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ElasticSearch 如何使用 TDigest 算法计算亿级数据的百分位数?

ElasticSearch 如何使用 TDigest 算法计算亿级数据的百分位数? 大家好,我是历小冰。...n 个数据按数值大小排列,处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。...百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数,具体请求如下所示,分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数,也就是计算网站请求的延迟百分位数...它们表示了人们感兴趣的常用百分位数值,极端的百分位数在范围的两边,其他的一些处于中部。具体的返回值如下图所示,我们可以看到最小延时在 75ms 左右,而最大延时差不多有 600ms。...对于少量数据,在内存中维护一个所有值的有序列表, 就可以计算各类百分位数,但是当有几十亿数据分布在几十个节点时,这类算法是不现实的。

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ElasticSearch 如何使用 TDigest 算法计算亿级数据的百分位数?

n 个数据按数值大小排列,处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。...百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数,具体请求如下所示,分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数,也就是计算网站请求的延迟百分位数...它们表示了人们感兴趣的常用百分位数值,极端的百分位数在范围的两边,其他的一些处于中部。 具体的返回值如下图所示,我们可以看到最小延时在 75ms 左右,而最大延时差不多有 600ms。...对于少量数据,在内存中维护一个所有值的有序列表, 就可以计算各类百分位数,但是当有几十亿数据分布在几十个节点时,这类算法是不现实的。...因此,percentiles 使用 TDigest 算法,它是一种近似算法,对不同百分位数的计算精确度不同,较为极端的百分位数范围更加准确,比如说 1% 或 99% 的百分位要比 50% 的百分位要准确

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    如何找出单向链表中每个节点之后的下个较大值?

    如何找出单向链表中每个节点之后的下个较大值,如果不存在则返回0?...要找到的是一个元素之后下个较大值,这里的关键词是[下个较大值]是其后第一个大于当前元素的值.如例子中,第二个元素4(list[1])对应的下个较大值应为5,而不是8. 2....要找到一个元素其后的较大值,就需要对该元素之后的元素进行遍历,并找到这个较大值,这样的遍历方式的时间复杂度是O(n^2),并且很多元素会被多次遍历到,肯定不是一个高效的遍历方式. 5....第4次遍历时,发现较大值8是在后续遍历中可能再次用到的,已经记录的较大值5已经不会再用了,需删除掉.较大值需记录值只有8. 3....第6次遍历时,元素5的较大值仍为8;但自身也需要记录下,例如前边元素值为4时,较大值则为5.此时需要记录的较大值为5,8. 4.

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    不同的GWAS软件如何如何计算SNP的解释百分比(PVE)?

    这里,分享一下常用GWAS软件,比如GAPIT,GEMMA,GCTA是如何计算显著SNP解释百分比(PVE)的。 1....的值,所以无法手动运算,下面我们看一下GEMMA和GCTA的fast-GWA,用同样的数据,进行GWAS分析,并手动计算PVE值,和GAPIT中的MLM模型的PVE值进行对比。...GEMMA如何计算PVE,GCTA如何计算PVE,EMMA如何计算PVE的各种问题,可以休矣。...讨论 读到此,你是否有一种豁然开朗的感觉,GWAS分析中显著SNP如何计算解释百分比(PVE)的相关问题,终于解决了。...最后,如果想要更严谨的计算多个SNP的解释百分比,或者一个区段内显著SNP的解释百分比(PVE),可以将该区段作为随机因子,在LMM模型中估算其方差组分,然后计算Vsnp/Vtotal的比值,这应该会降低假阳性

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    DNA甲基化芯片探针的P值如何计算

    minfi 中计算探针P值的过程如下: 探针的P值 = 1 - P(intensity) 假设探针的信号强度服从正态分布,首先要计算出该正态分布的期望和方差。...negative探针红色荧光和绿色荧光的中位数之和,标准差对应红色荧光和绿色荧光的标准差之和 TypeII <- getProbeInfo(rgSet, type = "II") intensity 的信号质量可靠记为事件A, 质量不可靠记为事件B, 很显然 P(A)+ P(B) = 1。 探针的P值代表这个探针的信号质量可靠的概率,所以在计算时,只需要用1减去不可靠的概率就行了。...在计算不可靠的概率时,由于I型探针和II 型探针的技术原理,共分成3个正态分布来计算概率。以上就是minfi计算探针P值的详细过程。 计算出探针的P值之后,就可以根据p值进行过滤了。...从计算过程也可以看出,P值越小,探针质量越高。

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    如何在 Python 中计算列表中的唯一值?

    在本文中,我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。 在本文中,我们将介绍如何使用集合模块中的集合、字典、列表推导和计数器。...接下来,我们将探索列表理解,提供一种简洁有效的方法来实现预期的结果。最后,我们将研究如何使用集合模块中的计数器,它提供了更高级的功能来计算集合中元素的出现次数。...生成的集合unique_set仅包含唯一值,我们使用 len() 函数来获取唯一值的计数。 方法 2:使用字典 计算列表中唯一值的另一种方法是使用 Python 中的字典。...然后,我们循环访问列表my_list并将每个值作为字典中的键添加,值为 1。由于字典不允许重复键,因此只会将列表中的唯一值添加到字典中。最后,我们使用 len() 函数来获取字典中唯一值的计数。...方法 4:使用集合模块中的计数器 Python 中的集合模块提供了一个高效而强大的工具,称为计数器,这是一个专门的字典,用于计算集合中元素的出现次数。通过使用计数器,计算列表中的唯一值变得简单。

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    Python 最常见的 120 道面试题解析

    什么是 python 的内置类型? NumPy 阵列在(嵌套)Python 列表中提供了哪些优势? 如何将值添加到 python 数组? 如何删除 python 数组的值?...Django 比 Flask 好吗? 提到 Django,Pyramid 和 Flask 之间的差异。 讨论 Django 架构。 解释如何在 Django 中设置数据库。...举例说明如何在 Django 中编写 VIEW? 提及 Django 模板的组成部分。 在 Django 框架中解释会话的使用? 列出 Django 中的继承样式。...你如何用 Python / NumPy 计算百分位数? NumPy 和 SciPy 有什么区别? 如何使用 NumPy / SciPy 制作 3D 绘图/可视化?...检查给定数字n是否为2或0的幂 计算将A转换为B所需的位数 在重复元素数组中查找两个非重复元素 找到具有相同设置位数的下一个较大和下一个较小的数字 95.给定n个项目的重量和值,将这些物品放入容量为W的背包中

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    2021-2-17:Java HashMap 的中 key 的哈希值是如何计算的,为何这么计算?

    首先,我们知道 HashMap 的底层实现是开放地址法 + 链地址法的方式来实现。 ? 即数组 + 链表的实现方式,通过计算哈希值,找到数组对应的位置,如果已存在元素,就加到这个位置的链表上。...这个数组大小一定是 2 的 n 次方,因为找到数组对应的位置需要通过取余计算,取余计算是一个很耗费性能的计算,而对 2 的 n 次方取余就是对 2 的 n 次方减一取与运算。...所以保持数组大小为 2 的 n 次方,这样就可以保证计算位置高效。 那么这个哈希值究竟是怎么计算的呢?假设就是用 Key 的哈希值直接计算。...由于数组是从小到达扩容的,为了优化高位被忽略这个问题,HashMap 源码中对于计算哈希值做了优化,采用高位16位组成的数字与源哈希值取异或而生成的哈希值作为用来计算 HashMap 的数组位置的哈希值...首先,对于一个数字,转换成二进制之后,其中为的 1 的位置代表这个数字的特性.对于异或运算,如果a、b两个值不相同,则异或结果为1。如果a、b两个值相同,异或结果为0。

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    在无从知道“秘密值”的前提下,如何实现“秘密计算”?

    计算过程 在算术电路模型和恶意敌手模型的情况下,安全多方计算可以简化成如下一个问题:假设和分别拥有两个秘密值(称为 secret),如何使得各参与者在不知道的情况下(除 了知道,知道)计算出和来?...因此,把和看做是常数,如果每个参与者掌握了满足,和,那么每个参与者只需要进行简单的线性计算 而结果。 可以看到的是,的值随机选择,和无关,可以通过预处理过程来提前建立。...因此,问题变成了如何使参与方获得随机化 的,并满足条件。 在每个知道的情况下, 每个可以本地计算和广播和。当参与者收到所有的和后,相加即得和。...2.1 正确计算的保证 在运算的过程中,还需要考虑一个重要问题,如何得知参与者进行了正确计算,即如何保证计算并发布了正确的值。...通过式1和2的计算方式,可以看到,MAC 也要求提供符合这两个式子的计算方式,即两个 MAC 值相加,MAC 值乘常数,MAC 值加常数。

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    Prometheus Metrics 设计的最佳实践和应用实例,看这篇够了!

    每个bucket一个 每个百分位数一个 百分位数计算误差 依赖于桶区间粒度和数据分布,受限于桶的数量 受限于百分位数值本身 聚合 查询时可以灵活聚合数据 查询时不建议做聚合,百分位数无法做聚合,只能做均值和加和的聚合.../load 3.5 如何设计适宜的 Buckets 根据前述 histogram 的统计原理可知,适宜的 buckets 能使 histogram 的百分位数计算更加准确。...这种情况下,当前桶个数下对数据的分辨率最大,各百分位数计算的准确率较高。 ?...,如果都只用一种桶序列的话会导致百分位数计算差异较大 Summary 的缺点过于致命,难以回避。...如何取舍 Histogram 和 Summary:Histogram 计算误差大,但灵活性较强,适用客户端监控、或组件在系统中较多、或不太关心精确的百分位数值的场景;Summary 计算精确,但灵活性较差

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    【性能工具】LoadRunner性能测试-90%响应时间

    先看看之前官方的文字说明: 解决方案:第90 个百分位是90%的数据点较小的值。 第 90 个百分位是统计分布的度量,与中位数不同。中位数是中间值。中位数是 50% 的值较大和 50% 较小的值。...第 90 个百分位告诉您 90% 的数据点较小而 10% 较大的值。 统计上,要计算第 90 个百分位值: 1. 按事务实例的值对事务实例进行排序。 2. 删除前 10% 的实例。 3....删除前 10%——删除值“20”。 3. 剩下的最高值是第 90 个百分位数——9 是第 90 个百分位数。...鉴于上述信息,以下是 LoadRunner 如何计算第 90 个百分位数。 在分析 6.5 中: 事务的值在列表中排序。 90% 取自值的有序列表。...取值的地方是 将数字舍入到小值:0.9 *(值的数量 - 1)+ 1 在 Analysis 7 及更高 版本中:每个值都计入一个值范围内。

    1.3K40

    利用Python进行描述统计

    均值计算公式 中位数 中位数不易受到异常值的影响。 相对位置的度量 百分位数 百分位数 百分位数将所有观测值分成100份,反映的是一个数据在所有观测值中的相对位置。...第p百分位数:表明有p%的数据小于或等于这个数,有(100-p)%的数据大于或等于这个值。...比如,在某次考试中,某位考生取得了70分,他的成绩如何并不容易知道,但是如果知道70分对应的是第90百分位数,我们就能知道大约90%的学生的考分比他低,而约10%的学生考分比他高。...如何计算第p百分位数? Step1:将所有观测值从小到大排列。 Step2:计算i = (p/100)n p是所求的百分位数的位置,n是项数。...如何求四分位数? 四分位数是特殊的百分位数,因此,计算百分位数的方法可以直接用来计算四分位数。 注:四分位数位置的确定方法有几种,每种方法得到的结果会略有差异,但不会很大。

    2.7K30

    Prometheus Metrics 设计的最佳实践和应用实例,看这篇够了!

    每个bucket一个 每个百分位数一个 百分位数计算误差 依赖于桶区间粒度和数据分布,受限于桶的数量 受限于百分位数值本身 聚合 查询时可以灵活聚合数据 查询时不建议做聚合,百分位数无法做聚合,只能做均值和加和的聚合.../load >>>> 3.5 如何设计适宜的 Buckets 根据前述 histogram 的统计原理可知,适宜的 buckets 能使 histogram 的百分位数计算更加准确。...这种情况下,当前桶个数下对数据的分辨率最大,各百分位数计算的准确率较高。...,如果都只用一种桶序列的话会导致百分位数计算差异较大 Summary 的缺点过于致命,难以回避。...如何取舍 Histogram 和 Summary:Histogram 计算误差大,但灵活性较强,适用客户端监控、或组件在系统中较多、或不太关心精确的百分位数值的场景;Summary 计算精确,但灵活性较差

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    如何在Ubuntu 14.04第2部分上查询Prometheus

    目前,它只计算每个子维度的第90百分位延迟。...您现在知道如何使用标记的时间序列构建交叉点和联合。 第3步 - 使用直方图 在本节中,我们将学习如何解释直方图度量以及如何从中计算分位数(百分位数的一般形式)。...在对比百分,其范围从第0到第100个百分位数,即目标位数规范histogram_quantile()函数期望作为输入的范围是从0到1(所以第90百分位数将对应于的分位数0.9)。...这确保了它仍然可以对桶组进行操作并从中计算分位数。 该图现在看起来像这样: 从直方图计算分位数总是会引入一定量的统计误差。此错误取决于您的铲斗尺寸,观测值的分布以及您要计算的目标分位数。...我们学习了如何根据系列的值过滤系列,从直方图计算分位数,处理基于时间戳的指标等。

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    基因芯片数据分析(五):edgeR包的基本原理

    第b步:计算75%百分位数 对于每个样本,计算出校正后的数据的75%百分位数的值,或者是小于75%百分位数的值,例如,对于样本1来说,它的75%百分位数是0.26,或者是小于0.26,如下所示: ?...对于样本2来说,它的75%百分位数是0.36,或者是小于0.36,如下所示: ? 对于样本3来说,它的75%百分位数是0.13,或者是小于0.13,如下所示: ?...现在把这3个样本的75%百分位数放在一起,如下所示: ? 第c步:计算平均75%百分位数 现在计算这3个样本的平均75%百分位数,加起来,除以3即可,如下所示: ?...第d步:找出最近接近于平均75%百分位数的样本 “参考样本”的标准就是它的75%百分位数最接近于平均75%百分位数,样本1,样本2和样本3的75%百分位数分别为0.26,0.36,0.13,它们与平均75%...现在我们看一下edgeR是如何计算标准化因子的。

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    Netflix:通过可视化和统计学改进用户QoE

    由于流式实验中的处理可能对给定度量的高(或低)值产生更大的影响,因此平均值,中位数或其他汇总统计数据的变化通常不足以来说明测试处理以及如何来改变该指标的行为。...一个图表中的实践和统计意义 为了量化给定度量的在单元之间的分布是如何不同的,我们绘制每个处理单元分位数函数与当前生产经验的分位数函数之间的差异(单元1)。...作为第二个不确定性量化,在这种情况下,对于特定的delta分位数函数,我们通过从每个处理单元重新采样(替换)来引导每个处理单元对生产单元; 估计分位数函数; 采取差异; 然后计算置信度包络。...三角形分位数函数上的置信包络最初是逐点计算的:对于τ的每个值,我们取自举样本的0.025和0.975百分位数。这样的间隔在名义上具有覆盖每个 τ 值的真实变化的概率为95%。...Δ分位数函数之间的样本相关系数,在自举样本上计算,并且N是分位数函数的τ值的数量估计。

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    单变量分析 — 简介和实施

    让我们在下一个问题中手动生成一些值以进行练习。 问题5: 返回数据集的“alcohol”列的以下值:均值、标准差、最小值、第25、50和75百分位数以及最大值。...答案: 这些值可以使用Pandas和/或NumPy(等等)来计算。我在这里提供了两种方法供参考。...直方图 直方图是一种可视化工具,通过计算每个箱中的实例(或观察)数量来表示一个或多个变量的分布。在本文中,我们将专注于单变量直方图,使用seaborn的“histplot”类。让我们看一个例子。...箱子显示了数据的四分位数(即第25百分位数或Q1、第50百分位数或中位数和第75百分位数或Q3),而须(whiskers)显示了分布的其余部分,除了被确定为离群值的部分,离群值被定义为超出Q1或Q3以下...问题9: 创建一个名为“malic_acid_level”的新列,将“malic_acid”列的值分解为以下三个段落: 从最小值到第33百分位数 从第33百分位数到第66百分位数 从第66百分位数到最大值

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    Jmeter 聚合报告分析

    性能测试的难点之一是如何阅读和理解报告。如何从报告中得出准确的统计结论?在 JMeter 中,有许多种类的报表,比如图表或带有统计信息的表。...本文中向您展示 JMeter 中聚合报告的每个数据的详细信息。另外,我们将快速分析被测试系统的状态。 1.统计 你可以看到聚合报告在它的表格中有12个头。...让我们看看它们的含义,以及如何计算这些数据? ? 默认情况下,所有具有相同 标签/名称(重复)的示例在报表中只显示一行。所以请小心使用同一线程组下的sample。...最大响应时间是153ms Percentile (millisecond): 百分位数(毫秒) 百分位数是统计学中使用的一种测量方法, 表明在一组观测值中,某一给定百分比的观测值低于该值....例如 第20 百分位数是一个数值, 低于这个数值可能会发现20%的观测值.

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    利用统计方法,辨别和处理数据中的异常值

    适用于对非高斯分布的数据样本进行总结的统计方法是四分位距,简称IQR。IQR计算数据的75和25百分位数间的差异,可用于构建箱形图中的矩形盒。...注意百分位数可以通过对观察结果进行排序,或选择特定指标的值来进行计算。第50个百分位数是中间值,或者是偶数样本的平均中值。...如果我们有1万个样本,那么第50个百分位数就是第5000和第5001个值的平均数。 我们把百分位数称为四分位数是因为数据被位于第25,50和75的数值分成了四组。IQR定义了位于中间即50%的数据。...IQR可以通过定义样本值的界限来识别异常值,这个值是IQR的一个因子k,低于第25个百分位数,或者高于第75个百分位数。常见的因子k的值是1.5。...我们可以使用percentile() NumPy函数来计算数据集的百分位数,需要数据集和所需百分比的规格。之后可以通过第75个百分位数和第25个百分位数计算IQR。 ?

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