本篇作者: IoTDB 社区 -- 张洪胤 从 Apache IoTDB 0.13.0 版本开始,我们引入了 系统监控模块,可以完成对 Apache IoTDB 的 重要运行指标进行监控,本文介绍了如何在 Apache IoTDB 分布式开启系统监控模块, 并且使用 Prometheus + Grafana 的方式完成对系统监控指标的可视化。 1 软件配置信息 1. Apache IoTDB:1.0 版本及以上,可以前往官网下载: https://iotdb.apache.org/Download/ 2
在 Apache IoTDB 0.13.0 版本开始,我们引入了系统监控模块,本文主要介绍了如何在单机版开启系统监控模块,并且使用 Prometheus + Grafana 完成系统监控的可视化。
大数据调度系统,是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。
数据可视化是数据领域一个非常重要的应用。而结合了数据可视化和数据探索功能的BI(商业智能)工具,更是被各大公司青睐。但是,由于数据可视化工具的开发成本过高,长期以来一直是商业化的BI工具处于垄断地位。 那么,有没有优秀的开源数据可视化与数据探索平台呢? 今天为大家推荐的开源项目,就是极为优秀的数据可视化项目,Github标星高达55K。让我们一起来看看吧~
本文介绍了如何利用Apache Spark技术栈进行实时数据流分析,并通过可视化技术将分析结果实时展示。我们将使用Spark Streaming进行数据流处理,结合常见的数据处理和可视化库,实现实时的数据流分析和可视化展示。本文包括了数据流处理、实时计算、可视化展示三个主要步骤,并提供相应的代码示例和技术细节。
导语:在数字化、智能化的时代,通过机器学习(Machine Learning)能够强有力的补充 Hadoop 大数据系统的数据处理能力,充分挖掘大数据的核心价值,一款好的算法开发平台能够让企业事半功倍,快速的进行算法实验和生产使用,Apache Zeppelin 就是这样一个兼具了 Hadoop 大数据处理和 机器学习/深度学习算法交互式开发的开源系统。
Apache Zeppelin是一个让交互式数据分析变得可行的基于网页的开源框架。Zeppelin提供了数据分析、数据可视化等功能。
多用途笔记本 笔记本是满足您所有需求的地方
Apache Kylin的广泛应用还得益于它对很多软件都非常的支持,这篇文章我们将汇总一下Apache Kylin支持的BI报表软件有哪些。
Superset终于迎来了又一个重大的版本更新。使用superset已经近三年的时间了,其为我们提供了数据可视化的解决方案。也成为了最好的商用BI的替代方案。
Superset终于迎来了又一个重大的版本更新。使用superset已经近三年的时间了,其为我们提供了数据可视化的解决方案。也成为了最好的商用BI的替代方案。
BI工具是数据分析的得力武器,目前市场上有很多BI软件,众所周知的有Tableau、PowerBI、Qlikview、帆软等,其中大部分是收费软件或者部分功能收费。这些工具一通百通,用好一个就够了,重要的是分析思维。
当您第一次连接到Kibana 4时,您将进入发现页面。 默认情况下,此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志。 在这里,你可以根据搜索查询通过筛选,找到特定的日志消息,则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围。
在大数据时代,离不开数据的处理和分析,这次来介绍一下数据可视化,在之后的文章中使用的工具都是Apache ECharts,它是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库。
准备在CSDN上写一个关于GraphX的专栏,这是第一篇文章。 本文介绍使用GraphX创建一张图并可视化的关键技术,创建好的图存储在Graph[VD,ED]对象中,可视化所使用的技术框架是第三方Java动态图形管理组件GraphStream。
注:本系列教程需要对应 JavaScript 、html、css 基础,否则将会导致阅读时困难,本教程将会从 ECharts 的官方示例出发,详解每一个示例实现,从中学习 ECharts 。
近日,东方国信时序数据库CirroData-TimeS(基于Apache IoTDB)完成了与大连图扑TopLink组态软件的适配。在某核电站数据展示项目中,数据经过Toplink的解析,进入CirroData-TimeS时序数据库进行存储和计算。通过搭建场景和动画驱动,对压水堆核电站发电的工作原理进行了数据可视化展示。实现了CirroData-TimeS在工业数据可视化领域的生态建设,为工业物联网提供了全新的解决方案。
想必大家已经听说了,1 月 21 日,开源的可视化工具 Apache Superset 宣布毕业并成为 Apache 软件基金会(ASF)的顶级项目(Top-Level Project)。
经过前面文章的介绍,大家都可以了解到什么是 Canvas,什么是 SVG。了解完毕了什么是 Canvas 和 SVG 之后,在本篇文章中,我将为大家介绍一个与 Canvas 和 SVG 相关的插件,即『Echarts』。
Apache NiFi是一个强大的、可扩展的开源数据流处理工具,广泛应用于大数据领域。本文将介绍Apache NiFi的核心概念和架构,并提供代码实例展示其在实时数据流处理中的应用。
现在是数据的时代,但是一堆数据是不直观的。我们需要可观测性,用图表展现出来,各种大屏可视化,看起来高大上的样子。截图的话,不够灵活,如果在PPT里能用动图展示,会让你的PPT增色不少。 可视化的工具很多,现在python各种库都能可视化,比如matplotlib,pycharts.
Apache Superset(以下简称 superset)和 Apache Airflow 一样都是租房网站 airbnb 开源的,而且现在的主力开发者也是同一个人- mistercrunch (画外音:两个 Apache 项目的主要贡献者也是够强的了)。Apache Superset 于 2015 年 6 月开源,活跃度极高,基本每天都有新的特性诞生或者 bug 被修复,可惜的是与 Apache Airflow 今年毕业成为顶级项目不同,superset 依旧在孵化当中。当然孵化不代表不可用,superset 在国内外都有着广泛的应用。从 Github 首页上面可以发现使用 superset 的国内比较知名的互联网公司有:bilibili、Douban、Kuaishou、Qunar 等等,国外的更多了。因此 superset 质量是有保证的。
Apache Superset 是一个开源的现代的、企业级的商业智能 web 应用程序。是一个数据可视化和数据探索平台。
Higress、SpringCloud Gateway,再到今天这套 Apisix 小傅哥就把市面上非常常用的3套 API 网关服务就全部都展示给大家了。其实所有的 API 网关都有一个共同的目的,就是做统一的 API 管理,包括;协议转换、负载均衡、动态路由、灰度发布、服务熔断、统一认证等。
我认为基于准确数据分析的复盘才是最有效的,因为不管是拍脑门定需求还是毫无根据的优化迭代都可能导致效果与期望南辕北辙。
下面是来自官网(https://echarts.apache.org/zh/index.html)的介绍:ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。
(本次课程是通过小程序对外推广的,所以PPT是竖版的。电脑端浏览体验可能不太好,望大家见谅)
在开源世界中,某些库为数据可视化提供了许多可能性,包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常,这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
物联网(IoT)是帮助人工智能(AI)以更好的方式控制和理解事物的未来技术。我们收集了一些最有名的物联网平台,帮助您以受控方式开发物联网项目。
本文将描述如何利用Apache Kafka(消息中间件),Apache Nifi(数据流转服务)两个组件,通过Nifi的可视化界面配置,快速构建异步持久化MongoDB架构。
分布式任务调度这个话题是每个后端开发和大数据开发都会接触的话题。因为应用场景的广泛,所以有很多开源项目专注于解决这类问题,比如我们熟知的xxl-job。 那么今天要给大家推荐的则是另一个更为强大的开源项目:DolphinScheduler 介绍 DolphinScheduler是一款开源的分布式任务调度系统,它可以帮助开发人员更加方便地进行任务调度和管理。DolphinScheduler支持常见的任务类型,包括Shell、Hadoop、Spark、Hive等,同时它也提供了可视化的任务编排和监控,使得任务
大数据数据需要查询分析可视化工具,AI数据挖掘和探索也需要相关可视化编辑工具,开源产品主要有两个一个是Zeppelin notebook 一个是jupyter notebook,其中juypter主要用于数据科学家、算法分析人员使用python进行数据分析、算法建模,相关企业如aws、百度、腾讯都有基于jupyter notebook去进行定制化开发,zeppelin notebook比较偏重于大数据数据查询分析可视化,支持多种大数据计算引、存储引擎擎如:Spark、Flink、Hive、Kylin等,现在对这两个产品进行介绍
Apache Zeppelin 是一个开源的数据分析和可视化工具,它提供了一个交互式的笔记本界面,用于在大数据环境中进行数据探索、数据分析、数据可视化和协作。它支持多种编程语言,如 Scala、Python、R 和 SQL,并提供了丰富的内置可视化和交互式图表库。
Apache Zeppelin是一款类似jupyter notebook的交互式代码编辑器。
这篇文章中包括的类别,我们认为这些类别考虑了通用的数据科学库,即那些可能被数据科学领域的从业人员用于广义的,非神经网络的,非研究性工作的库:
为了让读者们可以更好的理解「如何基于Elastic Stack 搭建日志分析平台」,腾讯技术工程公众号特别邀请腾讯基础架构部的陈曦工程师通过语音录播分享的方式在「腾讯技术课」小程序里同步录制了语音+PPT解说版,点击小程序卡片即可收听: 以下为课程文字稿: 随着互联网、物联网的飞速发展,软硬件系统架构变得越来越复杂,分析各种系统产生的日志也变得越来越困难。在日志分析过程中,相信大部分同学会碰到以下问题: 1. 定位问题耗费大量时间 通常一个系统的各模块是分散在各个机器上的,定位问题时运维同学只能逐
Kibana中的Visualize可以基于Elasticsearch中的索引进行数据可视化,然后将这些可视化图表添加到仪表盘中。
DataEase是一款号称人人可用的开源数据可视化分析工具,在Github上已经有4.1K+Star。致力于帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势,从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接,能够通过拖拽方式快速制作图表,并可以分享给他人。
ZooKeeper是我们工作中常用一个开源的分布式协调服务,提供分布式数据一致性解决方案,分布式应用程序可以实现数据发布订阅、负载均衡、命名服务、集群管理分布式锁、分布式队列等功能。
https://github.com/zhangdaiscott/JimuReport Star 1388
最近做的工作中,涉及到制图需求,看了同事用echarts制作的图,基本能满足需求,而且用起来,比较简单,值得研究。
在分析 SecDB、Athena、Quartz 几个实时金融与风险分析平台的时候,发现了 Perspective —— 一个 FinTech 开源基金会 FinOS 旗下开源的交互式分析和可视化组件库,由摩根大通(J.P. Morgan Chase)公司开源出去的流式数据可视化组件库。所以,从某种意义上来说也是《金融 Python 即服务:业务自助的数据服务模式》 的后续展开,也可以算是低延迟架构的后续探索。
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[百度百科]:数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。 它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
superset是通过SQLAlchemy连接数据库的。通过官方文档找到mysql的连接方式。
1 ELK技术栈介绍 ---- 日志分析的必要性 日志可以为我们提供关于系统行为的必要信息。然而,每个不同的服务,或者同一个系统中不同的组件中,日志的内容和格式都可能是不同的 正因为日志的内容是多样化的,它们的用处才能体现出来,例如,日志可以用来排查故障、执行简单的状态检查或者生成报表,而Web服务器日志则可以用来分析跨多个产品之间的流量模式。通过电子商务网站的日志可以分析出某个特定位置发出的包裹是否被频繁地退回,还能分析出可能的原因是什么 下面是一些使用日志分析的常见用例 问题调试 性能分析 安全分析 预
6 使用Kibana理解数据 Kibana4的功能 搜索词高亮显示 Elasticsearch聚合 Kibana4广泛使用Elasticsearch的聚合和子聚合为可视化提供多种聚合功能。主要包含两种
Apache Zeppelin解释器概念允许将任何语言/数据处理后端插入Zeppelin。 目前Apache Zeppelin支持许多解释器,如Apache Spark,Python,JDBC,Markdown和Shell。
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