随着互联网、尤其是物联网的发展,我们需要把各种类型的终端实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据记录下来,在有时间的坐标中将这些数据连点成线,往过去看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析,机器学习,实现预测和预警。
对于 Pandas 来说,可以处理众多的数据类型,其中最有趣和最重要的数据类型之一就是时间序列数据。时间序列数据无处不在,它在各个行业都有很多应用。患者健康指标、股票价格变化、天气记录、经济指标、服务器、网络、传感器和应用程序性能监控都是时间序列数据的应用方向
Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。Druid 的lookups行为与数仓型数据库的维表相似,但是正如您将在下面看到的那样,如果可以避免,通常建议使用非规范化。
OpenTSDB(Open time series data base),开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性,其实并不是一个db,单独一个OpenTSDB无法存储任何数据,它只是一层数据读写的服务,更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了,为什么还会出现它?它到底有什么好?它做了什么?别着急,我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务,看名字就知道,它主要针对于时序数据。什么是时序数据,股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据,就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储,我们最熟悉的就是mysql了,但是想想看,每5分钟存储一个点,一天288个点,一年就10万+,这还是单个维度,往往在实际应用中维度会非常多,比如股票交易所,成千上万支股票,每天所有股票数据就可能超过百万条,如果还得支持历史数据查询,mysql是远远扛不住的,必然要考虑分布式存储,最好的选择就是Hbase了,事实上业内基本上也是这么做的。(我对其他分布式存储不了解,就不对比了)。 了解Hbase的人都知道,它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力,非常适合存储海量的数据,但是它并不是关系数据库,无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节,总之,你可以通过Get获取到hbase里的一行数据,通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用, 但也限制了它的使用场景。针对时序数据,只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化,可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API,比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
PromQL基于时间序列模型,即将数据按时间序列进行存储和查询。Prometheus将所有时间序列数据存储为样本值(即某个指标在某个时间点的值),每个时间序列都由一个唯一的标识符(即指标名称和一组标签)来标识。PromQL通过使用这些标识符来查询和聚合时间序列数据。
在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。您可以在这里找到更多信息:http://www.drhongtao.com/gefcom/2017
作者 金 戈 沃趣科技技术专家 传统监控系统面临的问题 Prometheus的前身:Borgmon Borgmon介绍 应用埋点 服务发现 指标采集与堆叠 指标数据存储 指标 指标的查询 规则计算
在时间序列工作负载中,应用程序(例如一些实时应用程序查询最近的信息,同时归档旧信息。
Sentry 已经在名为 Search,Tagstore(用于事件标签)和 TSDB(时间序列数据库,为大多数图形提供动力)的抽象服务接口上运行。这些服务中的每一个都有自己的生产实现,这些实现由标准关系性 SQL(用于 Search 和 Tagstore )和 Redis(用于 TSDB )支持,这些服务在 Sentry 中已经使用了很多年。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库,没有之一。——笛卡儿没说过这句话!
了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库,全文检索和时间序列的能力。那么为什么其可以具有这些能力,Druid 在实现这些能力时做了怎样的设计和努力?
在2.0之前,Spark Streaming作为核心API的扩展,针对实时数据流,提供了一套可扩展、高吞吐、可容错的流式计算模型。 Spark Streaming会接收实时数据源的数据,并切分成很多小的batches,然后被Spark Engine执行,产出同样由很多小的batchs组成的结果流。
Citus 是 Postgres 的开源扩展,它在集群中的多个节点上分布数据和查询。因为 Citus 是 Postgres 的扩展(不是 fork),所以当您使用 Citus 时,您也在使用 Postgres。您可以利用最新的 Postgres 功能、工具和生态系统。
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:
Grafana 7 在配置表的时候出现按时间取值显示,表格中无需展示时间轴采集的数据情况,只需显示采集数据的最小值,最大值,当前值。
序列数据(具有时间依赖性的数据)在业务中非常常见,从信用卡交易到医疗保健记录再到股票市场价格。但是,隐私法规限制并极大地减慢了对研发至关重要的有用数据的访问。这就产生了对具有高度代表性但又完全私有的合成顺序数据的需求,这至少可以说是具有挑战性的。
首先,一个好的监控系统必须非常迅速的接收,处理和记录传入的数据,这里的每一微秒都很重要,一开始可能并不明显,但当你的系统变得非常庞大的时候,所有的微秒加起来即使不会变成几分钟也会变成很多秒。
📷 官方手册:https://docs.citusdata.com 📷 脑图大纲 入门 什么是Citus? Citus 可以扩展多远? 何时使用 Citus 多租户数据库 实时分析 使用注意事项 何时 Citus 不合适 快速教程 多租户应用程序 数据模型和示例数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 实时分析 数据模型和样本数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 安装 单节点 Citus Docker (Mac 或 Linux) Ubuntu 或 Debian Fedora, CentOS, 或 Re
https://blog.csdn.net/ransom0512/article/details/78114167
在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布。这因应用程序类型及其查询模式而异。
随着物联网的普及和工业技术的不断发展,高效管理海量时间序列的需求越来越广泛,数据量越来越庞大。时间序列主要分为两种,即单元时间序列和多元时间序列。单元时间序列是指一个具有单个时间相关变量的序列,单元时间序列只包含一列时间戳和一列值。多元时间序列是指一个具有多个时间相关变量的序列,多元时间序列包含多个一元时间序列作为分量,各个一元时间序列的采样时间点相同,所以数据可以用矩阵形式表示,每行为一个时间点,每列为一个一元时间序列。
本文的目的是提供代码示例,并解释使用python和TensorFlow建模时间序列数据的思路。
神经网络诸如长短期记忆(LSTM)递归神经网络,可以很轻松地对多变量输入问题进行建模。
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的,那如果想要依据某列中的不同类别(比如说不同品牌/不同性别等等)进行分类统计时,就要用到数据分组,在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
AI 科技评论按:在自然语言处理任务中,循环神经网络是一种常见的方法,但近来,一种只依赖于注意力机制的特定神经网络模型已被证明它对于常见的自然语言处理任务的效果甚至优于循环神经网络模型,这个模型被称为变换器(Transformer)。同时,数据科学家 Maxime Allard 发表了相应的文章对变换器的原理机制作了介绍与讲解,并用相应的实验帮助大家更好的理解这种神经网络模型,AI 科技评论将其编译如下。
2023年8月27日,随着新业务的接入,我们开始进行项目的灰度发布。然而,直到2023年8月31日下午,我们才发现一个新字段并没有进行字段刷新,导致所有数据都是默认值,从而无法继续进行灰度测试。在业务方的要求下,我们需要进行批量更新字段。鉴于我们已经知道了时间范围,我们决定在白天进行批量更新数据。正是在这个过程中,故障发生了!
点击下方公众号关注并分享,获取MongoDB最新资讯! 名词解释 Glossary bucket:带有相同的元数据且在一段有限制的间 隔区间内的测量值组。 bucket collection :用于存储时序型集合的底层的分组桶的系统集合。复制、分片和索引都是在桶级别上完成的。 measurement:带有特定时间序列的K-V集合。 meta-data:时序序列里很少随时间变化的K-V对,同时可以用于识别整个时序序列。 time-series:一段间隔内的一系列测量值。 time-series coll
http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/query/index.html
Pandas 是在金融建模的背景下开发的,正如你所料,它包含一组相当广泛的工具,用于处理日期,时间和时间索引数据。日期和时间数据有几种,我们将在这里讨论:
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人,我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
对时间序列数据进行分析在很多工业场景里都能遇到。依赖于观测值的频率,典型的时间序列可分为每小时、每天、每周、每月、每季度和每年为单位记录。有时,你可能也会用到以秒或者分钟为单位的时间序列,比如,每分钟用户点击量和访问量等等。
Apache Druid 适用于对实时数据提取,高性能查询和高可用要求较高的场景。因此,Druid 通常被作为一个具有丰富 GUI 的分析系统,或者作为一个需要快速聚合的高并发 API 的后台。Druid 更适合面向事件数据。
在本文中,我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念,我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。
victoriaMetrics的vmstorage组件会接收上游传递过来的指标,在现实场景中,指标或瞬时指标的数量级可能会非常恐怖,如果不限制缓存的大小,有可能会由于cache miss而导致出现过高的slow insert。
每天感悟 偶然听到一个刺耳的论断,大多数的动物,雌性都具备保护自己幼崽的能力,智力越低下,越不求回报,在自然界哺乳动物的爱远不及一些冷血动物。
这里简单介绍一下多层索引,多层级索引,将指标进行分层,索引具有层级结构,可以使得高维度的数据进行降维。
AI 科技评论按:自从比特币的价格暴涨以来,关于数字货币的炒作一直不断。每天都有新的数字货币的信息, 它们有的被证实是骗局,有些则会在几个月成为新的顶级货币。炒币人士通常会为了一个传言而买入卖出,自然,也会有人尝试用机器学习来对数字货币的价格变化进行分析,来找出影响数字货币价格变动的因素。近日在外媒 Medium 上,就有一位叫做 Chalita Lertlumprasert 的博主发表了《如何用机器学习来预测数字货币价格变化》(http://t.cn/RHkeIVh)的文章,AI 科技评论整理如下: 机器
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
在本节中,我们将讨论重要的概念和术语,这些概念和术语有助于理解并有效使用这些原语。
本文介绍如何去设计一个时序数据库,可以学习一下文章中提及的一些技术点。需要注意的是,本文编写的时间为2017年4月,因此文中需要改善的也是老版本的Prometheus存储存在的问题。
Dune 可能是目前向公众提供的最强大的区块链数据分析工具,而最棒的是:它还是免费的!通过 Dune,你可以通过一个公共数据库近乎实时地访问区块链数据,你可以通过 Dune 的网站使用 SQL 查询。
列存储是当今大数据处理和存储领域中经常被讨论的话题,有数百种格式、结构和优化方式可用于存储数据,甚至还有更多的检索方式,具体取决于计划如何使用这些数据。这种众多选项的出现,是由于不仅需要使用在线事务处理(OLTP)工具快速地摄入数据,而且需要使用在线分析处理(OLAP)工具更高效地消耗和分析数据。
首先需要对Oracle和PostgreSQL的SQL都比较熟悉。对其理解的越详细就越具有优势,本文帮助读者迅速理解这两类SQL的区别是什么。
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来源:Deephub Imba本文约2800字,建议阅读5分钟LazyProphet还是一个时间序列建模的很好选择。 当我们考虑时间序列的增强树时,通常会想到 M5 比赛,其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时,由于没有大量的外生特征可以利用,它的性能非常的糟糕。 首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。在 M4 上公开的代码中,所有标准增强树的基准测试都相当糟糕,有时甚至还达不到传统的预测方法。
滤波的含义和应用就不再赘述,先理清楚几个概念:频谱就是频率的分布曲线,复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡,这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱。设一个能量信号为f(t),则它的频谱密度F(ω)可以由傅里叶变换求得。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。Prometheus最重要的一个方面是它的多维数据模型以及随附的查询语言。此查询语言允许您对维度数据进行切片和切块,以便以临时方式回答操作问题,在仪表板中显示趋势,或生成有关系统故障的警报。
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