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《数据可视化基础》第十二章：时间序列数据可视化(二)

学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/ 12.3 两个或多个响应变量的时间序列 在前面的示例中，我们只处理了单个变量是时间序列的数据...有了来自前面小节的介绍，我们可以将这样的数据可视化为两个堆叠在一起的单独折线图。此图直接显示了感兴趣的两个变量，并且很容易解释。但是，由于这两个变量被显示为单独的折线图，在它们之间进行比较可能很麻烦。...这样的可视化称为连接散点图，因为我们在技术上做了一个两个变量相对的散点图，然后连接相邻的点。物理学家和工程师通常称其为相位图，因为在他们的学科中，通常用它来表示相空间中的运动。...当绘制一个连通的散点图时，我们指出数据的方向和时间尺度是很重要的。如果没有这样的提示，图形可能会变成毫无意义的涂鸦。 ? 即使连接的散点图一次只能显示两个变量，我们也可以使用它们来可视化高维数据集。...作为这种方法的一个例子，我们将可视化一个由圣路易斯联邦储备银行提供的每月对100多个宏观经济指标观察的数据库。我们对所有指标进行主成分分析(PCA)，然后绘制一个连接的PC 2与PC 1的散点图。 ?

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数据库如何应对保障大促活动

当前，随着电商节日的增多（6.18、双十一、双十二）、平台拉新趋于频繁，大促活动也越来越普遍。作为一个电商平台，每年都会有一次，甚至几次的流量“大考”。...现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大促情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。

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2021年大数据Hive（十二）：Hive综合案例！！！

Hive综合案例 本案例对视频网站的数据进行各种指标分析，为管理者提供决策支持....为了分析数据时方便对存在多个子元素的数据进行操作，我们首先进行数据重组清洗操作。即：将所有的类别用“&”分割，同时去掉两边空格，多个相关视频id也使用“&”进行分割。...* 这个工具类方法，主要是用于清洗数据      * ? ? * @param line      * ? ? * @return      * ? ?      ...2) 向category展开的表中插入数据。 3) 统计对应类别（Music）中的视频热度。...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨

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Python数据可视化工具软件_数据大屏可视化

刘宇宙，现在一家创业型公司做技术总负责，做爬虫和数据处理相关工作，曾从事过卡系统研发、金融云计算服务系统研发，物联网方向大数据研发，著书一本，《Python3.5从零开始学》 如何做Python 的数据可视化...Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。 一、安装 pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。...5, 20, 36, 10, 75, 90])bar.show_config()bar.render() Tip：可以按右边的下载按钮将图片下载到本地 add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项...add() 添加数据及配置项。 render() 生成 .html 文件。 三、图表类型 因篇幅原因，这里只给出了每种图表类型的示例（代码 + 生成图表），目的是为了引起读者的兴趣。...“”” custom(series)”’追加自定义图表类型 ”’ series -> dict 追加图表类型的 series 数据 先用 get_series() 获取数据，再使用 custom

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2021年大数据Spark（二十二）：内核原理

如何区分宽窄依赖 区分RDD之间的依赖为宽依赖还是窄依赖，主要在于父RDD分区数据与子RDD分区数据关系：  窄依赖：父RDD的一个分区只会被子RDD的一个分区依赖；  宽依赖：父RDD的一个分区会被子...对于窄依赖，RDD之间的数据不需要进行Shuffle，多个数据处理可以在同一台机器的内存中完成，所以窄依赖在Spark中被划分为同一个Stage； 对于宽依赖，由于Shuffle的存在，必须等到父RDD...Stage计算模式：pipeline管道计算模式，pipeline只是一种计算思想、模式，来一条数据然后计算一条数据，把所有的逻辑走完，然后落地。...准确的说：一个task处理一串分区的数据，整个计算逻辑全部走完。...会尽量安排DAG中的数据流转在内存中流转。

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数据可视化(15)-Seaborn系列 | 双变量关系图jointplot()

双变量关系图 在默认情况下双变量关系图是散点图与直方图组合的联合直方图，可以通过设置kind来改变联合直方图。...None, joint_kws=None, marginal_kws=None, annot_kws=None, **kwargs) 参数解读 [表1] x,y,hue:数据字段变量名...(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) data: DataFrame kind：{"scatter"| "reg"| "resid"| "kde"| "hex"} 作用：指定要绘制的类型...sns.set(style="white", color_codes=True) # np.random.seed(num),指定了num则表示生成的随机数是可预测的 np.random.seed(0) # 构建数据...linewidth=1) plt.show() [kb15hr2uf1.png] 案例地址 案例代码已上传：Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN 整理制作：数据分析与可视化学研社

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2021年大数据Hadoop（十二）：HDFS的API操作

artifactId>junit         4.12      使用文件系统方式访问数据...Path("/hello/mydir/test"));     fileSystem.close(); } 8、小文件合并 ​​​​​​​​​​​​​​由于 Hadoop 擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少...，如果 Hadoop 集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理,可以在上传的时候将小文件合并到一个大文件里面去小文件合并...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨

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数据可视化的七大秘密

来源：IT经理网（www.ctocio.com） 导读 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。...然而， 对于数据可视化的开发者来说， 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法， 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。...关于柱状图优先， 其实揭示了数据可视化中一个最大的秘密， 那就是， 那些最酷的可视化往往用处反而最小。最求新奇以及美观的可视化往往带来一个问题，那就是数据的可理解问题。...而且你的可视化库里可能就有一些标准的样本数据。 很不幸， 真实数据不可替代。 Demo数据一般遵循正态分布而且数据量有限。 是为了展示可视化用的。...秘密六 数据可视化不是分析 数据可视化可以产生一些分析结果， 不过需要指出的是，可视化是一个辅助分析的工具， 而不是数据分析的替代， 它也不是统计的替代： 你的图形可能揭示了一些数据差异或者数据的相关性

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数据可视化大屏设计经验分享

说起数据可视化设计，如今绝对是热门的设计之一，而真正懂数据可视化设计的设计师却不多，随着大数据产业的蓬勃发展，很多企业都开始应用数据可视化。...下面要跟大家分享的是，我经手的一个真实数据可视化大屏项目改版，接下来会分享给大家一套全面的数据可视化技法，包括科学的运用图表、运用色彩、把控数据层级以及视觉层级，达到美学形式与功能需要齐头并进。...数据可视化大屏设计慎用大面积的渐变色，小面积可尝试，一般大屏都是拼接屏，品牌不一样色差会表现不一，所以初稿出来后可以先去大屏上看下效果。...注解： 首先是旧版用色不恰当，最严重的问题是图表上没有任何数据，因为展示型的大屏，很少有交互行为，这样的设计是不可取的，不能让观者去猜百分比数据，数据可视化就要用图表数据的形式展示出来最直接的信息，除非是展示趋势并不是准确的数据...注解： 设计数据可视化大屏时一定要考虑用户浏览数据的优先级的构架，例如要遵循先总后分，先具体后抽象的逻辑，上图旧版把趋势放到了页面的第一视觉位置，就有点宣兵夺主了，根据先具体后抽象，改版后具体数据放到第一视觉位置

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Sentry 监控 - Dashboards 数据可视化大屏

Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 后端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 监控 - Discover 大数据查询分析引擎...Results（表格） World Map（世界地图） Big Number（大数） Dashboard 允许您浏览跨多个项目的错误和性能数据，从而为您提供应用程序运行状况的广泛概览。...如果您想编辑默认 dashboard 或构建多个 dashboard，每个 dashboard 都有自己的一组独特的 widget，您可能需要考虑我们的自定义 Dashboard 功能，它使您能够创建更强大的数据大屏...添加叠加层将添加另一组数据进行比较。例如，要反映 P50、P75 和 P90，您需要三个叠加层。如果单位(unit)冲突，图表将始终以第一行为基础。...条形图(Bar charts )将按天对结果进行分组，使其适合每日汇总或作为“大图(big picture)”摘要。一个例子是“每天的错误计数(count of errors per day)”。

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大屏数据可视化案例「建议收藏」

数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。 数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。...数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。 大屏数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用，通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。...大屏数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化，而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联，这就关系到布局、色彩、图表、动效的综合运用。...制作可视化大屏，最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具，而本示例项目则使用ECharts自行开发。...演示地址：https://yyhsong.github.io/iDataV 后记： 除自行开发可视化大屏外，还可以通过第三方服务来快速实现，如阿里云DataV、腾讯云图、百度Sugar等，具体可参考

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数据可视化 | 双Y轴可视化绘制方法（Python、R两种方法）

最近有很多小伙伴私信我关于双Y轴图的绘制方法？...这里给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法 Python语言 这里我们直接就给出数据预览和可视化设计的代码，图中部分代码我们再做详细解释，数据预览如下： 自定义的颜色字典...R语言 在介绍完Python-matplotlib 绘制双Y轴后，我们再次介绍R-ggplot2如何绘制双Y轴，由于绘制上面的可视化结果较为繁琐，这里我们直接生成样例数据进行双Y轴的讲解。...构建数据 这里我们构建虚拟数据，代码如下： data <- data.frame( day = as.Date("2019-01-01") + 0:99, temperature = runif...*coeff, name="Price ($)") ) + 最终可视化代码如下： 总结 本期推文我们简单介绍了Python-matplotlib和R-ggplot2 绘制双Y轴的绘制方法，希望可以帮助到有需要的小伙伴

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2021年大数据Flink（二十二）：Time与Watermaker

这个时候手机重新有了信号，手机上的支付数据成功发到了外卖在线支付系统，支付完成。...在上面这个场景中你可以看到， 支付数据的事件时间是11点59分，而支付数据的处理时间是12点01分 问题: 如果要统计12之前的订单金额,那么这笔交易是否应被统计?...答案: 应该被统计,因为该数据的真真正正的产生时间为11点59分,即该数据的事件时间为11点59分, 事件时间能够真正反映/代表事件的本质!...我们先来设想一下下面这个场景: 原本应该被该窗口计算的数据因为网络延迟等原因晚到了,就有可能丢失了 ​​​​​​​总结 实际开发中我们希望基于事件时间来处理数据，但因为数据可能因为网络延迟等原因，出现了乱序或延迟到达...，那么可能处理的结果不是我们想要的甚至出现数据丢失的情况，所以需要一种机制来解决一定程度上的数据乱序或延迟到底的问题！

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2021年大数据Spark（三十二）：SparkSQL的External DataSource

数据源与格式      数据分析处理中，数据可以分为结构化数据、非结构化数据及半结构化数据。   1）、结构化数据（Structured） 结构化数据源可提供有效的存储和性能。...2）、非结构化数据（UnStructured） 相比之下，非结构化数据源通常是自由格式文本或二进制对象，其不包含标记或元数据以定义数据的结构。...-API     SparkSQL提供一套通用外部数据源接口，方便用户从数据源加载和保存数据，例如从MySQL表中既可以加载读取数据：load/read，又可以保存写入数据：save/write。...DataFrameReader专门用于加载load读取外部数据源的数据，基本格式如下： SparkSQL模块本身自带支持读取外部数据源的数据： 总结起来三种类型数据，也是实际开发中常用的：  第一类...与DataFrameReader类似，提供一套规则，将数据Dataset保存，基本格式如下： SparkSQL模块内部支持保存数据源如下： 所以使用SpakrSQL分析数据时，从数据读取，到数据分析及数据保存

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2021年大数据Spark（十二）：Spark Core的RDD详解

RDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。...所有的运算以及操作都建立在 RDD 数据结构的基础之上。...RDD弹性分布式数据集核心点示意图如下： 本地List集合 | 单机硬盘存储 RDD分布式集合 | HDFS分布式存储 分布式的List RDD的5大特性 RDD 数据结构内部有五个特性（摘录RDD...按照"移动数据不如移动计算"的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能选择那些存有数据的worker节点来进行任务计算。...（数据本地性） RDD 是一个数据集的表示，不仅表示了数据集，还表示了这个数据集从哪来、如何计算，主要属性包括五个方面（必须牢记，通过编码加深理解，面试常问）： RDD将Spark的底层的细节都隐藏起来

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数据可视化系列-04数据大屏基础知识

5.销售数据看板 参考：深度好文：一文掌握数据大屏设计与制作 5.1 了解数据大屏基础知识 1.数据大屏简介： 可视化数据大屏是以数据可视化的方式在一个或多个LED大屏幕上、液晶显示屏上显示业务的一些关键指标...2.数据大屏使用场景 可视化大屏在政府、商业、金融、制造等行业的业务场景中出现较多。...大屏数据可视化设计的原则和流程 数据可视化大屏设计步骤，有3步流程 大屏可视化设计尺寸高级指南 1.大屏前端设计流程 1....大屏虽酷炫，但实际上也是运行在浏览器里的Web页面。 5. 可视化设计 根据定义好的设计风格与选定的图表类型进行合理的可视化设计。目前来讲大屏可视化主要有指标类信息点和地理类信息点两大可视化数据。...大屏开发工具DataV： 1.DataV数据可视化简介 DataV数据可视化是使用可视化应用的方式来分析并展示庞杂数据的产品。

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