数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (一)

人是视觉动物,要用数据把一个故事讲活,图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事,在SQL客户端里执行完查询,把结果复制/粘贴到Excel里再做成图表,那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是Business Intelligence(简称BI)中的核心功能,有许多成熟的商用解决方案,如老牌的Tableau, Qilk,新生代的Looker,国内的FineBI等等。不过对于许多小公司来说,这些服务的License费用是一笔不小的开销,且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉。那在开源软件如此发达的今天,在数据可视化方面,有什么靠谱的方案可以选择呢?今天给大家介绍三个比较知名的项目, »

DynamoDB

DynamoDB 是 AWS 的托管 NoSQL 数据库,可以当作简单的 KV 数据库使用,也可以作为文档数据库使用. Data model 组织数据的单位是 table, 每张 table 必须设置 primary key, 可以设置可选的 sort key 来做索引. 每条数据记作一个 item, 每个 »

使用 Redshift Spectrum 查询 S3 数据

通常使用 redshift 做数据仓库的时候要做大量的 ETL 工作,一般流程是把各种来源的数据捣鼓捣鼓丢到 S3 上去,再从 S3 倒腾进 redshift. 如果你有大量的历史数据要导进 redshift,这个过程就会很痛苦,redshift 对一次倒入大量数据并不友好,你要分批来做。 今年4月的时候, redshift 发布了一个新功能 spectrum, 可以从 redshift 里直接查询 s3 »

Python web 应用性能调优

为了快速上线,早期很多代码基本是怎么方便怎么来,这样就留下了很多隐患,性能也不是很理想,python 因为 GIL 的原因,在性能上有天然劣势,即使用了 gevent/eventlet 这种协程方案,也很容易因为耗时的 CPU 操作阻塞住整个进程。前阵子对基础代码做了些重构,效果显著,记录一些。 设定目标: 性能提高了,最直接的效果当然是能用更少的机器处理相同流量,目标是关闭 20% 的 stateless »

在 Android 中集成 React Native 的经验分享

在之前的一篇博客中,Allen已经为大家介绍了React Native在Glow的应用以及大体架构。由于React Native库本身的一些原因,其在Android的成熟度远不及iOS,因此也给在Android的应用带来了更多的挑战。 在本文中,给大家分享一下在Android平台上集成React Native的过程中碰到的一些问题和解决办法。 64位支持 目前React Native的二进制库还不支持64位,而Android并不支持32位和64位二进制库的混合加载(详见Mixing 32- and 64-bit Dependencies in Android)。 因此如果应用中已经包含了64位的二进制库,必须用abiFilters去掉64位二进制库。 ndk { abiFilters "armeabi" »