1.光学usd是源码什么意思?
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3.推荐收藏! 38 个 Python 数据科学顶级库!
4.2024年最新版大数据从入门到进阶路线图(建议收藏)
5.TypeScript å JavaScript çåºå«
6.datahub-摄取自助分析平台-superset-元数据(含数据血缘)
光学usd是分析什么意思?
光学USD是一种基于Superset文件格式的通用场景描述语言,用于实现数字资产的源码交互性和可移植性。它可以在不同的分析软件应用程序之间交换3D场景数据,并保持精度和一致性,源码以便在不同的分析javanode源码软件中进行编辑、渲染和动画处理。源码这种通用的分析格式使得艺术家、工程师和设计师可以更加有效地协作,源码从而加快数字资产的分析创意和生产过程。
光学USD是源码Pixar开发的一种开放源代码项目,现在由OpenUSD维护。分析光学USD具有灵活性和可扩展性,源码可以自由地扩展其功能来适应不同的分析行业需求和发展趋势。例如,源码它可以处理不同版本的渲染器和渲染框架,使得数字资产可以在不同平台上进行渲染和输出。此外,光学USD还为数字艺术家提供丰富的创意资源和工具,帮助他们更好地实现自己的想法和创意。
由于光学USD能够支持不同的数据结构和文件格式,因此它被广泛应用于各种数字媒体行业,包括**、电视、游戏、虚拟现实和增强现实等。它已被许多行业领先公司采用,如皮克斯、迪士尼、索尼和暴雪等。其灵活性和互操作性使得数字资产可以在不同行业之间自由流通,促进了数字媒体产业的创新和发展。光学USD为数字艺术家和工程师带来了更多的可能性,为数字娱乐产业搭建了更加牢固的脸付宝源码技术基础。
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年最新版大数据从入门到进阶路线图(建议收藏)
大数据入门学习路线说明
从基础篇、数据采集与存储、数据管理与查询、数据开发工具、数据计算、数据可视化和数据分析(Python与机器学习)多个方面入手,全面覆盖大数据全生命周期。本套资源适合想深入大数据行业的新人或有志深耕的伙伴,包含大数据基础、架构、数据仓库、数据治理、BAT案例、科研绘图工具、大厂面试题及答案、简历模板等。
学习路线内容
1.1 基础篇
学习Linux基础、SQL基础、Java语言和Scala,推荐使用在线教程平台。
1.2 数据采集与存储
掌握Hadoop基础、Hive/Hbase数据存储原理、ETL数据采集流程。
1.3 数据管理与查询
学习数据仓库体系、数据治理体系、OLAP查询。
1.4 大数据工具
熟悉任务调度、平台运维、消息中间件、组件协调等工具。
1.5 数据计算
掌握数据统计、指标计算,重点是分布式计算引擎。
1.6 数据可视化
了解PowerBI、Superset、Tableau等报表工具。
1.7 数据分析
学习Python数据分析、机器学习基础,涵盖数据分析岗位核心技能。
2 大数据岗位概览2.1 岗位说明
岗位包括大数据开发工程师、大数据数仓工程师、数据分析师、数据治理/运维工程师,覆盖大数据企业开发岗位。
2.2 岗位具体信息
2.1 大数据开发工程师
研发岗负责平台底层研发与源码二次开发;开发岗为业务指标和需求功能开发。
2.2 大数据数仓工程师
负责公司企业级数仓体系搭建与数据管理。
2.3 数据分析师
业务知识与技术结合,可分数据分析岗、BI岗与算法岗。
2.4 数据治理/运维工程师
搭建企业数据治理体系,确保数据运维工作。
TypeScript å JavaScript çåºå«
TypeScript å JavaScript æ¯ç®å项ç®å¼åä¸è¾ä¸ºæµè¡ç两ç§èæ¬è¯è¨ï¼æ们已ç»çç¥ TypeScript æ¯ JavaScript çä¸ä¸ªè¶ éãJavaScript å TypeScript ç主è¦å·®å¼ï¼1ãTypeScript å¯ä»¥ä½¿ç¨ JavaScript ä¸çææ代ç åç¼ç æ¦å¿µï¼TypeScript æ¯ä¸ºäºä½¿ JavaScript çå¼ååå¾æ´å 容æèå建çãä¾å¦ï¼TypeScript 使ç¨ç±»ååæ¥å£çæ¦å¿µæ¥æè¿°æ£å¨ä½¿ç¨çæ°æ®ï¼è¿ä½¿å¼å人åè½å¤å¿«éæ£æµé误并è°è¯åºç¨ç¨åº
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datahub-摄取自助分析平台-superset-元数据(含数据血缘)
为了深入探索数据血缘,我们需要将数据血缘信息从Superset平台导入至DataHub。首先,在Ingestion界面添加新数据源,并选择Superset进行配置,确保YML文件的执行成功。
然而,我们发现仅能查看到charts->dashboard的数据血缘,而dataset->charts的血缘并未显示。这意味着需要对数据血缘进行额外处理。
为解决此问题,我们直接连接至Superset后台数据库。通过Python脚本,将数据血缘信息写入DataHub,实现对所有charts及其关联的dataset数据集的遍历和获取。在这一过程中,我们尝试了许多可能的输入格式,包括中文名、urn:li:charts...等,最终通过查看源码调整实现成功。
将完成此功能的Python脚本部署至DataHub服务器,通过调用脚本即可自动将数据血缘信息写入至DataHub系统中。这一过程不仅解决了数据血缘显示不全的问题,也实现了从Superset至DataHub的数据血缘自动化同步。
玩转 Superset 二次开发: 后端源码分析
深入解析 Superset 二次开发:后端源码剖析
初次接触 Superset,是在 年,那时的版本仅为 0.,公司内部积累了不少最佳实践,甚至贡献了部分代码,对这个项目有了深入了解。随着 Superset 社区的繁荣,国内企业也愈发重视围绕 Superset 进行二次开发,我现对项目有了更深层次的理解,将分享一系列文章,指导如何玩转 Superset 二次开发。
接手新项目时,熟悉每个目录下的代码功能至关重要,有助于定位修改点,使开发工作游刃有余。Superset 是一款出色的开源 BI 工具,其广泛兼容性与云原生架构,满足企业定制需求。支持多种大数据组件作为查询引擎,并提供丰富数据可视化解决方案,支持自定义插件增加图表。
以 1.5 版本为例,项目目录结构包含代码规范、git配置、Docker文件和Python脚本等,以及开源贡献指南。重点阅读贡献文档,了解代码贡献流程,前端开发环境搭建方法和前后端协作细节。
项目文件夹包括核心模块,后端开发应首先关注根目录下的`superset`文件夹。结合前端UI与功能,对照查看对应后端代码。熟悉产品使用,连接数据库、构建表和仪表盘,同时补充数据可视化知识,成为产品用户,发现细节,实现深入理解。
Superset 后端启动基于 Dockerfile,通过执行脚本`./docker/docker-ci.sh`到`./docker/run-server.sh`,最后执行`gunicorn`启动服务,对应代码在`superset/app.py`中的`create_app()`方法。
`create_app()`方法负责加载配置、初始化应用,包括数据库配置、Celery配置和缓存配置等,核心在于初始化`FlaskAppBuilder`视图、API和链接。
了解代码入口和关键方法后,进一步熟悉代码结构和工作流程。探索开源项目代码时,这种方法同样适用,是一种有效的学习路径。
深入理解代码需要额外准备,例如加入交流群获取帮助。我创建了一个 Superset 开发技术交流群,欢迎开发者交流,提供有偿咨询服务。如需联系,请关注公众号:程序员赤小豆,加入时请说明来意。