基于对这些工具的分析，我们以现有的基础监控和日志采集为基础，融合Google Dapper思想，形成了统一的全链路自动化监控平台，并且可灵活快速接入公司的其他业务。...我们的设计 包装了客户端日志，在链路中加上前端节点；在Skywalking基础上，升级了UI页面增强交互和视觉；存储组件从关系型数据库改为图数据库，使得UI有更多的逻辑展示空间和更快的响应速度。...目前接入的其中一条业务线日志存储OPS高峰在每秒几十万，Hikv在几T（压缩后平均数据长度不到1k），ES每小时数据量在几百G（总量看保存多少小时），Hbase一天落地日志几十T。...1k），ES每小时数据量在几百G左右（总量看保存多少小时），Hbase一天落地日志量几十T。...未来，我们会在当前基础上，加入全链路压测（普通压测基本是单系统压测）的功能，使系统具备线上压测和模拟压测的能力，提前感知系统负载能力，使系统的资源伸缩智能化，以应对假期或者热剧等突发流量。
他在设计中还使用了其他组件，但不便透露更多细节，他希望将来为这项技术申请专利。 有了这个想法后，Sansone 开始着手准备一些原型，以验证这一设计是否有效。...Sansone 正在等待下一阶段的测试，之后再与汽车公司接触，但他希望有一天他的电动机将成为电动汽车的设计选择。...「现有电动机中的稀土材料是破坏电动汽车可持续性的主要因素，在我新颖的设计帮助下，我们将会看到电动汽车完全可持续发展的那一天会梦想成真。」Sansone 表示。...该赛道在财富社区的问答数据基础上，针对每个用户的问题，利用检索、深度学习、自然语言处理等技术，生成出流畅、准确、合理的针对该问题的回答。...AntSQL大规模金融语义解析中文Text-to-SQL挑战赛 该赛道采用金融领域的表格作为数据源，涵盖了基金的产品和属性，提供在此基础上的标注的Query-SQL对，希望选手们能在此基础上训练深度学习模型
带着天真的热情，我提出了一系列我认为在 GA4 中回答起来微不足道的问题，例如“从发布之日起，每个博客的浏览量分布情况如何？”...报告博客性能很快就成为我这个月最害怕的一天。虽然 Google Analytics 有其优势，尤其是易于集成和使用，但很明显它在许多关键方面受到限制：数据保留、采样、性能和灵活性。...虽然我们通常能够通过导出数据并使用clickhouse local查询文件或使用 GA4 的导入数据功能来克服这些挑战，但该过程缓慢且耗时。作为一个自认为半技术性的人，我渴望 SQL 的灵活性。...目前，我们每小时安排一次导出。我们每小时导出最后 60 分钟的数据。不过，我们偏移了此窗口，以允许事件可能出现延迟并出现在 BigQuery 中。...字典为我们提供了数据的内存中键值对表示，并针对低潜在查找查询进行了优化。一般而言，我们可以利用这种结构来提高查询的性能，尤其是在 JOIN 的一侧表示适合内存的查找表的情况下，JOIN 特别受益。
要跟踪所有这些特征可能会变得相当困难，特别是当您希望在数据库中存储或可视化这些特征时，您可能会希望避免产生过于混乱的图表。 循环编码 时间序列数据具有周期性循环的特点。...具体是如何编码的 以每天24小时为例，我们将时间映射到单位圆上。圆周代表一天，设圆心为原点(0,0)，半径为1。我们可将0点(午夜)设为起点，对应圆周上(1,0)的位置，并按逆时针方向进行。...甚至可将多个不同的周期合并编码。 基本单位圆 可以将相同的方法应用于其他周期，比如星期或年。在Python中实现这一点，首先需要将日期时间（在我这个例子中是每小时的时间戳）转换为数值变量。...但如果数据在较大的时间范围内(如中午12点至下午2点)呈现周期性波动，正弦余弦编码可能更加高效，能够较好捕捉数据的连续性和周期规律。...在选择编码方案前，务必对比one-hot与正弦余弦编码在你的数据上的表现，以确定更优方案。
这些功能在数据集中不易获得，但计算起来很简单： ? 上面的代码块需要的内存为零，不需要时间执行！这是因为代码导致创建虚拟列。...一周中每天和一天中每小时的车费与出行距离的平均比率 上面的数字是有道理的：最好的收入发生在高峰时段，特别是在一周工作日的中午。...这非常方便，只需要一次传递数据，就可以获得更好的性能。在此之后，我们只需以标准方式绘制结果数据帧： ? ?...到达目的地 我希望这篇文章是对 Vaex 的一个有用的介绍，它将帮助缓解你可能面临的一些「不舒服的数据」问题，至少当涉及到表格数据集时会对你有帮助。...有了 Vaex，你只需几秒钟就可以通过自己的笔记本电脑浏览超过十亿行数据，计算出各种统计数据、聚合数据，并生成信息丰富的图表。它不仅免费而且开源，我希望你会给它一个机会！
例如，一台模切机每小时生产100个塑料零件。质量工程师每小时测量五个随机选择的零件。每五个零件的样本就是一个子组。我应该选择多少个样本作为一个子组（Subgroup）？...对于最初的过程研究，每小时左右收集4或5个单位的子组是较常见的。随着过程的稳定（或改进），你可以减少子组的大小和频率。采集子组的时间要足够长，以确保主要变异源有机会发生。...在通常情况下，工业界更喜欢小而频繁的样本，所以以均值极差控制图（Xbar-R Chart） 最为常用，以便在制造出太多的缺陷产品之前发出工艺转变的信号。较大的子组是否更好？...例如，如果你选择子组大小为一天内的所有测量值，那么一天内的任何变化都可能相互平均，而不被发现。每个子组的大小应该代表有关过程的固有变化（也叫共因变化）的信息。...如果你知道在某一时间间隔内很少发生变化，就在该时间段内收集子组数据。什么时候子组不可行或不可取？当收集样本以了解一个过程时，通常最好将样本合并成子组。
，希望能帮忙优化一下。...详细的优化方案如下： 降低索引的粒度，按小时创建索引 写入时只写入当前小时的索引，查询时根据时间范围查询对应的索引 为了防止索引数量和分片数量膨胀，可以把旧的按小时创建的索引定期reindex到一个以当天日期为后缀的索引中...，reindex执行的是一个upsert操作， 如果source index中的docId在dest index中不存在，则插入该doc,否则更新该doc 配置定期reindex函数的触发方式为每小时的第...定期删除按小时建的索引 根据需要，可以选择在每天凌晨0点到5点这个时间段，业务请求量不大时，删除前一天按小时建的索引，避免过多的重复数据，以及避免分片数量膨胀。...索引进行聚合查询的时延，在利用缓存的情况下，聚合查询响应在ms级 相比按天建索引，采用按小时建索引的优化方案，增加了部分冗余的数据，分片的数量也有增加；因为每小时的数据量相比每天要小的多，所以按小时建的索引分片数量可以设置的低一些
系列，希望能够更加贴近我们的日常接触的生产环境。...但是坦白说，sql语句一直也就是简单的使用，尤其是现如今有以Hibernate等为代表ORM框架，我们很少需要手写那些sql语句，甚至在一些成熟的产品项目里，sql语句更是难得一见。...如何查询昨天的数据 在解决查询昨天的数据这个问题之前，我们首先得知道怎么获取今天的日期。...这时候我们可以用DATE_SUB来解决，比如date_sub(SYSDATE(), interval 1 day)表示在当前时间的基础上往前提一天就是昨天。...最终的sql语句类似 MyBatis-从查询昨天的数据说起 有了这些知识点，对于上面提到的定期删除数据以及其他的数据整理工作基本上都能解决了，剩下的就是敲代码实现业务了。
我的建议是学会如何使用事件和队列，可以将发送邮件任务交给专门的流程，以致于改善用户使用体验。 我上篇文章专门讲了laravel队列的使用，有兴趣的可以去看一下Laravel队列的使用。...如果这个排行榜数据的查询次数是 1000次每小时，那么一天下来执行的查询次数就是24000次。 现在，让我们假设这个排行榜是每小时更新一次 。那么，将每次的查询结果缓存一小时如何 ？...这个缓存组件的 * remember* 方法在未找到缓存的情况下将会先从数据库中获取数据，并缓存60分钟。到期后，将会再次从数据库中获取最新的数据，更新缓存。...查询次数 从 24000 到 24 次/天 。 优化九： 数据表要建立索引 记住，必要的时候请为您的数据表建立索引。 这看起来像是个没什么卵用的提示，但实际上这很有必要。...你可以通过多种方式来减少发送给用户的数据量： 压缩静态资源; 捆绑静态资源（将多个 CSS 文件或者 JS 脚本合并为一个，以减少请求次数）; 开启 gzip 压缩; 然而，如果你遇到大量的流量，我建议你可以将你的静态资源托管到专用的
现在它长大了，在随机的一小段文字中获得灵感，就能创作令人毛骨悚然的故事。研究团队也鼓励人们与Shelley互动，续写Shelley在推特上写的恐怖故事。...以Standing in the Woods这个主题为例，官网共收录了7个不同版本的故事，共有11名推特用户参与，发布的推特数有37个。...我无法再跑。那一刻，时间似乎好像凝固住了。我感觉到有什么东西在挠我痒痒，一种永不停止的灼烧感。现在，我理解了它的目的：不仅要杀死我，还要抹除一切我存在过的印记。...我感觉到它抬起了我的身体，接下来会发生什么？我很害怕。我看着我的“身体”在空中漂浮了13秒。在我最后残存的意识里，我为世界感到遗憾，因为世界即将终结。而我，作为外星人族群的一员，感到无比自豪。...这里A被称作 controller（图中是在处理序列数据，有个错误，最后应该是x3，y3）, 可以是FNNs（feedforward neural networks），也可以是RNNs，但RNNs能实现更多操作
： • max_queries_per_hour：每个用户每小时执行的最大查询数量 • max_updates_per_hour：每个用户每小时执行的最大更新数量 • max_connections_per_hour...：每用户每小时的最大连接数量 • max_user_connections：允许同时连接的数量 • MAX_STATEMENT_TIME：允许的最大查询执行时间，以秒为单位。...20 MAX_CONNECTIONS_PER_HOUR 0 MAX_USER_CONNECTIONS 10; 如果希望将这些值重新设置为默认值，则可以将这些值设置为0，...例如， ALTER USER 'root'@'%' WITH MAX_CONNECTIONS_PER_HOUR 0; 我有个大胆的想法 小伙伴在平常有没有遇到以下这种情况：遇到技术难题时，网上教程一堆堆...我公众号的技术文章，都是亲自校验过的。至少可以保证在发文的一段时间，不会过时。如果你在实操过程中，有遇到问题，可以在同名公众号留言，免费解答，相互学习，相互成长^v^
通过所提供的列表和 Pytrend API，我们获得了七个不同的关键词的搜索频率数据。在稍后的章节中我将详细介绍这些术语。 因素3：公众的认知也是另一重要影响因素。...要得到这些数据些难度，付费的 Twitter API 可以解决这个问题，但因为穷，我更希望把这笔钱花到其他地方。...在数字货币的例子中没有明显的季节性成分。下面的箱线图表明，以太坊在一天24小时内每小时的价格平均值相对恒定。其方差不同，但没有明显的模式。...2.特征选择 数据查询：以下是分析的数据及其来源： Cryptocompare API：XEM 和 IOT 的历史价格，每小时； Pytrends API：Google News 对「Cryptocurrency...如果使用付费的 Twitter 数据或者使用不同的机器学习模型可能会显著提高其性能，目前我会考虑提出一个能用于自动交易的交易信号算法，但摸摸我的钱包，我不禁流下了悲伤的泪水。
测试车道两侧放置了标准的交通锥，儿童大小的人形模型被放在测试跑道尽头的中间，就像小朋友要过马路一样。测试过程中，专业测试驾驶员首先将汽车的速度提高到每小时 40 英里。...Model 3 FSD Beta 10.12.2 在进入 FSD 模式时的初始速度为 40 英里 / 小时。...该赛道在财富社区的问答数据基础上，针对每个用户的问题，利用检索、深度学习、自然语言处理等技术，生成出流畅、准确、合理的针对该问题的回答。...AntSQL大规模金融语义解析中文Text-to-SQL挑战赛 该赛道采用金融领域的表格作为数据源，涵盖了基金的产品和属性，提供在此基础上的标注的Query-SQL对，希望选手们能在此基础上训练深度学习模型...，将自然语言准确的转换为可查询的SQL语句。
在迁移阶段，如果你将你的工作从现有的内部数据中心或机柜中迁出，在某些情况下，这种类型的云那么可能会导致一个大的法案，而它看起来更像一个电话号码；十位数。 为什么？...如果给你一台笔记本电脑，并说会收取按每小时收取使用费用，相信你在不使用它时，会随时关闭，以节省费用。 为了有效地使用这些云计算，你需要重新思考消耗他们的资源的方式。...这里有可以问自己三个简单的问题，可以知道你的工作量是否可以运行在这个实用类型的定价结构中： 1．当不使用的时候，我的工作量是否可以被关闭一些时间？ 2、工作量可以根据需求行设置，进行增加和减少吗？...这种方法让你支付用于运行代码的计算周期的费用，这以秒为单位，使其运行超高效！时尚的年轻人之为“无服务器计算”，，而这是其未来之路！ 听到你肯定的回答，这很好。但如果对上述问题的答案说“不”呢？...与大多数的客户一样，在一天结束时，你可能会结束这两者的混合模式，但人们看过这个文章这后，希望这让人认为更有意义，为什么，这两项费用的思维方式可以帮助你规划出哪种类型的云更加适合。
看大家对知识的热情这么高，我必须得开源一下了，在这贴出来当时的SQL。有个点声明，项目数据库在内网不好测试，我就模拟了一张表来给大家统计一下吧。...需求回顾：时间就'2020-01-14 00:00:00' - '2020-01-15 00:00:00' 为准，统计当天以每10分钟为间隔的分组数据。...@当年经理的SQL 其中时间根据需求自行修改，由于我只生成了一天的测试数据，我就以此为例。...那我怎么以10分钟为单位呢？？网上各种查，网上虚的太多。也没有找到真正有用的写法，这不是坑爹吗，后来我想了想。...好了，答应各位的已经搞定啦。有细心的小伙伴会发现，咦，你这数据中，如果没查到为0的怎么不显示呢？比如凌晨1点多的，都没有显示。这样岂不是还得后台处理补全？
TPC-H测试标准，以8张表，22个查询作为基础，在一定时间内(通常是1小时)，通过7个并发查询，衡量数据库的每秒处理事务数，作为数据库性能度量标准。...在1T的数据量下，花费近47万美金，达到了每小时100万的查询数，即每秒可完成280查询。公式表达，1009065.5 QphH@1000GB...., 配置 SQL Server TPC-H 测试标准： image image 在 TPC-H 整套测试方案中，指定了8张表，22个查询，配备相应的数据生成程序与查询生成程序，但这两个程序都是使用c/c...在搜索了 n 篇论文以及博文之后，我发现 HammerDB 已经替我们把这些环境配置都搞定了，于是就它了。 有了 HammerDB,我们唯一要做的事情，就是指定一个可用的测试数据库就可以。...那么是不是 Throughput 为6，就是我的数据库极限了呢，我怀疑，可以更高。
但是我们在数据湖中获得的数据通常以 D -1 的每日批处理粒度出现，即使我们每天不止一次地运行这些日常批处理数据处理系统以获取当前 D 的最新数据，这些批处理系统的固有局限性也无助于我们解决近实时业务用例...此外如果我们按小时（而不是每日分区）对 S3 数据集进行分区，那么这会将分区粒度设置为每小时间隔。...每小时 OLAP 让我快速展示一下我们的端到端消息 OLAP 计算管道与 10 天事件流的架构 在 kafka 层，我们的 kafka 输入源每个都有 1 天的主题保留期。...在摄取层，我们有 Spark 结构化流作业，从 kafka 源读取数据并将微批处理写入 S3 支持的 Hudi 表。这是我们配置为保持 10k 提交以启用 10 天事件流播放的地方。...部分记录更新 上面的管道显示了我们如何通过读取和合并两个增量上游数据源来创建每小时增量 OLAP。 然而这些增量数据处理有其自身的挑战。
TPC-H测试标准，以8张表，22个查询作为基础，在一定时间内(通常是1小时)，通过7个并发查询，衡量数据库的每秒处理事务数，作为数据库性能度量标准。...在1T的数据量下，花费近47万美金，达到了每小时100万的查询数，即每秒可完成280查询。公式表达，1009065.5 QphH@1000GB....SQL Server TPC-H 测试标准，所以在 HammerDB 中，我们需要预先配置： 第一次打开 HammerDB 是这样的，以 Oracle TPC-C 为默认选中状态： image 通过菜单...在搜索了 n 篇论文以及博文之后，我发现 HammerDB 已经替我们把这些环境配置都搞定了，于是就它了。 有了 HammerDB,我们唯一要做的事情，就是指定一个可用的测试数据库就可以。...那么是不是 Throughput 为6，就是我的数据库极限了呢，我怀疑，可以更高。
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