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【Zabbix3.4新功能】使用Elasticsearch作为历史数据存储

查看更多哦) 5 1-2018 #Zabbix3.4#使用宏变量来管理时间段 王亚楠(Tips:点击跳转,查看更多哦) 18 1-2018 #Zabbix3.4#使用Elasticsearch作为历史数据存储...Geewolf zabbix3.4新功能(三) 使用Elasticsearch作为历史数据存储 ?...Geekwolf,现就职网易, 博客: http://www.simlinux.com 《FastDFS分布式存储实战》作者,国内第一本《Ansible中文手册》译者、Flamingo、FMS作者 RHCA.../RHCVA,混迹开源社区,专注高效运维、DevOps、Docker、MySQL 特性功能 Zabbix自3.4.5rc1版本开始支持Elasticsearch作为历史数据存储,17年12月28日发布了...Zabbix Web配置历史数据读Elasticsearch 修改配置文件vim conf/zabbix.conf.php 1.

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大数据应用之双色球算奖平台总体设计历史数据存储

大数据应用之双色球算奖平台总体设计历史数据存储篇 作者:张子良 版权所有,转载请注明出处 1.1 引子:文件OR数据库   历史期次的双色球选注数据的存储,采用什么样的格式比较好呢?...基于这几个方面的考虑,到底是采用文件存储还是采用数据库存储呢?本文,从传统和前沿技术两个角度给出了两种相应的解决方案。...1.2 文件存储 1.2.1 三大问题   根据上一篇《大数据应用之双色球算奖平台总体设计数据规模估算篇》分析,双色球单期次数据的存储规模在7G左右,记录数在2亿条左右。...1.2.3 前沿技术   如果双色球历史数据存储的问题,结合最新的分布式存储(HDFS),会得到怎么样的效果呢?我们不妨仔细的考虑一下。...1.3 数据库存储 1.3.1 核心问题   考虑到双色球投注数据的特点,每一个选注为一个独立的数据单元,一条记录。采用关系型数据库进行存储的好处很明显,就是结构清晰,访问方便。

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新浪股票接口获取历史数据

这两天做了一个调用新浪股票接口获取实时以及历史股票数据的应用,因为新浪没有公开关于其接口的官方文档,所以通过各种百度差了很多关于新浪股票接口的使用,不过大家基本都是转载或者直接复制,对于实时数据的获取讲的很详细,但是缺少获取历史数据的方法...关于实时数据的获取大家可以看这篇博客: 实时股票数据接口 经过不懈的努力终于再这篇博文中找到了关于新浪股票历史数据的获取方式 腾讯股票接口、和讯网股票接口、新浪股票接口、雪球股票数据、网易股票数据...收盘价、成交量: 获取的数据会有很多,然后根据自己需要进行解析,我需要的是每天的收盘价,股市是每个工作日下午3点收盘,所以我只需要找到每天的下午三点时刻的数据进行过滤即可: 1、新建一个历史数据对象类...:和上一个区别就是,这里包含的是所有的历史数据:参数包括股票名字、代码、现在的价格、历史数据: public class HistoryModels { public String name;...HTTP请求json数据,我这里用的Volley请求的: 其中将时间点未15:00:00的数据过滤出来,组合乘List之后在全部赋值组合成一个HistoryModels存放股票信息以及股票的所有历史数据

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python新浪股票接口 历史数据_实时数据与历史数据的区别_新浪股市接口

实时数据采集方法与历史数据差别不大。完整的代码地址是:。不同的是,实时数据可以用逗号分隔同时获得的多个代码。经过实验,似乎最多可以得到100张票的实时数据。链接=’。请求。urlopen(链接)。...个股票多次历史数据类:和下一个区别就是,这里包括的是所有的历史数据:参数包含股票名字、代码、现在的价格、历史数据:Stringcode,Stringnow,Listlist){this。...将必须查询的股票的代码带进url里通过HTTP请求json数据,其中将时间点已15:00:00的数据过滤出来,组合乘List之后在全部赋值组合成一个HistoryModels存放股票信息或者股票的所有历史数据...并不需要采集东财的实时资金;所以东财资金采集建议还是在16点以后采集,如果东财的采集网站没有改动,数据一般都会自动采集,如果东财的网站发生变化,本工具也就自动失效;闲话少说;书归正传; 一:建立序列数据 二:导入历史数据...; 三:导入公式; 四:每天收盘后采集当天资金数据;并且导入最新数据;双击打开导入工具;自动采集资金数据,并且分类生成资金数据:如图:生成的资金数据: 五:输入公式查看东财L2资金; 六:由于历史数据比较大

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几类历史数据沉淀的方案过渡

从数据架构的角度来说,尽可能希望把一些状态型数据的变化,通过流水数据的方式来做一个历史沉淀,我们暂且成为历史数据吧。...然后我们看一下这种历史数据的处理方案和想法。...一种自然的方式就是存储过程,当然会对应有一系列的逻辑处理,比如一类业务需要这些历史数据的生成方式,其他类似的业务也是这种思路,那么就需要有一种更加通用的方式,其实从数据库层面来说,这种算是重系统层面的实现...还有一种方式,可能折衷一些,即程序可能下沉到数据处理层,数据库处理层不用刻意去关系数据的意义,数据层可以做数据的写入和流转,可以通过程序层来包装事务来生成历史数据或者是透明的通过OLTP数据生成历史数据...而历史数据可能保留有几个月甚至几年,这样一来历史的数据倒是可以实现分布式存储,可能实际的意义和成本需要做平衡。 当然如果你有其他好的建议,也欢迎提出。

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