很多时候,我们观察程序是否如期运行,或者是否有错误,最直接的方式就是看运行日志,当然要想从日志快速查到我们想要的信息,前提是程序打印的日志要精炼、精准。 但日志涵盖的信息远不止于此,比如对于 nginx 的 access.log 日志,我们可以根据日志信息分析用户行为。 什么用户行为呢?比如分析出哪个页面访问次数(PV)最多,访问人数(UV)最多,以及哪天访问量最多,哪个请求访问最多等等。 这次,将用一个大概几万条记录的 nginx 日志文件作为案例,一起来看看如何分析出「用户信息」。 ---- 别急着开
很多时候,我们观察程序是否如期运行,或者是否有错误,最直接的方式就是看运行日志,当然要想从日志快速查到我们想要的信息,前提是程序打印的日志要精炼、精准。
我们都知道日志在一个程序中有着重要的作用,撮合引擎也同样需要一个完善的日志输出功能,以方便调试和查询数据。
“大疫”当前,大家每天醒来第一件事就是打开手机,看看本地又新增几个确诊,老家又新增多少疑似,亲朋好友那边又有哪些传言……与其在家闲出P,为何不借助平台数据,用PowerBI来小试一把牛刀呢。
日期和时间是每个系统,每个数据库设计必不可少的部分。也是容易被大家忽视的部分。很多开发者可能根本不了解以不同类型存储日期和时间意味着什么。
文章背景: 在工作中,有时想获取文件夹内日期最近的文件,可以借助Dir函数来进行任务的实现。
脚本说明 createtb.sh:创建hive表,触发监控目录脚本 monitor.sh:监控目录,根据文件变化自动触发导入hive表 loadtb_all.sh:第一次将文件导入hive表(第一次建表时触发) loadtb_mid.sh:第N此件文件导入hive表(监控文件添加时触发) 脚本上传 ## 给 /home/hive/ 目录下的所有脚本赋予执行权限 chmod +x /home/hive/*.sh ## 如果脚本在windowns环境下编辑,需要将脚本转化为unix格式
最近的任务经常涉及到日志的记录,特意去又学了一遍logging的记录方法。跟java一样,python的日志记录也是比较繁琐的一件事,在写一条记录之前,要写好多东西。典型的日志记录的步骤是这样的: 创建logger 创建handler 定义formatter 给handler添加formatter 给logger添加handler 写成代码差不多就是酱婶的(这个是照别的网页抄的,参考附注): 1 import logging 2 3 # 1、创建一个logger 4 logger = logg
以声明时间戳、使用日历处理日期和格式化解析日期时间。但这些类的API可读性差、使用繁琐,且非线程安全,如同设计的翔一样的IO,也是Java让人诟病的一大原因。
在大数据分析中,窗口函数最常见的应用场景就是对数据进行分组后,求组内数据topN的需求,如果没有窗口函数,实现这样一个需求还是比较复杂的,不过现在大多数标准SQL中都支持这样的功能,今天我们就来学习下如何在spark sql使用窗口函数来完成一个分组求TopN的需求。
大家好,我是大鹏,城市数据团联合发起人,致力于Python数据分析、数据可视化的应用与教学。
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行,比如在Java或者Scala,Python里面,正是因为这样的特性,使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询,我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析,也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限,比如我有下面的一个功能: 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据,现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面,方
文章背景: 在工作中,需要定期对原始数据进行备份。有时,需要查看文件夹内各个文件的最新修改时间,从而确保最新的测试数据得到了备份。因此,需要遍历各文件得到最新修改时间,这里提供两个自定义函数。
刚刚进入新公司,正在适应新环境,最近都没什么时间整理框架和写博客,今天恰好有时间就把VFX Lab发布了。目前里面就一个特效哈,后续会慢慢补充。
可以用反向思维,先查询出表里面有小于 80 分的 name,然后用 not in 去除掉
写过 Sql 的同学应该都知道 group by 是用来对数据进行分组的,一般与聚合函数一起使用,对分组后的数据进行聚合。虽然大家都在用,但是有些同学还是不太清楚 group by 的底层到底是如何实现分组并且最后进行聚合的。今天就讲讲 group by 的底层实现。
和很多同学接触过程中,我发现自学Python数据分析的一个难点是资料繁多,过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起,夹杂着大量Python开发的知识点,花了很多时间却始终云里雾里,不知道哪些知识才是真正有用的。本来以为上手就能写爬虫出图,却在看基础的过程中消耗了一周又一周,以至于很多励志学习Python的小伙伴牺牲在了入门的前一步。
导语 | 对于很多工程人员来说,Paxos算法不容易理解和落地实现。因此斯坦福学者提出了一个更易理解和实现的共识算法Raft。本文主要介绍Raft的基本原理、算法流程以及和Paxos的区别。 一、Raft算法背景 在学术理论界,分布式一致性算法的代表还是Paxos。但是少数理解的人觉得很简单,尚未理解的觉得很难,大多数人还是一知半解。Paxos的可理解性和工程落地性的门槛很高。斯坦福学者也花了很多时间理解Paxos,于是他们又研究出Raft。 二、Raft算法基本原理 共识算法就是保证一个集群的多
到2017年初,我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用,使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询, 10,000个Spark作业,以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制,许多服务受到高数据延迟的影响。
注:以下讨论核心在于解释原理,所涉及到的数据和表结构均为虚构。本文代码较多,如果看不清楚,可以在后台回复“sql”获取本文PDF版本。
在 GitHub 或 Gitlab 等开源的公共组件仓库里面,应该需要维护更新日志 CHANGELOG.md 文档,方便让用户和开发人员更简单明确的知晓项目在不同版本之间有哪些显著变动。但是没有任何一个能说服所有人的 更新日志 一定需要维护的原因,以及 更新日志 的文档格式
本教程主要的目的是实现影像加载并且获取影像的最新日期,并按照指定的格式将影像时间打印到控制台中。其实这里最基本的操作步骤就是影像数据预处理,将我们影像的时间进行筛选,然后将百万毫秒单位转化为指定的时间格式,这样方便我们查询数据集的日期。
粒度取决于维度的组合,即我们想通过什么角度去看事物。不同的业务场景,对数据粒度有不同的要求。粒度越细可以表达的东西越多、粒度越粗可以表达的东西就越少了。
在我们的用例中1-10% 是对历史记录的更新。当记录更新时,我们需要从之前的 updated_date 分区中删除之前的条目,并将条目添加到最新的分区中,在没有删除和更新功能的情况下,我们必须重新读取整个历史表分区 -> 去重数据 -> 用新的去重数据覆盖整个表分区
”销售订单表”记录了销售情况,每一张数据表示哪位顾客、在哪一天、哪个网点购买了什么产品,购买的数量是多少,以及对应产品的零售价
Peewee 默认支持 Sqlite、MySQL、PostgreSQL 三种数据库,如果要使用其他数据库,需要同时安装扩展库。比如 SQL Server,需要安装 peewee-mssql。
文章背景: 对于时间这种实时变化的维度,我们希望每次打开报表时,看到的默认是最新日期的数据,然后通过时间切片器选择其他日期来查看历史的数据。
前面通过五篇文章基本介绍完JSR-310常用的日期时间API以及一些工具类,这篇博文主要说说笔者在生产实战中使用JSR-310日期时间API的一些经验。
本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表?基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题?如何生成画像宽表?针对这些问题本节会给出详细解答。
既然已经做了周分析,固定日期汇报,那么,咱们继续做一下移动周期汇报!既然已经做了,那就做到最好!
初学Android,虽然自以为Java基础还行,上手应当是飞快,但还是栽了不少跟头,其中依赖库的最新版本号如何获取就是一个问题。以下我给出查找最新依赖库版本的案例,来说明解决这个问题的方案:
本套SQL题的答案是由许多大佬共同贡献,1+1的力量是远远大于2的,有不少题目都采用了非常巧妙的解法,也有不少题目有多种解法。本套大数据SQL题不仅题目丰富多样,答案更是精彩绝伦!
处理数量较大的数据时,一般分为数据获取、数据筛选,以及结果展示几个步骤。在 Excel 中,我们可以利用数据透视表(Pivot Table)方便快捷的实现这些工作。
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数(Oracle中叫分析函数),然后再使用MySQL 8.0之前的时候,就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了,虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能,但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣,看起来写起了都比较难受。
然后突然想到了之前被挂马的事件(Event),f12看看 发现加载了一个陌生的jsmarket.js
该文介绍了Java 8中新的日期时间类,包括LocalDate、LocalTime、LocalDateTime、ZonedDateTime和Instant,以及它们之间的区别和用法。此外还介绍了如何从数据库中查询日期和时间。
文章更新时间,本地和远程部署的不同,远程通过github action|vecel部署,远程部署后的时间不对,会把所有文章时间都更为最新。
B站(哔哩哔哩)是国内知名的视频弹幕网站,也是中国最大的年轻人聚集地之一,想要知道B站弹幕爱刷什么梗?不同分区UP主弹幕各有什么特点?如何快速成为B站弹幕老司机?本文就通过Python爬取B站不同UP主近20万+弹幕数据进行分析,全文共分为两个部分,第一部分为不同分区up主的弹幕分析,第二部分为Python爬取B站弹幕技术分析。
在数据分析、数据可视化产品中,最常用到的分析思路就是对比分析,有对比才有直观的量化评价标准,如果只是说今天DAU 1000W,那这1000W仅是个数字而已,业务表现到底是好还是坏呢?对比分析过程,日期
接着上篇文章,本篇来看下如何在scala中完成使用spark sql将不同日期的数据导入不同的es索引里面。 首下看下用到的依赖包有哪些: 下面看相关的代码,代码可直接在跑在win上的idea中,使用的是local模式,数据是模拟造的: 分析下,代码执行过程: (1)首先创建了一个SparkSession对象,注意这是新版本的写法,然后加入了es相关配置 (2)导入了隐式转化的es相关的包 (3)通过Seq+Tuple创建了一个DataFrame对象,并注册成一个表 (4)导入spark sql后,执行了一
聚合函数(多行函数、分组函数、组函数):操作多行数据,并返回一个结果。比如 SUM
公民身份号码是特征组合码,由十七位数字本体码和一位校验码组成。排列顺序从左至右依次为:六位地址码,八位出生日期码,三位顺序码和一位校验码。
本次更新股票数据-分析师指数排行接口。本接口主要东方财富的分析师指数排行数据,可以通过该接口获取查询从 2013 年至今的年度分析师排行情况,具体字段参见代码。
year:表示年份的整数值。0到99会被映射至1900年至1999年,其它值代表实际年份。
进程和操作系统内核需要能够未发生的时间记日志。这些日志可用于系统审核和问题的故障排除。依照惯例,这些日志永久存储在 /var/log 目录中
大数据文摘作品,转载需授权 编译: 郭姝妤 姚佳灵 校对:吴怡雯 你已经花了无数时间来创建和进行一系列的活动,现在你终于准备好了要把结果展示给老板看。你已经精心排练了你的演示报告,对整个工作感觉好极了,除了那张展现结果表述得不是很清楚的幻灯片。 就算数据的其余部分很吸引人,你知道老板总是会不自觉地把注意力集中到那张表述不太清楚的幻灯片上。虽然你可能不喜欢那样,但是我们认为任何活动最重要的部分是在所有工作都做完了才到来的。换句话说,那张图是十分重要的。 当然,做一张简单的图表很容易,但是要让你的下次
el-date-picker组件也对应的有4种形式,当切换不同日期维度时,显示对应的日期组件
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性,离线数据、实时数据分别指的是什么,业务应用时,究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求,想着肯定越实时越好,数据团队怎样
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