Oracle系统状态趋势获取原理 通过前面的章节我们获取了每个小时v$sysstat视图里面的数据，这里我以DBTime=10.65.1.119=DCPROD为例，具体数据如下图 ?...冒号左边代表时间，采用Unix时间戳的形式 冒号右边为DBTime的值 这里我们分2部分讲解 一个是以天为单位进行分组，计算每天的DBTime差值 一个是以小时为单位进行分组，计算一天中每小时之间的差值...2.1 以天/周为单位 1....2.2 以小时为单位 1....首先遍历redis中对应的Key的列表的值，将符合时间段的提取出来，之后将取出来的值处理后格式化成pandas的DataFrame格式 注意：如果有的小时没有监控数据则不会有该日期，如12/14 11:
理解日期时间和时间差 在我们完全理解Python中的时间序列分析之前，了解瞬时、持续时间和时间段的差异非常重要。...年9月30日06:00:00，2019年9月30日上午6:00 持续时间 两个瞬时之间的差异 2天，4小时，10秒 时间段 时间的分组 2019第3季度，一月 Python的Datetime模块 datetime...创建瞬时 日期、日期时间和时间都是单独的类，我们可以通过多种方式创建它们，包括直接创建和通过字符串解析。...两个日期、datetimes 或 times 之间的最小差值 日期/日期时间 object.year 返回年份 object.month 返回月份（1 - 12） object.day 返回日期（...Series.dt.year 日期的年份。 Series.dt.month 月份，其中一月为1，十二月为12。 Series.dt.day 日期的天数。 Series.dt.hour 时间的小时。
Structured Streaming以Spark SQL 为基础， 建立在上述基础之上，借用其强力API提供无缝的查询接口，同时最优化的执行低延迟持续的更新结果。...例如实时转储原始数据，然后每隔几小时将其转换为结构化表格，以实现高效查询，但高延迟非常高。在许多情况下这种延迟是不可接受的。...指定以下配置： 从时间戳列中导出日期 每10秒检查一次新文件（即触发间隔） 将解析后的DataFrame中的转换数据写为/cloudtrail上的Parquet格式表 按日期对Parquet表进行分区，...这使得Kafka适合构建可在异构处理系统之间可靠地移动数据的实时流数据流水线。 Kafka中的数据被分为并行分区的主题。每个分区都是有序且不可变的记录序列。...例如，如果我们想要准确地获取某些其他系统或查询中断的位置，则可以利用此选项 3.2 Structured Streaming 对Kafka支持 从Kafka中读取数据，并将二进制流数据转为字符串： #
时间间隔和周期 代表着从开始时间点到结束时间点之间的时间单位长度；例如 2015 一整年。...周期通常代表一段特殊的时间间隔，每个时间间隔的长度都是统一的，彼此之间不重叠（例如一天由 24 个小时组成）。 时间差或持续时间代表这一段准确的时间长度（例如 22.56 秒持续时间）。...NumPy 可以自动从输入推断需要的时间精度（单位）；如下面是天为单位： np.datetime64('2015-07-04') numpy.datetime64('2015-07-04') 下面是分钟为单位...例如，下面创建一段以小时为间隔单位的时间范围： pd.date_range('2015-07-03', periods=8, freq='H') DatetimeIndex(['2015-07-03 00...2015-11', '2015-12', '2016-01', '2016-02'], dtype='period[M]', freq='M') 下面是以小时为单位的持续时间序列
但是我们在数据湖中获得的数据通常以 D -1 的每日批处理粒度出现，即使我们每天不止一次地运行这些日常批处理数据处理系统以获取当前 D 的最新数据，这些批处理系统的固有局限性也无助于我们解决近实时业务用例...即使我们每天多次运行这些批处理系统，我们从上游 Kafka 或 RDBMS 应用程序数据库中提取的最新批处理也会附加到 S3 数据集中当前日期的分区中。...任何试图以低于一小时（例如最后 x 分钟）的粒度获取最新更新的下游作业都必须在每次运行时再次重新处理每小时数据分区，即这些批处理源将错过解决近实时用例所需的关键增量数据消费。...在摄取层，我们有 Spark 结构化流作业，从 kafka 源读取数据并将微批处理写入 S3 支持的 Hudi 表。这是我们配置为保持 10k 提交以启用 10 天事件流播放的地方。...每小时 OLAP 作业读取两个跨国表和可选的 N 维表，并将它们全部连接起来以准备我们的 OLAP 增量DataFrame。 我们每 30 分钟处理一次 60 分钟的数据，以增强表连接的一致性。
加载快递单表的时候，需要指定日期条件，因为快递单主题最终需要Azkaban定时调度执行，每天执行一次增量数据，因此需要指定日期。...（根据日期），因此在DataFrame基础上动态增加列（day），指定日期格式为yyyyMMdd 代码如下： //TODO 4）定义维度表与事实表的关联 val joinType = "left_outer...，然后根据某一天来进行统计当前日期下的快递单相关指标数据 //读取出来的明细宽表数据可能是增量的数据，也可能是全量的数据 //全量的数据是包含多个日期的数据，增量数据是前一天的数据 //需要计算的指标是以日为单位...，每天的最大快递单数、最小快递单数、平均快递单数据 //因此需要对读取出来的快递单明细宽表数据按照日为单位进行分组，然后统计每日的指标数据 val expressBillDetailGroupByDayDF...//需要计算的指标是以日为单位，每天的最大快递单数、最小快递单数、平均快递单数据 //因此需要对读取出来的快递单明细宽表数据按照日为单位进行分组，然后统计每日的指标数据 val
，并使用“plus”API为其添加一小时。...各种getter方法可用于获取特定的时间单位，如小时，分钟和秒，如下所示获取小时： int six = LocalTime.parse("06:30").getHour(); 同LocalDate一样检查特定时间是否在另一特定时间之前或之后...使用Period Period 类被广泛地用于修改给定的日期的值或者获取两个日期之间的差值： LocalDate initialDate = LocalDate.parse("2007-05-10");...0); LocalTime finalTime = initialTime.plus(Duration.ofSeconds(30)); 两个时刻之间的持续时间可以作为持续时间或作为特定单位获得。...在第一个代码片段中，我们使用Duration类的between（）方法来查找finalTime和initialTime之间的时间差，并以秒为单位返回差异： int thirty = Duration.between
两个日期之间的差异：编写一个程序，计算两个日期之间的时间量（以天为单位）。 实现象棋时钟：编写实现象棋时钟的程序。 以下各节介绍上述问题的解决方案。...从 2015 年 11 月 3 日 12:11:30 到 2016 年 12 月 6 日 15:17:10 之间的持续时间可以表示为两个Instant类之间的差异，如下所示： Instant startInstant...然而，Duration类包含一组方法，这些方法专用于通过toDays()以天为单位、通过toHours()以小时为单位、通过toMinutes()以分钟为单位、通过toMillis()以毫秒为单位、通过...76 两个日期之间的差异 计算两个日期之间的差值是一项非常常见的任务（例如，请参阅“计算年龄”部分）。让我们看看其他方法的集合，这些方法可以用来获得以毫秒、秒、小时等为单位的两个日期之间的差异。...实际上，LocalDate有两个，一个返回Period作为两个日期之间的差，另一个返回long作为指定时间单位中两个日期之间的差。
你可以将实体集理解为dataframe的存储区以及它们之间的关系。 ? 实体集=dataframe和关系的存储 所以，话不多说，让我们创建一个空的实体集。我刚把这个名字命名为顾客。...2、dataframe：命名为customers_df 3、index：此参数将表中的主键作为输入 4、time_index：时间索引定义为第一次可以使用行中的任何信息。对于顾客来说，这是加入日期。...以gzip格式提交Kaggle： 一小段代码可以帮助你节省无数小时的上传时间。请享用。 ? 使用纬度和经度特征 本部分将详细介绍如何很好地使用经纬度特征。 对于此任务，我将使用操场比赛的数据： ?...旅行持续时间的对数转换倾斜越小，对模型越有帮助。 基于直觉的一些附加特征 ▍日期时间特征 可以根据领域知识和直觉创建额外的日期时间特征。...我们觉得这就是目标公司“Pregnant Teen model”的制作方式。他们会有一个变量，在这个变量中他们保留了怀孕青少年可以购买的所有物品，并将它们放入分类算法中。
在理论上 分区 为了跨集群分配工作并减少每个节点的内存需求，Spark将数据分割为称为分区的更小的部分。然后，将其中的每一个发送给一个执行程序以进行处理。...然而，仍有必要检查执行图和统计数据，以减少未发生的大洗牌。 在实践中 为了分割数据，我们将添加一个列，该列将开始日期转换为一周中的一天、工作日，然后添加一个布尔列，以确定这一天是周末还是周末。...数据也需要一些清理，以消除错误的开始日期和持续时间。...在许多非常小的分区中，只有两个分区占用任何重要的执行时间，即使在两个较大的分区之间，处理也不是平均分割的，如果有什么区别的话，它们的比率大约是5比2。...将CSV文件加载到69个分区中，将这些文件拆分为isWeekend，并将结果合并为200个新的分区。
划重点：mapPartitions 与 map 的功能类似，但是mapPartitions 算子是以数据分区为粒度初始化共享对象，比如：数据库连接对象，S3文件句柄等 结合上面的两类算子，Spark...运行划分为两个环节： 不同数据形态之间的转换，构建计算流图 （DAG） 通过 Actions 类算子，以回溯的方式去触发执行这个计算流图 题外话，回溯在Java 中也有引入，比如 Stream...计算过程： Driver 通过 foreach 这个 Action 算子，触发计算流图的执行，上图自左向右执行，以 shuffle 为边界，创建、分发分布式任务。...划重点：DAG 到 Stages 的拆分过程，以 Actions 算子为触发起点，从后往前回溯 DAG，以 Shuffle 为边界划分 Stages。...使用广播变量后，共享变量分发的粒度以 Executors 为单位，同一个 Executor 内多个不同的 Tasks 只需访问同一份数据拷贝即可。
在对数据进行分析时，无论是算法也好，分析逻辑也罢，最好的重用单位自然还是：函数。 故而，对于一个大数据处理平台而言，倘若不能支持函数的扩展，确乎是不可想象的。...Time/String Handling, Time Intervals, and UDAFs》介绍了在1.5中为DataFrame提供了丰富的处理日期、时间和字符串的函数；以及在Spark SQL 1.4...尤其采用SQL语句去执行数据分析时，UDF帮助我们在SQL函数与Scala函数之间左右逢源，还可以在一定程度上化解不同数据源具有歧异函数的尴尬。想想不同关系数据库处理日期或时间的函数名称吧！...的API，则可以以字符串的形式将UDF传入： val booksWithLongTitle = dataFrame.filter("longLength(title, 10)") DataFrame的...以本例而言，每一个input就应该只有两个Field的值。倘若我们在调用这个UDAF函数时，分别传入了销量和销售日期两个列的话，则input(0)代表的就是销量，input(1)代表的就是销售日期。
Power Query里，日期、时间、时长、数字都是不同的类型，需要严格区分和转换，两个日期/时间相减是时长(duration)，时长要经过转换才能得到相应的天时分秒等“数字”——这是跟excel里不一样的地方...这来自星球里一个提问：根据上下班打卡时间来计算员工每天的工作时长（以小时为单位），尤其是个别员工加班到次日凌晨的这种情况该如何通过PQ来计算？...对于日期/时间的相关处理，在Power Query里，日期、时间、时长（持续时间）是三个完全不同的概念，数据类型也完全不一样。...所以，他们之间的计算和转换，要比在Excel里直接进行加减要复杂一些，但也更容易避免一些在Excel中常见的问题，比如两个时间相减，其实结果还是个时间： 而在Power Query里，时间（包括日期、...日期时间）相减是时长（持续时间）： 同时，在Power Query里，日期和时间不能直接相加减： 如果要将日期列和时间列合成日期/时间列，其实也非常简单，选中这两列后，直接在菜单中点击【合并日期和时间
Airflow DAG 脚本编排我们的流程，确保我们的 Python 脚本像时钟一样运行，持续流式传输数据并将其输入到我们的管道中。...3）卷 利用持久卷spark_data来确保 Spark 的数据一致性。 4）网络 服务有两个网络： Kafka Network ( kafka_network)：专用于 Kafka。...3）DAG定义 将创建一个名为 的新 DAG name_stream_dag，配置为每天凌晨 1 点运行。...数据检索与转换 get_streaming_dataframe：从 Kafka 获取具有指定代理和主题详细信息的流数据帧。...主执行 该 main 函数协调整个过程：初始化 Spark 会话、从 Kafka 获取数据、转换数据并将其流式传输到 S3。 6.
，并将它们旋转到新DataFrame上的列中，同时为原始DataFrame的适当行和列中的新列填充了值。...这些通常是确定两个日期之间的持续时间或从另一个日期和/或时间开始的特定时间间隔内计算日期的结果。...关键字参数分为两大类。 第一类是代表绝对日期的关键字：年，月，日，小时，分钟，秒和微秒。 第二类代表相对持续时间，可以是负值：年，月，周，日，小时，分钟，秒和微秒。...每次经过网格的大小时，子图都将位于(shape=(height, width)上，子图的左上角位置（loc=(row, column)）将位于网格上。 尺寸以总列数为单位，而不是以像素为单位。...以下函数将获取两个指定日期之间特定股票的所有 Google 财经数据，并将该股票的代码添加到列中（稍后需要进行数据透视）。
脏数据的清洗 比如在使用Oracle等数据库导出csv file时，字段间的分隔符为英文逗号，字段用英文双引号引起来，我们通常使用大数据工具将这些数据加载成表格的形式，pandas ，spark中都叫做...如果其中有值为None，Series会输出None，而DataFrame会输出NaN，但是对空值判断没有影响。...4.1 统一单位 多来源数据 ，突出存在的一个问题是单位不统一，比如度量衡，国际标准是米，然而很多北美国际习惯使用英尺等单位，这就需要我们使用自定义函数，进行单位的统一换算。...比如，有时候我们使用数据进行用户年龄的计算，有的给出的是出生日期，有的给出的年龄计算单位是周、天，我们为了模型计算方便需要统一进行数据的单位统一，以下给出一个统一根据出生日期计算年龄的函数样例。...例如，对于互联网公司来说，每天有很多的业务数据，然而发现其中的独立个体的独立行为才是数据分析人员应该注意的点。
如上图所示，Spark SQL提供类似于SQL的操作接口，允许数据仓库应用程序直接获取数据，允许使用者通过命令行 操作来交互地查询数据，还提供两个API：DataFrame API和DataSet API...如上图所示，左侧的RDD虽然以People为类型参数，但Spark框架本身不了解People类的内部结构。所有的 操作都以People为单位执行。...DataFrame每一行的类型固定为 Row，他可以被当作DataSet[Row]来处理，我们必须要通过解析才能获取各列的值。...比如，在每天 某个特定的时间对一天的日志进行处理分析。 而Spark Streaming就是针对流处理的组件。...由于Spark Streaming流处理的最小时间单位就是StreamingContext的时间间隔，所以这两个参数一 定是它的整数倍。
sklern库中也提供时间序列功能，但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。 Pandas 库中有四个与时间相关的概念 日期时间：日期时间表示特定日期和时间及其各自的时区。...它在 pandas 中的数据类型是 datetime64[ns] 或 datetime64[ns, tz]。 时间增量：时间增量表示时间差异，它们可以是不同的单位。示例：“天、小时、减号”等。...日期偏移：日期偏移有助于从当前日期计算选定日期，日期偏移量在 pandas 中没有特定的数据类型。 时间序列分析至关重要，因为它们可以帮助我们了解随着时间的推移影响趋势或系统模式的因素。...“Timedelta”功能允许输入任何天单位（天、小时、分钟、秒）的时差。 在第二个代码中，使用“offsets.BDay()”函数来显示下一个工作日。...在创建dataframe并将其映射到随机数后，对列表进行切片。 最后总结，本文通过示例演示了时间序列和日期函数的所有基础知识。
加载客户表的时候，需要指定日期条件，因为客户主题最终需要Azkaban定时调度执行，每天执行一次增量数据，因此需要指定日期。...为了在DWS层任务中方便的获取每日增量客户表数据（根据日期），因此在DataFrame基础上动态增加列（day），指定日期格式为yyyyMMdd 代码如下： //TODO 4）定义维度表与事实表的关联关系...特质 初始化环境的参数，创建SparkSession对象 根据指定的日期获取拉宽后的用户宽表（tbl_customer_detail）增量数据，并缓存数据 判断是否是首次运行，如果是首次运行的话，则全量装载数据...沉睡用户数(3个月~6个月之间的用户表示已沉睡) 流失用户数(9个月未下单表示已流失) 客单数 客单价 平均客单数 普通用户数 获取当前时间yyyyMMddHH 构建要持久化的指标数据（需要判断计算的指标是否有值...，需要指定日期条件，因为客户主题最终需要Azkaban定时调度执行，每天执行一次增量数据，因此需要指定日期。
Spark 中 RDD 的计算是以分片为单位的，compute 函数会被作用到每个分区上。 RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。...RDD 中的每个元素，并将返回的迭代器展平为一个新的 RDD union 返回一个新的 RDD，其中包含两个 RDD 的元素 distinct 返回一个新的 RDD，其中包含原始 RDD 中不同的元素...RDD的血缘关系 血缘关系是指 RDD 之间的依赖关系。当你对一个 RDD 执行转换操作时，Spark 会生成一个新的 RDD，并记录这两个 RDD 之间的依赖关系。这种依赖关系就是血缘关系。...此外，Spark 会自动对 DataFrame 进行优化，以提高查询性能。...它们都提供了丰富的操作，包括筛选、聚合、分组、排序等。 它们之间的主要区别在于类型安全性。DataFrame 是一种弱类型的数据结构，它的列只有在运行时才能确定类型。
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