作者：冉南阳 1 文档编写目的 在使用Cloudera Manager界面查询YARN应用程序图表时，由于图表的时间序列流太大，超过了默认限制1000，造成查询图表时不能查看，报错已超出查询的时间序列流限制...本文将描述该问题和如何在CM中修改该限制数量的大小。 测试环境 1.CM和CDH版本为CDH 5.16.1 2.操作系统版本为RedHat 7.2 2 问题描述 1.当查看图表时报如下错误 ?...3 解决办法 1、修改管理配置 修改每个散点图返回的时间序列流最大数量的值为10000时，依然报一样的错误，故使用修改此配置不能解决问题。 ? 一样的报错信息，修改后并不能解决此问题。 ?...修改每个散点图返回的时间序列流最大数量的值为10时，报错信息有变化。 ? ?...4 总结 对于Cloudera Manager的图表查询时间序列流最大限制，1000以内的配置值可以通过在界面上直接配置并生效，超过1000则只能修改配置文件，当然配置文件比较灵活，小于1000的值也
时间序列中非恒定方差的检测与处理，如果一个时间序列的方差随时间变化，那么它就是异方差的。否则数据集是同方差的。 异方差性影响时间序列建模。因此检测和处理这种情况非常重要。...让我们从一个可视化的例子开始。 下面的图1显示了航空公司乘客的时间序列。可以看到在整个序列中变化是不同的。在该系列的后一部分方差更高。这也是数据水平跨度比前面的数据大。...检测异方差性 你可以使用统计检验来检查时间序列是否为异方差序列。其中包括以下内容。...这些函数的输出是相应测试的p值。 下面介绍如何将此代码应用于图1中的时间序列。...： 如果方差不是恒定的则时间序列是异方差的; 可以使用统计检验来检验一个时间序列是否为异方差序列。
在现实世界中时间序列数据并不总是完全干净的。有些时间点可能会因缺失值产生数据的空白间隙。机器学习模型是不可能处理这些缺失数据的，所以在我们要在数据分析和清理过程中进行缺失值的填充。...本文介绍了如何使用pandas的重采样函数来识别和填补这些空白。 原始数据 出于演示的目的，我模拟了一些每天的时间序列数据(总共10天的范围)，并且设置了一些空白间隙。...如果我们在同一粒上调用重采样的话对于识别和填补时间序列数据的空白是非常有用的。例如，我们正在使用的原始数据集并不是每天都有数值。利用下面的重样函数将这些间隙识别为NA值。...在上述操作之后，你可能会猜到它的作用——使用后面的值来填充缺失的数据点。从我们的时间序列的第一天到第2到第4天，你会看到它现在的值是2.0(从10月5日开始)。...总结 有许多方法可以识别和填补时间序列数据中的空白。使用重采样函数是一种用来识别和填充缺失的数据点简单且有效的方法。这可以用于在构建机器学习模型之前准备和清理数据。
在本教程中，我们将研究Python 中滞后观察作为LSTM模型时间步长的用法。 在学完此教程后，你将懂得： 如何开发出测试工具，系统地评测时间序列预测问题中的LSTM时间步长。...利用LSTM网络进行时间序列预测时如何使用时间步长 照片由 YoTuT拍摄并保留部分权利 教程概览 本教程分为4部分。...转化序列数据使其呈静态。具体来说，就是使用 lag=1差分移除数据中的增长趋势。 将时间序列问题转化为监督学习问题。...将重复次数增至30或100次可能或得出更加可靠的结果。 总 结 在本教程中，你学习了如何研究在LSTM网络中将滞后观察作为输入时间步长使用。...具体而言，你学习了： 如何开发强大的测试工具，应用于LSTM输入表示试验。 LSTM时间序列预测问题中如何将滞后观察作为输入时间步长的使用。 如何通过增加时间步长来增加网络的学习能力。
当使用LSTM进行时间序列预测时，人们容易陷入一个常见的陷阱。为了解释这个问题，我们需要先回顾一下回归器和预测器是如何工作的。...预测算法是这样处理时间序列的: 一个回归问题是这样的: 因为LSTM是一个回归量，我们需要把时间序列转换成一个回归问题。...有许多方法可以做到这一点，一般使用窗口和多步的方法，但是在使用过程中会一个常见错误。 在窗口方法中，时间序列与每个时间步长的先前值相耦合，作为称为窗口的虚拟特征。...这里我们有一个大小为3的窗口: 下面的函数从单个时间序列创建一个Window方法数据集。...，要比前面的一条直线好一些，但是这里LSTM将所有时间步长聚合到特征中，所有这些方法都会丢失时间数据，所以在后面将介绍(编码器/解码器方法)来维护输入的时间结构，解决这一问题。
，同样要使用Prometheus 就要掌握PromQL（Prometheus Query Language），它可以实时选择和汇聚时间序列数据，从而很方便的在Prometheus中查询和检索数据，结果可以展示为图表或者表格...时间序列 Prometheus 本身也是一种时间序列数据库，时间序列数据库主要按照一定得时间间隔产生一个个的数据点，以时间轴为横坐标，序列为纵坐标，如图所示： 每个数据点都代表一条时间序列数据...:8000”, job=“provider”} 会在图中产生一个数据点，但同一个时间点可能会产生多条数据，只要指标名称或者标签集不同，就是不同的数据。...默认使用Float64 浮点类型 PromQL 的数据类型 Prometheus 一共有4种数据类型： 瞬时向量（Instant vector）：每个时间序列包含单个样本，是给定时间戳的即时值 如：...jvm_memory_used_bytes 虽然查询出多条数据，但都是不同的数据 区间向量（Range vector）：每个时间序列包含一段时间范围内的样本数据 如：表示获取1分钟内jvm_memory_used_bytes
在本文中，您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发LSTM网络，以解决时间序列预测问题。 完成本教程后，您将知道如何针对自己的时间序列预测问题实现和开发LSTM网络。...关于国际航空公司的旅客时间序列预测问题。 如何基于时间序列预测问题框架开发LSTM网络。 如何使用LSTM网络进行开发并做出预测，这些网络可以在很长的序列中保持状态（内存）。...在本教程中，我们将为时间序列预测问题开发LSTM。 这些示例将准确地向您展示如何开发结构不同的LSTM网络，以解决时间序列预测建模问题。 问题描述 讨论的问题是国际航空公司的乘客预测问题。...该函数有两个参数： 数据集（我们要转换为数据集的NumPy数组）和 look_back，这是用作输入变量以预测下一个时间段的先前时间步数，默认为1。...例如，给定当前时间（t），我们要预测序列（t + 1）中下一个时间的值，我们可以使用当前时间（t）以及前两个时间（t-1）和t-2）作为输入变量。
下面是如何使用样本数据集exrates1准备数据的说明。 图1提供了该数据集中时间序列的可视化。...，还可以使用内置的数据生成器svsim。...此函数仅产生SV流程的实现，并返回svsim类的对象，该对象具有自己的print，summary和plot方法。 下面给出了使用svsim的示例代码，该模拟实例显示在图2中。...，（5）运行时中的采样运行时，（6）先验中的先验超参数，（7）细化中的细化值，以及（8）这些图的汇总统计信息，以及一些常见的转换。...，以百分比表示，即随时间变化的100 exp（ht = 2）后验分布的经验分位数。
时序数据可以被理解为一个以时间为轴的矩阵。在这个矩阵中，每一行代表一个时间戳，每一列代表一个时间序列，矩阵中的每个单元格则表示一个特定时间戳下某个时间序列的值。...PromQL的查询结果也可以表示为一个时间序列矩阵，例如以下查询： http_requests_total{job="five_munite_sre"} 这个查询表示要获取所有job为five_munite_sre...在PromQL中，可以使用增量操作符来查询Counter的值。...Gauge的值可以随时间而变化,类型的指标侧重于反应系统的当前状态。在PromQL中，可以使用标准的算术操作符来查询Gauge的值。...Histogram将数据集划分为桶（buckets），并记录每个桶中的数据点数量。在PromQL中，可以使用桶操作符来查询Histogram的值。
文章目录 一、创建 XmlParser 解析器 二、获取 Xml 文件中的节点 三、获取 Xml 文件中的节点属性 四、完整代码示例 一、创建 XmlParser 解析器 ---- 创建 XmlParser...Xml 文件中的节点 ---- 使用 xmlParser.name 代码 , 可以获取 Xml 文件中的 节点 , 节点位于根节点下, 可以直接获取 , 由于相同名称的节点可以定义多个..., 因此这里获取的 节点 是一个数组 ; // 获取 xml 文件下的 节点 // 节点位于根节点下, 可以直接获取 // 获取的 节点是一个数组... 节点, 获取的是数组 // 也是获取第 0 个元素 println xmlParser.team[0].member[0] 三、获取 Xml 文件中的节点属性 ---- XmlParser...获取的节点类型是 Node 类型对象 , 调用 Node 对象的 attributes() 方法 , 可获取 Xml 节点的属性 ; // 获取 name 节点 Node nameNode = xmlParser.name
Prometheus的指标（Metric）包括 Counter、Gauge、Histogram、Summary 四种基本类型，部分 PromQL的函数确实也有要求指定的类型，但这里的细节不在本文的讨论范围内...以一个时间序列（TimeSeries）为例 counter{a="b", c="d"} 等价于 {a="b", c="d", __name__="counter"} 每一个标签（label）都是一个维度...每个 dimension 都有一个标签值，所有unique的标签&&标签值的组合都是一个独立的时间序列（TimeSeries） 使用 selector（下面会讲到）查询出的可以认为是全维度（full-dimension...丢失数据点后的range在计算过程中，Prometheus会进行一定的兼容处理（如根据一定算法推测缺失的点）。...Selectors Selector是什么 Selector——选择器——是一个基于标签匹配来获取符合条件的timeseries的PromQL对象 Selector 可以定义一组label及其对应的匹配规则
完成本教程后，您将知道如何针对自己的时间序列预测问题实现和开发LSTM网络。关于国际航空公司的旅客时间序列预测问题。如何基于时间序列预测问题框架开发LSTM网络。...如何使用LSTM网络进行开发并做出预测，这些网络可以在很长的序列中保持状态（内存）。在本教程中，我们将为时间序列预测问题开发LSTM。...该函数有两个参数： 数据集（我们要转换为数据集的NumPy数组）和 look_back，这是用作输入变量以预测下一个时间段的先前时间步数，默认为1。...例如，给定当前时间（t），我们要预测序列（t + 1）中下一个时间的值，我们可以使用当前时间（t）以及前两个时间（t-1）和t-2）作为输入变量。...概要在本文中，您发现了如何使用Keras深度学习网络开发LSTM递归神经网络，在Python中进行时间序列预测。----点击文末“阅读原文”获取全文完整代码数据资料。
Prometheus VS InfluxDB - 快速介绍 Prometheus是一款功能强大的开源监控工具，提供实时指标数据。InfluxDB 是一个时间序列数据库，可以有效地存储和查询这些数据。...Prometheus是一个用于跟踪和收集指标的开源时间序列数据库。Prometheus 包含用户定义的多维数据模型和称为 PromQL 的多维数据查询语言。...InfluxDB 虽然处理时间序列数据的能力很强，但没有对高基数数据集的原生支持，这使得它在处理大量独特数据点时效率低下且成本高昂。...Prometheus 中存储的时间序列数量与内存使用密切相关，随着时间序列数量的增加，OOM Kill 开始发生。...同时，InfluxDB 采用 HTTP、TCP 和 UDP API，使用快速压缩的协议缓冲区编码。 数据模型 Prometheus 将数据存储为时间序列。一个指标和一组键值标签定义了一个时间序列。
该序列也称为向量（Vector）,以时间轴为横坐标、序列为纵坐标，这些数据点连接起来就会形成一个矩阵。...每个时间戳的值都是按时间倒序记录在时间序列中的，该值是从时间范围内的时间戳获取的对应的值。...irate(): 仅使用时间范围中的最后两个数据点来计算区间向量中时间序列的每秒平均增长率， irate 只能用于绘制快速变化的序列，在长期趋势分析或者告警中更推荐使用 rate 函数。...它使用简单的线性回归计算区间向量 v 中各个时间序列的导数。这个函数一般只用在 Gauge 类型的时间序列上。...例如：以下表达式返回区间向量中每个时间序列过去 5 分钟内 HTTP 请求数的增长数： increase(http_requests_total{job="apiserver"}[5m]) increase
PromQL 内置的聚合操作和函数可以让用户对这些数据进行进一步的分析，例如，通过 rate() 函数获取 HTTP 请求量的增长率： rate(http_requests_total[5m]) 查询当前系统中...每个时间戳的值都是按时间倒序记录在时间序列中的，该值是从时间范围内的时间戳获取的对应的值。...这是因为现在每一个时间序列中都有多个时间戳多个值，所以没办法渲染，必须是标量或者瞬时向量才可以绘制图形。.../querying/functions)，不过对于区间向量来说最常用的函数并不多，使用最频繁的有如下几个函数： rate(): 计算整个时间范围内区间向量中时间序列的每秒平均增长率 irate(): 仅使用时间范围中的最后两个数据点来计算区间向量中时间序列的每秒平均增长率...， irate 只能用于绘制快速变化的序列，在长期趋势分析或者告警中更推荐使用 rate 函数 increase(): 计算所选时间范围内时间序列的增量，它基本上是速率乘以时间范围选择器中的秒数 我们选择的时间范围持续时间将确定图表的粒度
本文会介绍数据查询的基本使用。 PromQL 简介 Prometheus 通过指标名称（metrics name）以及对应的一组标签（labelset）唯一定义一条时间序列。...Prometheus 提供了一种称为 PromQL 的功能查询语言，使用户可以实时选择和汇总时间序列数据。...PromQL 基本使用 时间序列选择器 瞬时向量选择器 瞬时向量选择器允许在给定的时间戳上选择一组时间序列和每个样本的单个采样值，返回值中只会包含该时间序列中的最新的一个样本值。...每个块保存了在该时间段内的序列数据，每个数据块可以单独行使数据库行为，优点如下： 在指定一个时间范围时只需要查询其中一些子块，能有效的减少查询时间。...获取绘图数据时，需要指定参数 query 查询范围，指定获取时间序列样本量的大小，step 查询步长，查询步长决定了绘图点的个数，步长越小绘图点越多，考虑到图的直观及可读性需要选择合适的步长。
这在很大程度上定义了存储的数据以及如何进行调用。 垂直和水平 在简化试图中，所有数据点都可以被布局在二维平面中。水平维度代表时间，序列标识符空间则遍布在垂直维度。...我们期望批量执行写入，但批量的内容只是多个序列的数据点的集合。在一个时间窗口内查询一个序列的数据点时，不仅需要指出这些数据点的位置，还需要从磁盘的各个地方读取数据。...转换周期可能会持续数小时，且无法确认使用的最大资源。 为每个时间序列保持一个文件的方式很容易会导致Prometheus进程的退出。...来自每个块的局部结果最终会合并成整体结果。 这种水平分割增加了几大功能： 当请求一个时间范围时，可以很容易地忽略不在该范围内的所有数据块(block)。...那么在基于block的设计中如何丢弃老的数据？非常简单，如果一个block中的数据不在保留窗口内，只需要删除该block的目录即可。
Path），将指标持久化至本身的TSDB中，TSDB最终会把内存中的时间序列压缩落到硬盘，除此之外，Prometheus 会定期通过 PromQL 计算设置好的告警规则，决定是否生成告警到 Alertmanager...Prometheus 是基于时间序列存储的，首先了解一下什么是时间序列，时间序列的格式类似于（timestamp，value）这种格式，即一个时间点拥有一个对应值，例如生活中很常见的天气预报，如：[(14...每一组唯一的标签集合对应着一个唯一的向量（vector），也可叫做一个时间序列（Time Serie），当在某一个时间点来看它时，它是一个瞬时向量（Instant Vector），瞬时向量的时序只有一个时间点以及它对于的一个值...Querier 收到一个请求时，它会向相关的 Sidecar 发送请求，并从他们的 Prometheus 服务器获取时间序列数据。 它将这些响应的数据聚合在一起，并对它们执行 PromQL 查询。...其中一个例子中就是M3DB，M3DB是一个分布式的时间序列数据库，它提供了Prometheus的远程读写接口，当一个时间序列写入到M3DB集群后会按照分片（Shard）和复制（Replication Factor
这篇文章介绍如何使用 PromQL 查询 Prometheus 里面的数据。...包括如何使用函数，理解这些函数，Metrics 的逻辑等等，因为看了很多教程试图学习 PromQL，发现这些教程都直说有哪些函数、语法是什么，看完之后还是很难理解。比如 [1m] 是什么意思？...因为每一个时间点的总请求数都会包含之前时间点的请求数，所以可以理解成它是一个“有状态的”（非官方说法，我这么说只是为了方便读者理解）。...使用 Counter 记录每一个时间点的“总数”，然后除以时间，就可以得到 QPS，packets/s 等数据。 为什么需要 Counter 呢？...比如当前的内存值，当前的 CPU 使用率。当然，如果你想要查询历史的值，依然是可以查到的。只不过对于每一个时间点的“内存使用量”这个 Gauge，不包含历史的数据。
一个field：温度值 其中4个数据点使用的metric、tag是相同的，所以是同一个时间序列。...两个域：风向(direction)和速度(speed)，分别来自不同的传感器。 如图，当使用的是metric、field和tag是相同的时，是同一个时间序列。...将数据采用metric+field的方式存储的优势在于，可以在同一个时间序列下联合查询。...另一个方面是压缩后的数据可以更容易保证存储到内存中，比如最近3小时的数据是1T，我现在只有100G的内存，如果不压缩，就会有900G的数据被迫放到硬盘上，这样的话查询开销会非常之大，而使用压缩会将这1T...这样的聚合实际上就是简单的count以及max，问题是如何能高效的在那么大的数据量的基础上将满足条件的原始数据查询出来并聚合，要知道统计的原始值可能因为时间比较久远而不在内存中哈，因此这可能是一个非常耗时的操作
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