从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。...2019 年 7 月，分析型数据库 ADB 3.0(AnalyticDB for MySQL 3.0) 发布，高度兼容 MySQL 协议以及 SQL:2003 语法标准，支持对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索
文章目录 4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 2.导入数据 二、借助Hive进行统计 1.1 准备工作：建立分区表 1.2 使用HQL统计关键指标 总结...4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 如果在lsn等虚拟环境中开启需要先执行格式化 hadoop namenode -format 启动Hadoop start-dfs.sh...start-yarn.sh 查看是否启动 jps 2.导入数据 将数据上传到hadoop集群所在节点 创建hdfs目录 hadoop fs -mkdir -p /sx/cleandlog 将数据上传到...30 ; 使用Sqoop导入到MySQL以及可视化展示部分不再介绍，详细可参考 https://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 总结 本文为网站日志分析案例的第...4部分，基于MR清洗后的数据导入HIVE中，然后进行统计分析。
大数据平台每天会产生大量的日志，处理这些日志需要特定的日志系统。...一般而言，这些系统需要具有以下特征： 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统 具有高可扩展性。...即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展 为此建议将日志采集分析系统分为如下几个模块： ? 数据采集模块：负责从各节点上实时采集数据，建议选用Flume-NG来实现。...数据接入模块：由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步，因此添加一个消息中间件来作为缓冲，建议选用Kafka来实现。 流式计算模块：对采集到的数据进行实时分析，建议选用Storm来实现。...数据输出模块：对分析后的结果持久化,可以使用HDFS、MySQL等。 日志采集选型 大数据平台每天会产生大量的日志，处理这些日志需要特定的日志系统。
#!/bin/bash /// ./flowdata.log 2017-02-02 15:29:19,390 [views:111:ebitpost] [INF...
随着企业组织创建或者扩展其分析战略，这里有十几个需要揭穿的数据分析神话需要他们牢记在心。 神话1：数据分析需要大量投资 现在来看，几乎每一项技术都必须经过财务稳健性的过滤。“这项技术成本多少？”...“而且，数据和分析通常用于实现三个结果：改善流程效率、收入增长和主动风险管理。总而言之，数据和分析的应用，给任何公司带来了重要的成本收益。”...神话2：你需要大数据来执行分析 对很多人来说，大数据和分析这两个概念是齐头并进的。这个想法是说，企业组织需要在执行分析之前收集大量数据，以便产生业务洞察，改进决策等。...大数据分析的某些好处已经很明确了，那些拥有资源的企业确实可以通过利用数据存储作为分析的一部分来获得显著的竞争优势。但是，大数据是分析必不可少的想法是不正确的。...神话12：人工智能会毁掉人类的工作、破坏经济 从历史上看，新技术的引入颠覆了就业和行业，人们担心人工智能会消除人类执行某些任务的需求。
日志作为数据的载体，蕴含着丰富的信息，传统的日志分析方式低效而固化，无法应对数据体量大、格式不统一、增长速度快的现状，在交易出现异常及失败时，更难以满足实时处理、快速响应的需求。...本文讲述某支付公司采用日志易后，通过日志大数据实现业务深度分析及风险控制的实践经验。...为了更好发挥移动支付的便捷，支付公司对时效性，可靠性的要求很高，而这才是使用日志易大数据分析平台的深层次原因，日志易帮支付公司解决了最根本的行业需求，在可靠性方面展现了产品的价值。...该公司原有的解决方案存在一定的局限性，比如：手动工作耗时量大、实时性差、人为造成失误、分析维度不能灵活变动及决策滞后等等。 支付公司有时会根据业务需要，对数据进行收集、清理，包括日志数据的清理等。...日志易作为国内首家海量日志分析企业，一直致力于开发一款配置方便、功能强大的日志管理工具，以高品质的产品为金融行业用户信息化建设搭建高可靠平台，共同面对数字浪潮中更多的未知与挑战，实现支付企业对日志分析管理产品高效
flowtest -o /home/nrms/thirdparty/mongodb/mongodb-linux-x86_64-3.6.13/bak > mongodump.log 2>&1 &同时可见，导出不压缩，数据量比源目录大了很多...，大约2倍，侧面说明了mongodb库本身的内部数据压缩效果不错：1.4G data2.8G bak233M bak.tar三、导入1个集合 history_task 到 testdb...--authenticationDatabase admin --db flowtest /home/mongod/bak/flowtest > mongorestore.log 2>&1 &五、导入日志分析确定还原的集合列表...，并读取各个集合的元数据：2022-11-18T09:59:51.909+0800 The --db and --collection flags are deprecated for this
1：大数据平台网站日志分析系统，项目技术架构图： 2：大数据平台网站日志分析系统，流程图解析，整体流程如下： ETL即hive查询的sql; 但是，由于本案例的前提是处理海量数据，因而，流程中各环节所使用的技术则跟传统...BI完全不同: 1) 数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架FLUME 2) 数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群 3) 数据仓库技术：基于hadoop...之上的Hive 4) 数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具 5) 数据可视化：定制开发web程序或使用kettle等产品 6) 整个过程的流程调度：hadoop...生态圈中的oozie工具或其他类似开源产品 3：在一个完整的大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统...，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示： 4：采集网站的点击流数据分析项目流程图分析： 5：流式计算一般架构图： 待续......
文章目录 前言 本篇环境 结果展示 项目结构 前言 这一篇是最终篇，也是展示数据分析之后的结果的一篇。...其他文章： 淘宝双11大数据分析（环境篇） 淘宝双11大数据分析（数据准备篇） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-上） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-下） 淘宝双11大数据分析（Spark...分析篇） 本篇环境 Idea 中搭建一个 SSM 框架的 Web 项目。
分析Oracle数据库日志文件(1) 一、如何分析即LogMiner解释 从目前来看，分析Oracle日志的唯一方法就是使用Oracle公司提供的LogMiner来进行， Oracle数据库的所有更改都记录在日志中...通过对日志的分析我们可以实现下面的目的： 1、查明数据库的逻辑更改； 2、侦察并更正用户的误操作； 3、执行事后审计； 4、执行变化分析。...不仅如此，日志中记录的信息还包括：数据库的更改历史、更改类型（INSERT、UPDATE、DELETE、DDL等）、更改对应的SCN号、以及执行这些操作的用户信息等，LogMiner在分析日志时，将重构等价的...3、v$logmnr_logs，当前用于分析的日志列表。 4、v$logmnr_contents，日志分析结果。...2、提取和使用数据字典的选项：现在数据字典不仅可以提取到一个外部文件中，还可以直接提取到重做日志流中，它在日志流中提供了操作当时的数据字典快照，这样就可以实现离线分析。
初步想来，好像原因有两个：第一个原因是，我们的数据往往看起来不够“大”，导致我们似乎分析不出什么来。...对于业务中产生的数据，一般我们期望有几种用途：一是通过统计，用来做成分析报告，帮助人去思考解决业务问题；二是对一些筛选和统计后的数据，针对其变动进行自动监测，及时发现突发状况和问题；三是使用某些统计模型或者推算方法...所幸的是，现在“大数据”体系的实现手段，基本都已经开源化，我们完全可以利用这些知识和概念，去先构造我们最基础的数据系统，满足最基本的分析需求。 ?...为了解决日志数据量大的问题，人们不再把原始日志插入数据表，而是以文件形式存放。...为了解决统计数据结构过于复杂的问题，人们不再修改日志的字段结构，而是根据具体不同的统计需求，建立不同的“报表”数据表，由经过归并的日志数据表来进行统计，结果记录于报表数据表中。
if tel()>end: return s return s p=Pool(4) results=[] for i in range(12...): result=p.apply_async(run,args=(i*total/12,(i+1)*total/12)) results.append(result) p.close(
这次我们要学习的是制作双坐标柱状图 首先，相信大家得到下面这样的柱状图应该是没有问题的 ?...我们选中要改变坐标的一个指标，然后右击选择，设置数据系列格式，就会弹出下面这个对话框，将下图中红色箭头指示的地方改成次坐标 ? 然后就会变成下面这样了，有部分重叠了对不对！怎么办呢！...像这种双坐标图一般是用在图标中有两个系列及其以上的数据，并且他们的量纲不同或者数据差别很大的时候，可以考虑用这种方法哦~
开源数据计算引擎集算器SPL提供了双维有序结构，在用户分析场景中，可以做到数据整体上对时间维度有序（从而实现快速过滤），同时还可以做到访问时对用户有序（从而方便地逐个取出用户数据进行后续计算），看起来相当于实现了两个维度同时有序...使用SPL的双维有序结构，将一年的明细数据按顺序存入12个分表中，每个分表存储一个月的数据。分表之间，整体上是按照dt有序的。在每个分表内部，则是按照userid、dt有序。...再举一个帐户内计算较复杂的场景：电商漏斗转化分析。 设帐户事件表T1也采用上述方式，存储了12个月的数据。T1包括字段：帐号userid、事件发生时间etime、事件类型etype。...SPL的双维有序结构还支持多线程并行计算，可以利用多CPU、多CPU核的计算能力，进一步提速。 要对用户分析场景提速，既需要利用时间维度有序，又需要利用用户维度有序。...SPL提供的双维有序结构可以大致做到时间和用户两个维度同时有序，能有效利用用户分析场景的两个关键特征提高计算速度。 SPL资料 SPL官网 SPL下载 SPL源代码
昨天在一个QQ交流群里看到有一个新手发问，如何去简单的分析网站日志，清楚知道网站的一个数据抓取情况，哪些目录抓取较好，有哪些IP段蜘蛛抓取等。...由此可见，数据分析的重要性。 说到每日的网站日志分析，在这里强调下，我需要用到两个工具：Excel和光年日志分析工具。...换成202.108.251.33 目录抓取统计： 如上图，把状态码换成相应目录名就可以，如：HTTP/1.1" 200换成/tagssearchList/ 总结一下： 如何通过简单的Excel分析网站日志数据...不知道身为seo的你平常有没有分析网站日志呢。反正我平常都分析这个东东的。自认对网站的日志进行分析是很有必要的。...至于分析的这些数据，有什么作用，如何通过这些数据查到网站的不足之处，然后列出调整方案，有步骤的去调整网站的结构，相信有很多人已经写过了，我在这里，就不再多说了。
但这一巨大量数据实际上有用的没有多少。所以为了利用其隐藏的价值，企业需要收集、过滤，并通过情感分析应用、定位工具以及其它的技术来分析它，从中产生有用的信息，从而为今后的业务发展服务。...云可作为大数据分析的使能器 Forrester定义大数据为“在大规模的经济性下，获取数据的技术和技能。”这里最关键的一个词是经济。...云技术，无论是公有云、私有云还是混合云，在让企业从大数据分析中提取潜在的ROI方面，都是不可或缺的一部分。...这一阶段的大数据过滤是一个完美的公有云平台应用，它可以提供按需扩展的计算和存储资源。 分析 一旦数据转化为可用的形式，那么就进入到分析产生信息的阶段。...从长远来看，提供给分析应用的原始数据没有必要一下保留，需要有效存储是分析处理的结果。公有云和混合云技术可用在分析阶段，在数据集处理阶段可引入Hadoop或类似替代方案。
日志分析与数据挖掘常常被我们所忽视，其实不管是大型网站还是中小网站，都是一件很有意义的工作。...只是大型网站的日志分析和数据挖掘工作难度要更高一些，因为数据量实在太大，所以我们要具备足够的耐心来做该项工作，并且要有的放矢。...12.png 1、网站日志分析：网站日志分析的的种类有很多，如访问来源、浏览器、客户端屏幕大小、入口、跳出率、PV等。...跟SEO推广工作最相关的主要有以下三种： a、搜索引擎流量导入 b、搜索引擎关键词分析 c、用户搜索行为统计分析 2、热点数据挖掘：我们可以通过自身的网站日志分析以及一些外在的工具和SEO...自己对热点的把握能力来进行热点数据的挖掘。
坚持看完每一篇文章，践行自己最初想学好数据分析的目标，我们不像在学校那样，我们现在要提高效率，必须给自己定位目标以驱动型学习，这样才能学好一件事，李笑来说过，给自己正在做的事情赋予伟大的意义，这就是理想...pandas 提供了三种方法可以对数据进行合并 pandas.merge()方法：数据库风格的合并； pandas.concat()方法：轴向连接，即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起； 实例方法combine_first...()方法：合并重叠数据。...pandas.merge()方法 数据库风格的合并，例如，通过merge()方法将两个DataFrame合并： ?...实例方法combine_first()方法 合并重叠数据，例如： ? 这个方法等价与： ?
作者 | 刘燕 2022 年，捕捉这 12 个数据分析趋势！ 1 数据和分析新观点：构建业务价值的新等式 不少中国企业通常把「数据和分析」作为一个 IT 名词。...因为业务用户现在不仅可以作为一个数据分析师，分析自己的数据，作出一些数据洞察；也可以变成一个“低代码、无代码”的应用开发人员将数据分析的洞察直接反馈到业务中。...过去那些 IT 嵌入式的数据分析报表已渐渐可以由业务侧的员工来做，他们可以自己完成一个数据分析的数据产品或分析型的应用。...过去，企业先做数据分析的架构建设，再去想如何加速数据分析的部署。...所以，企业数据分析的管理者，可能要放弃 All in 的形式，关注在一些公有云或数据中心中部署数据分析能力，在分布式的数据分析环境中部署。
下面将按照12 个步骤来简要阐述数据分析流中的注意事项，将体系化的建模思路和非系统化的经验指导融为一体，从而多维度描述数据分析流和建模过程。...01 数据源 对于初级分析师而言，数据源的重要性远不及中高级分析师，大多数场景面对的数据源都来自SQL 抽取和问卷，以简单的结构化数据为主；对于中高级的分析师而言，需要掌握批次数据、流数据甚至是分布式的高性能处理...02 数据源与需求 数据源与需求包括痛点和量化。 数据分析初期可以踩着业务痛点走，但后期还是需要自己的分析框架，因为业务问题会将数据分析引向一个无章法的框架中，即点与点无法连接。...06 数据预分析 数据预分析或特征工程在机器学习领域中的建模、数据管理、数据治理方面非常重要，它的重要性俨然已超越建模本身，数据预分析的对象包括缺失值、异常值、特征筛选、特征变换、共线性、特征编码。...12 输出 在早期统计学领域，如果模型伴有通俗易懂的可视化输出，那么该模型往往在实际应用中的频率较高，这种现象同样也体现在机器学习中。
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