文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python黑客编程3网络数据监听和过滤

pcap类的setfilter方法用来设置监听过滤条件，这里我们设置过滤的数据包为tcp协议80端口的数据。之后程序就进入监听状态了。...对于数据包的分析，新手可能会感到迷茫，如何选择合适的协议和方法来分析呢？这个问题的答案不在代码，而在于网络通信协议本身的掌握和理解。...在方法printPcap中，获取ip数据报的内容，然后获取它的源ip和目标ip数据，通过socket.inet_ntoa方法转换成ip字符串，最后打印出来。结果如下图所示： ?...PacketHandler实际上是通过数据包过滤可访问的无线网络的SSID。...没有深入讲解网络数据监听和分析的技术内容，介绍了Python中相关的组件，这样读者可以快速入门。

4.7K30

get动态增量新功能，让大数据量入集市更便捷

举个例子，某部门分析的是订单数据，有历史5年的订单数据（2016年1月到2021年3月），历史数据不会变化，只有最近3个月的数据会发生变化，每天想要查询的历史所有订单数据（2016年1月到昨天的数据都可能会查询...如果使用“增量导入数据”的“普通增量”，每天追加前一天的数据到集市中没有问题，但是无法满足“最近3个月的数据会变化”的场景，比如：咱们在2021年3月10号，将2021年3月9号的数据追加到集市中，但是到了...B.每天更新最近3个月数据 (1) 2021-03-02号以及之后每天更新最近3个月数据 文件夹：还是跟之前保持一致 按周期进行更新，更新范围：近2月到今天，也就是2021-01-01开始到今天 更新的效果是按月进行分割...一个完整的动态增量的实例就讲完了，实际使用中咱们可以根据情况进行调整，总的来说动态增量可以实现某段时间的数据按月（按年或按日）进行分割入集市，并打上meta，同时，可以实现对已经入集市的数据进行按月（按年或按日...敬请期待下期文章【meta使用——文件过滤】。

1.1K30
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    vivo 短视频推荐去重服务的设计实践

    因需要支持至少三个月的播放历史记录，因此选用布隆过滤器存储用户观看过的视频记录，这样相比存储原始视频ID，空间占用上会极大压缩。...因只需存储100条下发视频记录，整体的数据量不大，而且考虑到要对100条之前的数据淘汰，仍然使用Redis存储最近100条的下发记录。...接下来详细阐述我们在流量汇聚和布隆过滤器写入方面的设计和考虑。...在数据读取的时候，根据当前时间选择读取最近4个月数据用于去重。之所以需要读取4个月的数据，是因为当月数据未满一个月，为了保证三个月内不会再向用户重复推荐，需要读取三个完整月和当月数据。...[图片] （图8：整体方案流程） 首先，从Kafka播放埋点监听到数据以后，我们根据用户ID将该条视频追加到用户对应的播放历史中暂存，同时根据当前时间和用户ID的Hash值确定对应时间环，并将用户ID保存到该时间环对应的用户列表中

    1.4K30

    旅游推荐系统的演进

    取用户最近一个月内浏览、收藏未购买的POI，按城市分组，按POI ID去重，越实时权重越高。...基于POI浏览行为的协同过滤 根据UUID维度的浏览数据来计算POI之间的相似度，浏览行为比下单、支付行为更为稠密。时间窗口取一个月的数据，理论上只要计算计算能力不是瓶颈，时间窗口应该尽可能的长。...在早期只有热销策略一个时不需要Rerank，直接根据热销得分来排序，加入历史行为强相关和Location-Based策略后也是按固定展位交叉展示的，比如：第1、3、5、7位给历史行为强相关策略，第2、4...模型上尝试了短周期模型+长周期模型的融合，短周期为近期一个月数据，长周期为近期三个月数据。从线上结果看直接用短周期模型效果最好，这可能跟旅游应季变化快有关。...每个标签都可以定义一套挖掘方法，比如：“亲子同乐”有以下几类方法： POI下有亲子票种 Deal标题包含“亲子” 同一POI下同时包含“成人票”和“儿童票” 用户画像为“亲子”的用户最近一个月购买的POI

    2.5K40

    Elasticsearch-JSON串查询总结

    Elasticsearch-JSON查询总结 一.数据模型 (1) 索引定义： INDEX:POC TYPE:zabbixmetadata (2) 数据实体： ID：自增主键 ID：ID值 VALUE_DAY...：该机器当天的值 GROUPNAME：组名 TYPE_MACHINE：机器类型 DATE：日期 TYPE：类型 (3)数据示例： 二.JSON查询 1.单个变量的查询 POST poc/zabbixmetadata...这意味着我们需要每次执行这条查询时都检测一整个月的日志事件。...我们可以通过组合一个缓存的过滤器来让这变得更有效率：我们可以添加一个含固定时间的过滤器来排除掉这个月的大部分数据，例如昨晚凌晨： [ "bool": { "must": [...now-1h条件没有被缓存，因为now表示最近一毫秒的时间。然而，得益于第一个过滤器，第二个过滤器只需要检测当天的文档就行。 上面的实现能正常工作是因为自从昨晚凌晨条件比最近一小时条件位置更前。

    1.4K30

    安装Google Analytics 4 后的十大必要设置

    数据保留 数据保留时间对探索会有影响，探索里能选择的最大时间范围就是你设置的保留时间，如果你没有设置，GA4里的数据保留默认是2个月，探索里最多可以对最近两个月的数据做分析，所以，一定要将数据保留事件设置为最长时间...事件数据保留期：事件数据保留，默认是2个月，建议选14个月，这个设置是不可回溯的，对已经收集的数据是有影响的。...如一个用户没给月持续性的访问，那么这个用户的数据就不会达到14个月的期限，一直都在的。...启用Google Signal 如果你没有开启Google Signal，那么受众特征和兴趣报告会是没有数据的，详细请看Google Analytics 4 中的受众特征和兴趣没数据？...中的Google Signal 数据过滤 其实这个就是过滤器了，是将自己内部流量过滤，目前只能过滤开发流量和通过IP维度的数据，详细的可以看GA4中过滤内部流量（过滤器） 隐去数据 隐去数据是将

    22010

    提速银行用户画像客群交集计算200+倍

    比如：滴滴出行和手机银行共同的客户，要对性别、年龄段和地域维度进行筛选，最终计算出满足各个维度条件的客户数量。为了从时间维度做分析，每次要计算一年的结果，因此要保存十二个月的历史数据，每个月一套。...每个月都保存完整数据，X银行标配的虚拟机是16G内存，一个月的数据都存不下，无法实施全内存计算。从外存读取数据并计算，首先要考虑减少数据存储量和访问量。...对新存储文件条件过滤的时候，遍历到客户001这一行，取得d1的值是3，找布尔序列第3个元素是true，所以客户001符合过滤条件。...按照新的思路，算法的主体是对大列存数据表做按位计算和布尔维序列的过滤遍历。AND关系的过滤条件有很多，涉及多个字段。可以考虑遍历时，排在前面的条件对应字段先读取计算。...再编写查询的SPL代码，将输入条件（维度属性和求交集的客群）转化为布尔维和按位计算需要的格式，对新的存储结构做游标前过滤、计数。

    10110

    《读书报告 – Elasticsearch入门 》----Part II 深入搜索（1）

    Part II 深入搜索 搜索不仅仅是全文本搜索：数据的很大部分是结构化的值例如日期、数字。这部分开始解释怎样以一种高效地方式结合结构化搜索和全文本搜索。..."price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8" } 现在我们的 term 过滤器将按预期工作。...让我们在新索引的数据上再试一次（注意，查询和过滤都没有修改，只是数据被重新映射了）。...倒排索引是标记和包含它们的文档的一个简单列表。假如一个字段不存在，它就没有任何标记，也就意味着它无法被倒排索引的数据结构表达出来。 本质上来说，null，[]（空数组）和 [null] 是相等的。...我们可以通过组合一个缓存的过滤器来让这变得更有效率：我们可以添加一个含固定时间的过滤器来排除掉这个月的大部分数据，例如昨晚凌晨： "bool": { "must": [ { "range

    2.1K40

    Local index or Global index？

    = :1 and rownum = :"SYS_B_5"; 其中T_EXP_OP_RECORD_CONTAINER 表是一个在Create_time字段按天一级分和op_code字段按地区二级分区的分区表...SQL执行计划如下： 看到上面的执行计划后，就会明白平均执行时间是1秒多就正常了：这个查询要到6030个local index里面检索数据，平均每个local index至少要扫描3个buffers...但是，因为该表非常庞大（表和索引占用的空间达到T级），需要定期删除（转移）历史分区，只保留最近一年的数据，如果创建的是global index，删除历史分区后，需要对global index进行重建，维护时间窗口很难完成...针对快递业务的特点，老虎刘给出的建议是： 1、仍使用local index，重建表，减少分区数量：按天分区改为按月分区，不要子分区； 2、因为很少有用户会查询1个月以上的快递单，该表只保留最近2个月分区数据...3、通过plsql实现查询：当前分区没有查询到结果，再去查询历史分区。这样也能保证超过2个月的快递单也能正常查询。

    1.4K20

    【Elasticsearch系列十三】Elastic Stack

    ，那么这个区间也是要返回的，不然默认是会过滤掉这个区间的extended_bounds，min，max：划分 bucket 的时候，会限定在这个起始日期，和截止日期内GET /tvs/_search{...aggs": { "avg_price": { "avg": { "field": "price" } } }}11.bucket filter：统计品牌最近一个月的平均价格...，如果，比如说，你要统计，长虹电视，最近 1 个月的平均值; 最近 3 个月的平均值; 最近 6 个月的平均值bucket filter：对不同的 bucket 下的 aggs，进行 filter12....日志记录和日志分析：收集、存储和分析服务器日志、应用日志等。基础设施监控：监控服务器、网络设备等基础设施的性能指标。安全分析：分析安全日志，进行入侵检测和威胁分析。...Elasticsearch 的引入主要是为了应对大数据环境下的海量数据检索和实时分析需求，它通过分布式架构和高效的索引机制，提供了快速的搜索和分析能力。

    10110

    【Elasticsearch系列十二】聚合-电视案例

    ，那么这个区间也是要返回的，不然默认是会过滤掉这个区间的extended_bounds，min，max：划分 bucket 的时候，会限定在这个起始日期，和截止日期内GET /tvs/_search{...aggs": { "avg_price": { "avg": { "field": "price" } } }}11.bucket filter：统计品牌最近一个月的平均价格...，如果，比如说，你要统计，长虹电视，最近 1 个月的平均值; 最近 3 个月的平均值; 最近 6 个月的平均值bucket filter：对不同的 bucket 下的 aggs，进行 filter12....日志记录和日志分析：收集、存储和分析服务器日志、应用日志等。基础设施监控：监控服务器、网络设备等基础设施的性能指标。安全分析：分析安全日志，进行入侵检测和威胁分析。...Elasticsearch 的引入主要是为了应对大数据环境下的海量数据检索和实时分析需求，它通过分布式架构和高效的索引机制，提供了快速的搜索和分析能力。

    7810

    Now 直播发现页短视频瀑布流优化

    实现这个需求最简单的方法是保存用户最近观看过的全部短视频作为过滤器，每次返回列表的时候，从头部开始遍历，去掉用户看过的短视频。显然，过滤器的容量，决定了短视频列表的最大展示深度。...根据产品需求，发现页需要展示最近一个月的短视频，大约4000个，平均每个短视频id的长度为50字节，这个过滤器如果用传统的redis set等手段实现，存储成本和过滤效率都比较低，针对这个问题，我们采用了一个简单而强大的数据结构...我们使用MurmurHash和bitset实现了一个可以序列化成整形数组的布隆过滤器，可以利用redis支持的简单key-value数据结构进行存取，在本地实现高效的过滤运算，一个能保存4000个短视频...id的布隆过滤器，只占用不到8KB的空间，get&set的效率都比较高。...我们用redis维护了一个最近观看的100个短视频id，当布隆过滤器空间利用率超过百分之50的时候，清空并使用这100个id进行重建，避免了极端情况下的重复问题。

    3.6K00

    SQL入门教程（2）：怎么用SQL做基础信息检索?

    在 SQL 中，常用的语法主要包括数据查询、数据过滤、数据排序、数据分组等基本操作。下面我们逐一介绍这些操作。...如果你想选择所有的列，可以使用 * 来代替列名：SELECT * FROM table_name;WHERE：用于过滤数据SELECT column1, column2 FROM table_name...如果你想把用户数据表（users）和订单数据表（orders）连接起来，查询每个用户的订单信息：SELECT users.name, orders.order_id FROM users INNER JOIN...示例： 计算每个月的留存率SELECT MONTH(registration_date) AS registration_month, COUNT(DISTINCT user_id) AS...usersGROUP BY registration_month;这个查询计算了每个月的注册用户总数和留存用户数量，帮助你分析哪些月份的用户留存率较高，进而评估营销活动的效果。

    9910

    Oracle分析函数、多维函数简单应用

    其实和GROUPING原理差不多，GROUPING参数为单值，且只返回1,1 --GROUPING_ID,则返回按2的指数进行累计得到空值区域的值 SELECT Product,Area,SalesDate...--GROUP_ID单独答应在SELECT 中出现意义不大，常在HAVING 中使用达到过滤重复统计的目的。...GROUP BY CUBE(Product,Area),CUBE(Product,SalesDate) HAVING GROUP_ID()=0 ORDER BY 1,2,3 --例如该例子中分别按...30天的平均值，最近一个月的平均值 ACCU30DAY,ACCU1MONTH, --最近30天的累加值，最近一个月的累加值 SALESNUMBER1DAY,SALESNUMBER7DAY...YYYYMMDD') RANGE BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING) FROM TEST 遇到一个问题，假如BI报表中的月份是字符串，而碰巧断月了，如何准确求得上个月的数据

    96930

    【架构】基于ElasticSearch的舆情分析系统数据架构优化

    图是使用Excalidraw画的） 系统对数据划分了三个层次： 最近三个月的是价值最大的，经常需要查询，所以存ES； 最近一年的数据也是要用的，只是频类低很多，保存在了MySQL； 一年以上的历史数据很少用到...现有的做法就是将可能的数据都查出来，然后一条一条的在代码中判断过滤，可想而知这个过程是多么的漫长。 3....有了这个就很简单的，就是使用冷节点来替换MySQL保存最近一年的数据，如图： 4....不过这个方案也并不完美，因为热数据本来只需要保存3个月，现在要就需要3到4个月，容量规划就得按4个月来，相当于热节点的成本增加了1/3。 5....小结 ---- 对于大数据系统，对数据进行合理的分层，区分冷热数据，是降低成本和提升效率的重要手段，差别只是以什么方案来实现。

    1.8K10

    Jmix 2.2 发布

    ▲Jmix2.2 发布 我们最近发布了 Jmix 的 2.2 版本。这篇博客中，我们将介绍这个新版本中增加的新功能和改进。 有关完整的详细信息和升级说明，请参阅文档中的最近更新[1]页面。...例如，有一个 VehicleCount 实体，该实体在 cars、motorcycles、bicycles 和 year 属性中按年份存储不同类型车辆的数量，您可以按下面的代码示例配置一个数据可视化的图表...还有一个有用的功能是新的 gridColumnVisibility 组件，用户能够隐藏和显示列： ▲DataGrid 列显示控制 通用过滤器支持集合属性 以前，要使用 genericFilter 组件按实体的集合属性过滤实体时...现在，在多对多映射中，按集合属性及其内部属性进行过滤与一对一映射一样简单：集合属性也显示在通用过滤器的“添加条件”对话框中，并且所需的 JPQL 条件由框架自动生成。...在下面的示例中，用户列表按链接 steps 集合的 completedDate 属性进行筛选： ▲通用过滤器集合属性过滤 - 配置 ▲通用过滤器集合属性过滤 - 结果 提升构建速度 虽然热部署技术在开发用户界面时大大缩短了反馈环路的时间

    8000

    数据建模之ODS层命名规范及质量规范

    增量数据：ods_{库名}_{表名}_{id}。 全量数据：ods_{库名}_{表名}。 ODS ETL过程的临时表：tmp_{临时表所在过程的输出表}_{从0开始的序号}。...同步任务命名规范 任务名：和表名保持一致。 数据存储及生命周期管理规范 数据表类型 存储方式 最长存储保留策略 ODS流水型全量表 按天分区 不可再生情况下，永久保存。...ODS增量表 按天分区 有对应全量表，最多保留最近14天分区数据。 无对应全量表，需要永久保留数据。 ODS ETL过程临时表 按天分区 最多保留最近7天分区。...DBSync非去重数据 按天分区 由应用通过中间层保留历史数据，默认ODS层不保留历史数据。 不可再生情况下，永久保存。 日志（数据量非常大，例如一天数据量大于100 GB）数据保留24个月。...无对应全量表，需要永久保留数据。 ODS ETL过程临时表 按天分区 最多保留最近7天分区。

    1.1K50
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券