本系列将全面涉及本项目从爬虫、数据提取与准备、数据异常发现与清洗、分析与可视化等细节,并将代码统一开源在GitHub:DesertsX/gulius-projects ,感兴趣的朋友可以先行 star 哈。
以互联网行业来说,在移动互联网发展比较成熟的现在,流量见顶,红利消失,企业竞争日趋惨烈,获取新增用户的成本日益增高。很多企业开始意识到不能一味的通过补贴、价格战、广告投放这种简单粗暴的方式抢占市场,这样的运作模式很难长时间维系。而通过精细化和数据化运营来降低成本、提升效率、最大化单用户价值的理念逐渐被越来越多的企业所接受。精细化和数据化运营的前提是要建立起一套完善的数据指标体系,借助这个数据指标体系企业可以有多方面的用途:
ordPress 本身一直有 WP-Cron(计划任务)的功能,可以设置每隔一段时间来执行,不过 WP-Cron 功能是基于页面浏览的,所以时间上不会那么准确,会相差一些。通过 WP-Cron 我们就可以定期对 WordPress 定期执行一些任务,最近设计开发的导航类主题 Slhao,有一个图书模块, 通过豆瓣的 API 可获取图书信息,豆瓣评分会随着用户的评价一直在改变,如果保存在数据库,时间久了就不匹配,这时就需要让其自动执行,更新评分。
虽然首都已经是出了名的首堵,但全国交通状况恶劣的城市远不止北京。如果通过数据来看的话你就会发现一些很有趣的事情,比如早高峰最苦逼的城市竟然是大连;北京上班族每月因交通拥堵多付出的代价接近 1 千元;专车服务并没有改善交通状况,反而加剧了交通拥堵;夜生活最丰富的城市是……
在本博客中,我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力。
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析:
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每天约有 800 万独立访问者访问 Leboncoin,到 2022 年,该网站每月有超过 1000 亿次 HTTP 调用并且启动和运行 700 个应用程序,使其成为访问量最大的法国网站之一。
背景 Storm是TRC(腾讯实时计算)平台的核心组件。与Hadoop不同,storm之上没有像hive,pig之类的解放应用开发人员效率的工具。开发原生的storm应用必须掌握storm的api,开发门槛高,调试困难,效率低下。 EasyCount(SQL on strom)是构建在storm之上的一套实时计算系统。应用开发人员只需通过配置定制化的脚本来完成业务逻辑的描述,能够快速实现各种实时统计需求,降低使用门槛,提升开发效率。 系统设计与实现 上图是EC系统的架构图。用于描述用户业务逻辑的SQL
2020年发布的N-BEATS、2022年发布的N-HiTS和2023年3月发布的PatchTST开始。N-BEATS和N-HiTS依赖于多层感知器架构,而PatchTST利用了Transformer架构。
大家有没这种感觉,不论甲方还是乙方,拿到一套数据库我们很难快速的知道他的配置,数据库状态以及性能状态
Map/Reduce,简而言之,map()和reduce()是在集群式设备上用来做大规模数据处理的方法。
最近使用腾讯云Elasticsearch Service的用户提出,对线上的ES集群进行查询,响应越来越慢,希望能帮忙优化一下。
当前,企业对于数据实时性的需求越来越迫切,因此需要实时数仓来满足这些需求。传统的离线数仓的数据时效性通常为 T+1,并且调度频率以天为单位,无法支持实时场景的数据需求。即使将调度频率设置为每小时,也仅能解决部分时效性要求较低的场景,对于时效性要求较高的场景仍然无法优雅地支撑。因此,实时数据使用的问题必须得到有效解决。实时数仓主要用于解决传统数仓数据时效性较低的问题,通常会用于实时的 OLAP 分析、实时数据看板、业务指标实时监控等场景。
对于Git项目开发,有一些可视化的工具,如gitk,giggle等,来查看项目的开发历史。但对于大型的项目,这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史,一些定量的统计数据(如每日提交量,行数等)更能反映项目的开发进程和活跃性。今天给大家推荐的这款工具:GitStats,它能生成如下的一些统计数据,并且可以图表形式进行展示对比。
1.定义一个etl函数, 里面传入json行数据, 用json.loads加载行数据,并对行数据进行判断,如果没有行数据,或data字段没有在行数据里, 就直接返回空的结果, 否则就继续往下执行
00 02 * * 6 /sbin/reboot > /dev/null 2>&1
含有时间的流处理是有状态流处理的扩展,其中时间在计算中起一定作用。 除其他外,当您进行时间序列分析、基于特定时间段(通常称为窗口)进行聚合时,或者在事件发生的时间很重要的情况下进行事件处理时,就会出现这种情况。
简要说明分区和性能的优势包括创建分区时必须避免的字符。创建分区和在分区中插入数据的示例介绍了基本的分区语法。也提到了分区的最佳实践。
要创建一个 cronjob,你可以使用 crontab 命令,并添加 -e 选项:
传统上,度量指标一般由批处理作业执行(每小时运行,每天运行等)。Redis 中的 Bitmap 可以允许我们实时计算指标,并且非常节省空间。在1.28亿用户场景中,经典度量指标(如’日活’)在 MacBook Pro上只需不到50毫秒,而且只需要16 MB内存。
在学术界和金融界,分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。它是每日风险监控和预测的基础,也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据,高频时代采用了最先进的技术,用于清洗和匹配交易和报价,以及基于高收益的流动性的计算和预测。
互联网技术普及过程中,数据的监控对每个公司都很重要。近些年,随着一些优秀监控工具(比如Zabbix、Graphite、Prometheus)的成熟,每个公司都会搭建自己的监控体系,来分析整体业务流量和应对异常报警。但随着系统复杂性的提高,微服务的成熟,监控又有了新的问题需要解决,如上下文的链路关系、跨系统的故障定位等相关问题。
通过“clockalarm”功能块,可以实现事件单次执行,或每年,每月,每日,每小时,每分钟以及每秒执行。
Google Analytics 无处不在,对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人,我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此,当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您(我们的用户)相关时,GA4 似乎是一个明显的起点。
向量表示是机器学习生态系统中的一个关键概念。无论进行什么样的任务,我们总是试图训练找所掌握的数据的意义而机器学中通常使用数字向量来对数据进行描述,发现隐藏的行为,产生有价值的见解。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
在本文中,在学术界和金融界,分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
众所周知,目前要说国内性价比最高而且最稳定的服务器,恐怕非74元一年2核4G的腾讯云轻量云莫属了,该机器具有2核4G、8M的带宽以及80G的SSD硬盘,可以说碾压了一大票友商的产品,如果是刚入门初学者的或者是囊中羞涩的学生,我是十分推荐购买这款服务器。如果非要从鸡蛋里挑骨头来挑一个毛病的话,那就是这个服务器的出站流量是有上限的,每个月1200GB,超出的流量需要额外付费。事实上,1200G的流量对于大部分用户正常来说来说是绰绰有余的,但是,做站的话,可能会遇到被别有用心的人恶意刷流量,如果把流量刷超了,可就要额外扣除费用了。
前些日子,我所在的Team接到了一个“大活儿”,为我们公司某个服务(出于保密的原因,这里不能直说)做数据可视化及数据分析平台。
英国《每日邮报》5月9日报道,无人机制造商“航空环境”公司当天公布了新开发的四旋翼狙击者号无人机,其只有手掌大小,方便携带,优秀的隐蔽性使其更适合军事操作。过去,无人机只由专家操作。但这款新设计的迷你
InterSystems SQL自动使用查询优化器创建在大多数情况下提供最佳查询性能的查询计划。该优化器在许多方面提高了查询性能,包括确定要使用哪些索引、确定多个AND条件的求值顺序、在执行多个联接时确定表的顺序,以及许多其他优化操作。可以在查询的FROM子句中向此优化器提供“提示”。本章介绍可用于评估查询计划和修改InterSystems SQL将如何优化特定查询的工具。
面对这些问题,我们能有哪些有效的优化手段呢?下面列出一些在工作有效可行的优化手段:
Exotec推仓库机器人 每小时拣选400个产品 近日,新兴的法国机器人创业公司Exotec Solutions(“Exotec”)推出了一款新的工业机器人Skypod。 📷 Skypod机器人和随行系统使用移动3D机器人,能够以10英里/小时的速度进行三维移动。机器人使用激光扫描仪导航穿越仓库,将收集和转移货物转送给手动安排产品发货的人。据悉,Skypod机器人被誉为全球“最佳机器人”,因为Skypod比行业标准高出4倍—5倍。 目前,机器人Skypod已经在法国顶级电子商务公司Cdiscount投入使用
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面,来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
1.概述 在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。
Hadoop在大数据领域享有多年垄断权,随着该领域开始出现新生力量,其统治地位正在逐渐下滑。年初的调查中,Hadoop被列为2018年大数据领域的“渐冻”趋势之一,Gartner的调查也揭示了Hado
一个研究实验室和害虫控制公司将使用人工智能来研究啮齿动物传感器的数据,以更好地管理购物中心的啮齿动物问题。
非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第13章 Hadoop的发展趋势小组已经翻译完成,在此对:hbase-深圳-18361、旅人AQUARION表示感谢。
在Redis中,用户可以通过执行SLAVEOF命令或者设置slaveof选项,让一个服务器去复制(replicate)另一个服务器,我们称呼被复制的服务器为主服务器(master),而对主服务器进行复制的服务器则被称为从服务器(slave),如图所示。
有可以重置 system properties 中的一些设置;jobs.limit.per.purge, all.jobs.ttl.hours and unsuccessful.jobs.ttl.hours。 每集群(Per cluster) 每天的 11 PM
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