列遍历，我们可以进行更加细化、个性化的数据处理。",
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"name": "Python 数据分析",
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"description": "数据分析是利用数学、统计学理论相结合的科学统计分析方法，对 Excel 数据、数据库中的数据、收集的大量数据、网页抓取的数据进行分析，从中提取有价值的信息并形成结论进行展示的过程。"
},
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"name": "Python3",
"slug": "python",
"description": "Python 是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。"
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"title": "Pandas 常见显示设置",
"summary": "在 IDE 中 DEBUG 的时候打印 Pandas.DataFrame 经常会遇到各种显示问题，可通过各种显示设置解决。",
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"description": "PyODPS 是 MaxCompute 的 Python 版本的 SDK，提供简单方便的 Python 编程接口。PyODPS 支持类似 Pandas 的快速、灵活和富有表现力的数据结构。可以通过 PyODPS 提供的 DataFrame API 使用 Pandas 的数据结果处理功能。"
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"description": "Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。"
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"title": "PyODPS 高级操作之数据迭代",
"summary": "数据迭代和数据遍历都是按照某种顺序逐个对数据进行访问和操作，在 Python 中大多由 for 语句来引导。Pandas 中的迭代操作可以将数据按行或者按列遍历，我们可以进行更加细化、个性化的数据处理。",
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"name": "Pandas",
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"description": "Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。"
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"description": "Python 是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。"
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"title": "Pandas 中 set_index() 和 reset_index() 的使用",
"summary": "在数据分析过程中，有时出于增强数据可读性或其他原因，我们需要对数据表的索引值进行设定。",
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"description": "PyODPS 是 MaxCompute 的 Python 版本的 SDK，提供简单方便的 Python 编程接口。PyODPS 支持类似 Pandas 的快速、灵活和富有表现力的数据结构。可以通过 PyODPS 提供的 DataFrame API 使用 Pandas 的数据结果处理功能。"
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"name": "MaxCompute",
"slug": "maxcompute",
"description": "MaxCompute（ODPS）是适用于数据分析场景的企业级 SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您可以经济并高效地分析处理海量数据。"
}
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"title": "PyODPS基本操作之DataFrame",
"summary": "PyODPS 提供了 DataFrame API，它提供了类似 Pandas 的接口，但是能充分利用 MaxCompute 的计算能力。同时能在本地使用同样的接口，用 Pandas 进行计算。",
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"description": "MaxCompute（ODPS）是适用于数据分析场景的企业级 SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您可以经济并高效地分析处理海量数据。"
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"title": "PyODPS基本操作之表管理",
"summary": "PyODPS 支持对 MaxCompute 表的基本操作，包括创建表、创建表的 Schema、同步表更新、获取表数据、删除表、表分区操作以及如何将表转换为 DataFrame 对象。",
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"name": "MaxCompute",
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"description": "MaxCompute（ODPS）是适用于数据分析场景的企业级 SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您可以经济并高效地分析处理海量数据。"
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"name": "MaxCompute",
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"description": "MaxCompute（ODPS）是适用于数据分析场景的企业级 SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您可以经济并高效地分析处理海量数据。"
}
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"title": "基于 MaxCompute 实现拉链表",
"summary": "拉链表是数据仓库设计中用来处理数据变化的一种技术，它允许保存历史数据，记录一个事物从开始到当前状态的所有变化信息，可以反映任意时间点数据的状态。本文将为您介绍基于 MaxCompute 引擎在 DataWorks 上实现拉链表 ETL 的案例。",
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"name": "Greenplum/AnalyticDB",
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"description": "云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版是一种大规模并行处理（MPP）数据仓库服务，可提供海量数据在线分析服务。AnalyticDB PostgreSQL 版基于开源项目 Greenplum 构建，由阿里云深度扩展，兼容 ANSI SQL 2003，兼容 PostgreSQL/Oracle 数据库生态，支持行存储和列存储模式。既提供高性能离线数据处理，也支持高并发在线分析查询，是各行业有竞争力的 PB 级实时数据仓库方案。"
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"name": "Greenplum",
"slug": "greenplum",
"description": "Greenplum是一个大规模并行处理(MPP, massively parallel processing)数据库。MPP架构指的是多个处理节点共同完成一项操作，同时每个节点都有自己的操作系统、内存和硬盘，即各节点之间不共享任何资源(shared nothing)。"
}
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"title": "AnalyticDB PostgreSQL 空间回收",
"summary": "表中的数据被删除或更新后（UPDATE/DELETE），物理存储层面并不会直接删除数据，而是标记这些数据不可见，所以会在数据页中留下很多“空洞”，在读取数据时，这些“空洞”会随数据页一起加载，拖慢数据扫描速度，需要定期回收删除的空间。",
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"author": "admin",
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"name": "Greenplum/AnalyticDB",
"slug": "greenplum",
"description": "云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版是一种大规模并行处理（MPP）数据仓库服务，可提供海量数据在线分析服务。AnalyticDB PostgreSQL 版基于开源项目 Greenplum 构建，由阿里云深度扩展，兼容 ANSI SQL 2003，兼容 PostgreSQL/Oracle 数据库生态，支持行存储和列存储模式。既提供高性能离线数据处理，也支持高并发在线分析查询，是各行业有竞争力的 PB 级实时数据仓库方案。"
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"name": "Greenplum",
"slug": "greenplum",
"description": "Greenplum是一个大规模并行处理(MPP, massively parallel processing)数据库。MPP架构指的是多个处理节点共同完成一项操作，同时每个节点都有自己的操作系统、内存和硬盘，即各节点之间不共享任何资源(shared nothing)。"
}
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"title": "Greenplum 架构介绍",
"summary": "Greenplum 是一款基于分布式架构的开源数据库；采用无共享（Shared-Nothing）的 MPP 架构（每个数据节点拥有独立的 CPU、IO 和内存等资源）；其具有良好的线性扩展能力，具有高效的并行运算、并行存储特性。拥有独特的高效的 ORCA 优化器。非常适合用于 PB 数据量级的存储、处理和实时分析能力。",
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"description": "MaxCompute（ODPS）是适用于数据分析场景的企业级 SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您可以经济并高效地分析处理海量数据。"
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"name": "MaxCompute",
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"description": "MaxCompute（ODPS）是适用于数据分析场景的企业级 SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您可以经济并高效地分析处理海量数据。"
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"title": "MaxCompute 分区操作",
"summary": "分区表是指拥有分区空间的表，即在创建表时指定表内的一个或者某几个字段作为分区列。分区表实际就是对应分布式文件系统上的独立的文件夹，一个分区对应一个文件夹，文件夹下是对应分区所有的数据文件。",
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"name": "Greenplum/AnalyticDB",
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"description": "云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版是一种大规模并行处理（MPP）数据仓库服务，可提供海量数据在线分析服务。AnalyticDB PostgreSQL 版基于开源项目 Greenplum 构建，由阿里云深度扩展，兼容 ANSI SQL 2003，兼容 PostgreSQL/Oracle 数据库生态，支持行存储和列存储模式。既提供高性能离线数据处理，也支持高并发在线分析查询，是各行业有竞争力的 PB 级实时数据仓库方案。"
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"name": "Greenplum",
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"description": "Greenplum是一个大规模并行处理(MPP, massively parallel processing)数据库。MPP架构指的是多个处理节点共同完成一项操作，同时每个节点都有自己的操作系统、内存和硬盘，即各节点之间不共享任何资源(shared nothing)。"
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"title": "Greenplum 开发小知识",
"summary": "在 Greenplum 数据库开发中，经常会遇到诸如行转列、单行变多行等需求，熟练使用 Greenplum 自带的函数，实现这些功能会变得得心应手。",
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"name": "Greenplum/AnalyticDB",
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"description": "云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版是一种大规模并行处理（MPP）数据仓库服务，可提供海量数据在线分析服务。AnalyticDB PostgreSQL 版基于开源项目 Greenplum 构建，由阿里云深度扩展，兼容 ANSI SQL 2003，兼容 PostgreSQL/Oracle 数据库生态，支持行存储和列存储模式。既提供高性能离线数据处理，也支持高并发在线分析查询，是各行业有竞争力的 PB 级实时数据仓库方案。"
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"name": "Greenplum",
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"description": "Greenplum是一个大规模并行处理(MPP, massively parallel processing)数据库。MPP架构指的是多个处理节点共同完成一项操作，同时每个节点都有自己的操作系统、内存和硬盘，即各节点之间不共享任何资源(shared nothing)。"
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"title": "Greenplum 数据库管理及权限控制",
"summary": "一个 Greenplum 实例中可以创建多个数据库，但是客户端程序一次只能连接上并且访问一个数据库，无法跨数据库进行查询。",
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"name": "Greenplum/AnalyticDB",
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"description": "云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版是一种大规模并行处理（MPP）数据仓库服务，可提供海量数据在线分析服务。AnalyticDB PostgreSQL 版基于开源项目 Greenplum 构建，由阿里云深度扩展，兼容 ANSI SQL 2003，兼容 PostgreSQL/Oracle 数据库生态，支持行存储和列存储模式。既提供高性能离线数据处理，也支持高并发在线分析查询，是各行业有竞争力的 PB 级实时数据仓库方案。"
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"title": "CentOS7 下 Greenplum6.19 集群搭建",
"summary": "Greenplum 数据库是一种大规模并行处理（MPP）数据库服务器，其架构特别针对管理大规模分析型数据仓库以及商业智能工作负载而设计。",
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"title": "Greenplum 表分区定义",
"summary": "表分区让我们能通过把表划分成较小的、更容易管理的小块来支持非常大的表，例如事实表。通过让 Greenplum 数据库查询优化器只扫描满足给定查询所需的数据而避免扫描大表的全部内容，分区表能够提升查询性能。",
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"title": "Greenplum 递归查询",
"summary": "递归 CTE 是 Greenplum 中一个非常强大的功能，它使得 Greenplum 具有了处理层级数据和图数据的能力。",
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"description": "云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版是一种大规模并行处理（MPP）数据仓库服务，可提供海量数据在线分析服务。AnalyticDB PostgreSQL 版基于开源项目 Greenplum 构建，由阿里云深度扩展，兼容 ANSI SQL 2003，兼容 PostgreSQL/Oracle 数据库生态，支持行存储和列存储模式。既提供高性能离线数据处理，也支持高并发在线分析查询，是各行业有竞争力的 PB 级实时数据仓库方案。"
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"name": "Greenplum",
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"description": "Greenplum是一个大规模并行处理(MPP, massively parallel processing)数据库。MPP架构指的是多个处理节点共同完成一项操作，同时每个节点都有自己的操作系统、内存和硬盘，即各节点之间不共享任何资源(shared nothing)。"
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"title": "AnalyticDB for PostgreSQL 中的 search_path 参数",
"summary": "search_path 是一个要查找的 schema 列表。search_path 中第一个匹配的表被认为是想要的表。如果 search_path 中没有匹配的表，就会报告错误，即使数据库中其他 schema 中存在匹配的表名。",
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"name": "MySQL",
"slug": "mysql",
"description": "MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS（Relational Database Management System：关系数据库管理系统）应用软件之一。"
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"name": "MySQL",
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"description": "MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS（Relational Database Management System：关系数据库管理系统）应用软件之一。"
}
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"title": "MySQL 游标的定义与使用方式",
"summary": "游标是一个存储在 MySQL 服务器上的数据库查询，它不是一条 SELECT 语句，而是被该语句检索出来的结果集。在存储了游标之后，应用程序可以根据需要滚动或浏览其中的数据。游标主要用于交互式应用，其中用户需要滚动屏幕上的数据，并对数据进行浏览或做出更改。",
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"author": "admin",
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"name": "MySQL",
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"description": "MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS（Relational Database Management System：关系数据库管理系统）应用软件之一。"
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"name": "MySQL",
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"description": "MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS（Relational Database Management System：关系数据库管理系统）应用软件之一。"
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"title": "MySQL 5.7 分区概述",
"summary": "MySQL 从 5.1 版本开始支持分区的功能。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。",
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"name": "开发工具配置",
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"description": "\"工欲善其事，必先利其器\"， 在工作中，我们会用到许多开发工具，借助这些工具可以简化我们的工作、提升工作效率。"
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"name": "MySQL",
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"description": "MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS（Relational Database Management System：关系数据库管理系统）应用软件之一。"
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"name": "Oracle",
"slug": "oracle",
"description": "Oracle 数据库具有良好的体系结构 、强大的数据处理能力 、丰富实用的功能和许多创新的特性，并根据用户对象需求的不同，设置了不同的版本。"
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"title": "Nivicat 15 Premium 配置数据库连接",
"summary": "Navicat 是一套数据库管理工具，专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设。Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的，可以安全和简单地创建、组织、访问并共用信息。",
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"description": "MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS（Relational Database Management System：关系数据库管理系统）应用软件之一。"
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"description": "MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS（Relational Database Management System：关系数据库管理系统）应用软件之一。"
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"title": "MySQL 表管理",
"summary": "表（Table）是数据库存储数据的主要形式，由行（Row）和列（Column）组成，类似于常见的电子表格。",
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