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基于flink实时流计算的,金融证券项目,实时大屏展示,预警模块和离线模块的处理。
大数据平台作为底层的基础数据平台,集群规模、计算存储性能将决定流、批的性能指标上限。所以需要考虑整个大数据平台的吞吐量(网络、磁盘IO)、响应速率、计算能力、高并发性、高可用、维护性方便等,以满足多业务场景下,不同应用需求的建设任务,比如多维分析、实时计算、即席查询和数据统计分析等应用功能。 本项目大数据平台在建设过程中,将满足如下性能指标: 批处理部分指标: 支持批处理集群批量总写入速度2GB/秒,批量读取速度300MB/秒; 平台支持并发执行300个查询和200个加载任务; 应用查询时间对于数据库的简单数据读取将不超过1~2秒,三个月统计计算查询时间将不超过15秒,复杂查询时间将不超过1分钟; 复杂批处理任务,ETL的处理时间将不超过2个小时; 实时流处理指标: 平台支持接收峰值为每秒100万条+的流数据; 平台能够在峰值条件下,完成2秒内的实时预警,2秒内完成针对当日数据的查询; 平台每日实时处理模块能够累积处理144亿笔(按4小时交易日保持峰值流速计)订单流数据; 平台支持至少50个并发访问/查询当日数据。 应用响应指标: 数仓应用项目离线报表30秒内完成数据响应查询; 实时大屏数据展示5秒内完成数据响应查询; 应用平台支持并发执行500个用户查询请求;
阅读本文章需要读者有一定的Python基础,且对XPATH、正则、selenium有一定程度的了解(知道基础知识和基础语法即可),并且对Python数据持久化手段有一定的了解(本文内使用的是shelve,因为方便)。
很多人反映刚刚接手数据分析工作,不知道怎么来做一份数据日报,不知道取哪些数据,关注哪些重点指标,事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式,但是核心在于你的产品是页游,还是app,还是手游,还是网站,还是开放平台,还是端游,或者是一款互联网应用,产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。 今天要说的这些指标和内容,基本可以保证基本的日报数据需求,换句话这是要关注的一些方面,剩下的要根据你的产品来了,不全或者纰漏错误还请各位批评指正。 在开始之前还要明确一点,仔细想清楚你的报告服务
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
首先说说数据挖掘吧,接触这东西也是机缘巧合,上学期听说ZYN学姐在做科创,于是问了问具体情况,她说跟数据挖掘有关,这词我还是第一次听说,听起来很高级啊,我看了些资料,觉得非常感兴趣,于是就阴差阳错地加入了,还拉了BM和BAQ同学入伙。于是悲剧就开始上演了,我们小组组成以后才发现,原来大家都不懂,什么叫数据挖掘?于是项目没法成立,因为连挖啥都不知道。 于是我们先找了老师问,各种找,找了各种老师,得到了各种资料,什么挖文本的,挖银行的,挖教育的,就差没挖坟了。后面经过大家讨论,决定做股票的,一个是因为股
EOS(Earth Observation System) 卫星是美国地球观测系统计划中一系列卫星的简称。经过长达8年的制造和前期预研究准备工作,第一颗EOS的上午轨道卫星于1999年12月18日发射升空,发射成功的卫星命名为Terra(拉丁语“地球”的意思),主要目的是观测地球表面。它是一个用一系列低轨道卫星对地球进行连续综合观测的计划。它的主要目的是:实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测,获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息;进行土地利用和土地覆盖研究、气候的季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率和变化以及大气臭氧变化研究等;进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体(战略)目标。
1.可视化对象导出CSV格式限制3万行数据,这对于数据量动辄上百万甚至上亿的表来说是不可接受的;
最近,一位常年研究股票系统的开发者 pythonstock 用 Python 写了一个股票分析系统,发布数天就获得了不少关注。
本文将基于东京奥运会奖牌榜数据,使用 pandas 进行数据分析可视化实战(文末可以下载数据与源码)
中分辨率成像光谱仪(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) -MODIS是Terra和Aqua卫星上搭载的主要传感器之一,两颗星相互配合每1-2天可重复观测整个地球表面,得到36个波段的观测数据,这些数据 将有助于我们深入理解全球陆地、海洋和低层大气内的动态变化过程,因此,MODIS在发展有效的、全球性的用于预测全球变化的地球系统相互作用模型中起着 重要的作用,其精确的预测将有助于决策者制定与环境保护相关的重大决策。
遥感数据众多,但是各类数据均有不同的级别的数据,而同一数据的不同级别所进行过的处理不同。因此,本文对常用的几类遥感数据进行讲述其不同级别的数据处理差异。
股市跌宕起伏。7 月初 A 股飙升,股票瞬间成为大家的热门讨论话题,「现在入场还来得及吗?」几乎成为新的问候语。
导读 在软件开发的复杂世界中,数据库死锁往往是隐藏在数据操作深处的隐患,它们可能在任何时候无声无息地破坏系统的稳定性。在最新的测试中,测试工程师竟然意外发现了一个潜伏已久的数据库死锁问题。这个发现不仅展示了细致测试的重要性,也提醒我们即使是看似不起眼的系统异常,也可能是潜在大问题的冰山一角。在本文中,我们将深入探讨这个死锁是如何被发现的,以及我们可以从中学到的宝贵经验。
通过一个小的业务点出发,搭建一个可以实例使用的项目工程,将各种知识点串联起来; 实战演练专题中,每一个项目都是可以独立运行的,包含若干知识点,甚至可以不做修改直接应用于生产项目;
在传统的中小公司里面,尤其是以企业内部的办公系统、REP系统,或者体量不是很大的互联网公司里面,搭建一套单库和单表足以应对生产的业务数据量了。而在一些互联网大公司里面,单表每天有上100w的数据业务增量时,就要考虑分库分表的策略了。否则,无论是数据的存储、访问、更新等操作,单库和单表都会影响系统和数据库的性能。
Excel使绘制图形变得非常容易。Python也是如此!这里,我们将快速熟悉如何在Python中绘制图形。
数据仓库的建设是一个过程,而不是一个项目。在这个过程中我们需要形成自己的规范,以方便管理和维护。在数据仓库的建设过程中,不仅会面临着公司业务迅速发展,业务系统迭代变更,需要对业务系统数据进行相应 的整合,形成公司完整的统一数据视图;而且基于数据仓库的应用也是多样化的,比如支撑自己企业的数据可视化平台、即席查询、对策略提供数据支持等。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
本文主要介绍了在CTR预估中,特征工程的工作内容和流程,以及机器学习模型在CTR预估中的应用。作者通过实践中的案例,详细介绍了如何从原始数据中提取特征,并进行特征工程,以及使用机器学习模型进行CTR预估。同时,作者也分享了一些在实际操作中需要注意的问题和技巧。
小安前言 随着网络安全信息数据大规模的增长,应用数据分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点,小安在这次小讲堂中带大家用Python工具对风险数据作简单分析,主要是分析蜜罐日志数据,来看看一般大家都使
作为正在探索如何写作并发表到各大博客平台的新人,目前虽然已基本弄清写作和发表的基本流程,但是离打造个人知名度还差很大很大一段距离.
疫情以来,餐饮行业总体的损失不可谓不沉重,但最先从打击中恢复的却是门店数量最多、经营最复杂的各大快餐巨头,或者更具体的说,是那些在 DTC 有着更多投入和积累的快餐企业。以去年双十一为例,多家快餐顶流仅用不到 12 小时就突破了去年双十一全天的销售额,业务涨势喜人。
“数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。”——数据仓库之父W.H.Inmon
本文讲述了如何构建一个全链路日志监控平台,包括数据采集、存储、查询和分析等方面的技术实现。同时,文章还探讨了在构建过程中所遇到的挑战和问题,以及解决方案。
先说明一下,这是一篇爬虫+分析+自动化的文章,并不是上节说到的 NumPy 系列文章,NumPy 系列请期待下节内容。
schema.xml作为Mycat中最重要的配置文件之一,涵盖了Mycat的逻辑库、逻辑表、分片规则、分片节点即数据源的配置。主要包括一下三组标签
一、备份 声明: 脚本目录:/date/script 数据库备份目录:/date/sqlbak 网站数据备份目录:/date/files 网站根目录:/var/www/html 📷 1.1 数据库备份 > 数据库每日完整备份 采取脚本方式: #!/bin/sh # Database info DB_USER="root" #The mysql User DB_PASS="rootpassword" #The mysql User Pas
Python对Excel的读写主要有xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、xlsxwriter几种。
在 MySQL 节点(Node02)的 /home/warehouse/sql 目录下编写 mysql_gmv_ddl.sql,创建数据表:
上一篇文章已经为大家介绍了 HBase 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景,本篇我们来谈谈 Elasticsearch 的使用!
Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一,它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。在实际项目中,对时间序列数据的处理涉及到各种操作,包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术,通过实例演示如何灵活应用这些功能。
接了一个需求,产品想分析一下用户增长的曲线。也就是某个时间段的每日总人数列表。好对近期活动进行一个效果的评测。这个统计sql还是花了我一小段时间的。mysql统计这个还是需要一定的技巧的。
如果在矩阵中展示一个指标,比如下方的日周业绩,默认的显示效果没有什么值得诟病的地方。
我国高速铁路正处于快速发展时期,如何建设现代高铁客站,并应用先进的技术理念进行高铁客站的管理,是未来高铁发展的关键工作。而在移动互联网时代背景下,建设智慧车站将成为提升旅客服务质量、提高运营管理能力的重要途径。
导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用,企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务,而要做精细化运营,首先要建立本企业的用户画像。
导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
根据《中文互联网数据咨询网》发布的数据,2019年,中小企业倒闭超过一百万家,2020年,这个数字更加庞大。除了疫情导致的经济衰退,中小企业自身销售管理难题更加雪上加霜,国内不少的中小企业为了生存,开始由上至下的尝试性企业战略调整。外贸转内销、线下转线上、批发转零售,2021年,随着疫情后市场的逐渐回暖,市场竞争进一步加剧,如何打开市场困局,提升销售业绩是目前中小企业面临的最大难题。
本篇博客,博主为大家带来的是关于数据仓库中一个非常重要的知识点缓慢变化维的讲解!
之前分享过一个网站查询指定IP下载过哪些种子资源https://iknowwhatyoudownload.com/ ,输入ip地址能查到它的下载历史。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
数据是关系数据库系统中存储的统一化格式。 因此,实施我们需要非常先进和复杂的SQL查询统计计算。但是R能够轻松地连接到诸如MySql, Oracle, Sql server等多种关系数据库并且可以从它们的记录转为R中的数据帧。一旦数据是在R环境中可用,就变成了正常R数据集,并可以被操纵或使用所有强大包和函数来进行分析。 在本教程中,我们将使用 MySQL 作为参考数据库,用于连接到 R 中。 RMySQL 软件包 R有一个名为“RMySQL”它提供了与 MySQL 数据库之间的本地连接的内置软件包。可以使用
物流人资数据预处理平台,负责接收一线几十万员工不同条线的工作量,每日数据量约2000w,系统负责加工转换并提供数据查询的同时,还需保证查询性能,以及修改单个业务量功能。本文通过HBase在物流人资数据预处理平台中实践,讲解HBase集群如何协同工作,并概述读取数据以及存储数据的原理,以及使用HBase注意事项。
作者简介 荣华,携程高级研发经理,专注于后端技术项目研发管理。 军威,携程软件技术专家,负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永,携程资深软件工程师,专注于实时计算,数据分析工程。 俊强,携程高级后端开发工程师,拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来,已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段,在见证了大量业务奇迹的同时,也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
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大家吼,我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目,在这里,你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏,吃瓜新鲜作品不迷路! *当然,你也可以在本篇文章,评论区自荐/推荐他人优秀作品(标题+链接+推荐理由),增加文章入选的概率哟~
编者按:自中国爆发新型冠状病毒疫情以来,世界顶尖科学家协会(WLA)副主席、2013年诺贝尔化学奖得主,斯坦福大学结构生物学教授、数据分析专家迈克尔·莱维特(Michael Levitt)教授,持续关注疫情变化,自2月2日以来,已连续更新30版数据分析报告。
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