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而每周的steam会开启了一轮特惠，可以让游戏打折，而玩家就会购买心仪的游戏 传说每次有大折扣，无数的玩家会去购买游戏，可以让G胖亏死 不过，由于种种原因，我总会错过一些想玩的游戏的特惠价！！！...所以，我就在想，可不可以用Python收集steam所有每周特惠游戏的数据 代码部分 开发环境 Python 3.8 Pycharm 先导入本次所需的模块 import randomimport timeimport...like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36'}response = requests.get(url=url, headers=headers) 获取请求的数据...html_data = response.json()['results_html']print(html_data) 这样网页源代码就获取到了 解析数据 selector = parsel.Selector...tab_item_discount .discount_pct::text').get() print(title, tag, price, price_1, discount, href) 保存数据
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下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集可用于情感分析分类。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
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。
腾讯云学生机服务器是腾讯云为在校学生提供的一种免费云服务器资源，可以用于学习、实验、开发等目的。以下是使用腾讯云学生机服务器的一般步骤：
#!/bin/bash /// ./flowdata.log 2017-02-02 15:29:19,390 [views:111:ebitpost] [INF...
什么是比特币 ⽐特币数据模型比特币数据模型构建在区块链技术之上，其主要特点是去中心化、不可篡改和安全加密。比特币数据模型由区块链数据结构、加密机制、P2P网络协议和智能合约组成。...以下是⼀些使⽤ UTXO 模型的链，这些区块链 的数据结构，以及计算⽅式基本保持⼀致，我们在⽂章中使⽤到的查询，都能够套⽤在这些区块链的数据上： ⽐特币 (BTC) ⽐特现⾦ (BCH) 莱特币 (LTC...) 狗狗币 (DOGE) 数据结构 概览 区块链的数据有区块链的数据结构，但是对于分析来说不太友好，因此，我们需要把区块链数据转化成关系型数 据库来分析，转化后，数据的关系分为 Blocks，Transactions...通过 transaction_hash 进⾏关联 UTXO 计算推演 接下来我们来尝试⼀下使⽤ FP 数据分析⼯具来推演⼀下 UTXO 计算余额的过程，在过程中可以更加清晰地了 解整个 UTXO 的数据结构...我们使⽤ FP 分析⼯具来尝试获取这些数据，以验证整个链上的数据是否与 Rich List 上给出的结果保持⼀致。
这些都是数据可以帮助我们回答的问题。...我们将这些记录抓取下来，并将它们放入可以用于文本分析的半结构化数据库中(GitHub repo)。对于辩论，我做了一些简单的处理，只包括特朗普本人的部分文字记录。...然后开始分析特朗普在竞选过程中如何使用语言。为此，我们使用了相当简单的语言分析技术，以确定特朗普在一段时间内引用某些主题的频率。...因此，我将展示特朗普使用某些词的频率图，而不是绘制原始单词计数图。 让数据自己说话 我们将从与2016年竞选活动有关的一些共同政策主题相关的词汇开始。 ?...虽然我们通常无法确定是什么导致了一波又一波的攻击，但我们可以直接查阅原始资料，运用一些简单的数据分析技术，对特朗普在整个竞选过程中优先考虑的事情进行一些实证分析。
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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......
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。
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- /// ./flowdata.log 2017-02-02 15:...
为了验证美国民众的不满情绪，我们以R语言抓取的特朗普推特数据为例，对数据进行文本挖掘，进一步进行情感分析，从而得到很多有趣的信息。...%filter(source %in%c("iPhone", "Android")) 对数据进行可视化计算不同时间，对应的推特比例. 并且对比安卓手机和苹果手机上的推特数量的区别 ?...从对比图中我们可以发现，安卓手机和苹果手机发布推特的时间有显著的差别，安卓手机倾向于在5点到10点之间发布推特，而苹果手机一般在10点到20点左右发布推特。...同时我们也可以看到，安卓手机发布推特数量的比例要高于苹果手机。 然后查看推特中是否含有引用 ,并且对比不同平台上的数量。...从图中我们可以看到希拉里这个关键词的排名是第一，随后是特朗普2016这个关键词。同时在后面的关键词中，我们还看到了特朗普，以及克林顿等。 对数据进行情感分析，并且计算安卓和苹果手机的相对影响比例。
推特等社交网络与AI结合，可能会创造更多的价值，它甚至可以帮助研究人员分析洪水。...来自欧洲委员会科学与知识服务联合研究中心的团队详细介绍了一个原型，洪水风险社交媒体（SMFR），可以通过推特用户的实时报告丰富欧洲洪水预警系统（EFAS）。...ERCC监控灾害和风险，收集和分析灾害数据，并为团队和设备部署准备计划。ERCC将EFAS用于预测，主要是概率性中程洪水预报（包括短程山洪），还包括季节预报，影响评估和早期预警。...这就触发了推特收集数据，每次最多可调400个关键词。 鉴于EFAS覆盖了人口超过27种语言的区域，提取包含相关关键词的消息（即表示即将发生或最近发生洪水的词语）并非易事。 ?...作为未来的研究，团队设想开发一个包含数十种语言的全球系统，并将社交媒体作为数据源以支持预测模型。 End
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