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纯前端表格控件SpreadJS与Java结合，实现模板上传和下载等功能

您可直接解压到 eclipse 的 workspace 下，导入 Existing Projects into Workspace 工程即可。

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【Zabbix3.4新功能】使用Elasticsearch作为历史数据存储

随着3.4版本的发布,迎来了一大波新功能，社区特此推出#3.4版本新功能介绍及实践#专栏，一一盘点。敬请期待。

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台风灾害数据分析与可视化：利用Java和数据科学技术解读台风趋势

2023年台风季节即将到来，人们对于台风的关注和担忧也逐渐增加。根据气象部门的预测，今年的台风活动可能会比往年更加频繁和热闹。这引发了人们对于台风灾害的关注和应对措施的思考。在过去的几年中，全球范围内的台风活动呈现出一些明显的趋势。首先，台风的数量似乎在逐渐增加。这可能是由于气候变化导致海洋温度升高和大气流量，从而导致台风.其次，台风的强度也有所增加。研究表明，温暖的海洋表面温度和湿度的增加可能导致台风的强度增加，从而变得更具破坏性和威力。最后，台风的路径也发生了一些变化。

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[译] 实时股票预测的开源参考结构

关于转载授授权大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。作者：WilliamMarkito 翻译：姜咏耀, Helen 审校：Rebecca，Shawn 素材来源：https://blog.pivotal.io/big-data-pivotal/case-studies/an-open-source-reference-architecture-for-real

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python 股票实时数据接口_股票行情实时数据接口

sina股票实时数据接口eg：http:hq.sinajs.cnlist=sh600389返回gb2312编码的内容：var hq_str_sh600389=江山股份,15.31,15.74,15.68,16.02,15.16,15.68,15.69,4044916,62900903,3350,15.68,9700,15.60,1000,15.57,2384,15.56,2100,15.54,13100,15.69,73100,15.70,1000,15.72,4000,15.74,14200,15.75,2013-01-11,14:14…

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大厂程序员为了更好的满足历史数据的保存和检索往往选择这种神操作！

ElasticSearch是一款开源的非常火爆的文档索引引擎, 大小公司都比较青睐的一款做日志检索、分析、查询的工具。

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这个适用于任何数据源的“增量”刷新方法，治愈了我的数据刷新焦虑！|PBI实战

导语：Power BI刷新数据时，每次要把所有数据源文件全部读一遍，文件多了，刷新都要等半天……能不能做成增量刷新？

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软考高级：数据库、数据仓库和数据湖概念和例题

数据库、数据仓库和数据湖是数据管理系统中常见的三种概念，它们在存储结构、处理数据的方式、用途等方面各有特点。以下是对这三个概念的简要讲解：

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一文理解Kafka如何做到高吞吐

因为硬盘每次读写都会寻址和写入，其中寻址是一个耗时的操作。所以为了提高读写硬盘的速度，Kafka使用顺序I/O，来减少了寻址时间：收到消息后Kafka会把数据插入到文件末尾，每个消费者（Consumer）对每个Topic都有一个offset用来表示读取的进度。

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python新浪股票接口历史数据_实时数据与历史数据的区别_新浪股市接口

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。用Python抓取新浪的股票数据新浪默认字段中的日期字段名是day。我个人认为这很不舒服。如果是小时数据或5分钟数据称为天，是不是不舒服?所以到日期的变化实

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01-STM32+ESP8266+AIR202/302终端管理篇-终端管理篇概述

2.单独做一个独立运行的java程序,接收MQTT消息,插入数据库(现成的连接池)

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【干货】制造业如何实现大数据应用落地

制造业如何实现大数据应用落地朱志伟在近几年里， “大数据”已经完全占据了主流分析师和商业媒体的想象力。以大数据为基础的新一代信息驱动企业的决策正在成为主流，而且，越来越多的企业正在选择通过利用无数相互连接的数据库系统的支持，来获取越来越大量的数据，然后，通过越来越复杂的算法来指导企业发展。对于制造业来说大数据是否是一个完全陌生的挑战呢？事实上，自上世纪80年代，制造业已经开始依靠历史数据库来管理大量相关的制造业务数据了。钱塘数据应用和交易平台正式上线现场，有幸，来自杭州金电联航的朱志伟为500多位

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MariaDB10.3 系统版本表有效防止数据丢失

系统版本表是SQL:2011标准中首次引入的功能。系统版本表存储所有更改的历史数据，而不仅仅是当前时刻有效的数据。举个例子，同一行数据一秒内被更改了10次，那么就会保存10份不同时间的版本数据。就像《源代码》电影里的平行世界理论一样，你可以退回任意时间里。从而有效保障你的数据是安全的，DBA手抖或程序BUG引起的数据丢失，在MariaDB10.3里已成为过去。

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想做疫情分析却没有数据？看这篇就够了

大家好，之前我们已经将疫情可视化的各种操作基本都讲了一遍，从爬取数据到数据分析、建模、可视化甚至有关如何开发疫情实时追踪网站我们都讲了一遍，因此很久没有更新过疫情相关的文章。但最近几乎每天都有小伙伴在后台问我如何获取最新的疫情数据，尤其是历史数据很难找到。在三月份我曾经在疫情数据哪里找，看这篇就够了这篇文章中详细介绍了5种获取疫情数据的方法，不过部分API已经失效，了解到很多读者是为了科研、论文需要使用相关数据，所以今天我们再来聊聊现在如何取得疫情相关数据。

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从AdventureWorks学习数据库建模——保留历史数据

在业务需求中，经常需要我们在系统中能够记录历史信息，能够查看到历史变动情况，这时我们可以通过增加开始结束时间字段来记录数据的历史版本。对数据的历史记录主要分为：关系、属性历史，实体历史和变更历史。

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使用Python爬取COVID-19疫情数据

新型冠状病毒感染的肺炎疫情爆发后，对人们的生活产生很大的影响。当前感染人数依然在不断变化。每天国家卫健委和各大新闻媒体都会公布疫情的数据，包括累计确诊人数、现有确诊人数等。

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mt4历史数据下载位置_头榜土豪数据中心

打开MT4，按F2，会出现一个历史数据中心对话框。之前，我直接按下载按钮时，往往下载数据会出错。因此百度了很久，也查看了很多的处理方式，觉得都不尽如人意。不是数据找不到，就是即使找到了下载时也出现问题。

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增长黑客AB-Test系统（五）——AB-Test 双样本显著性计算

如下图所示，样本显著性的计算是在试验结尾部分的重要步骤，决定了试验是否有效：

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Zabbix后端存储ES的优化实践

由于公司zabbix的历史数据存储在elasticsearch中，有个需求是尽可能地把监控的历史数据存储的长一点，最好是一年，目前的情况是三台ES节点，每天监控历史数据量有5G，目前最多可存储一个月的数据，超过30天的会被定时删除，每台内存分了8G，且全部使用机械硬盘，主分片为5，副本分片为1，查询需求一般只获取一周的历史数据，偶尔会有查一个月到两个月历史数据的需求。

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SQL Server Performance Dashboard Reports

SQL Server Performance Dashboard Reports是一组Reporting Services的报表，和SQL Server Management Studio中所介绍的报表一起使用。这些报表允许数据库管理员快速地确定他们的系统中是否存在瓶颈，瓶颈是否正在发生，捕获这些附加的诊断数据可能会对解决问题更有帮助。例如，系统正在等待disk IO，这是Dashboard就允许用户可以快速地查看哪一个session，session中的哪一个查询计划，查询计划中哪一条语句最消耗IO。 Pe

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多功能手持VH501TC采集仪如何处理监测数据

在实时数据显示窗口，长按【存储】按键即可保存当前显示的传感数据，当听到蜂鸣器提示后表示存储完成，同时屏幕底部的已保存数量值自动加 1。

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用程序帮你炒股（2）

6月26日A股大跌，据估算市值蒸发4.5万亿。当日的领涨板块，你们感受一下：银行 -4.66% 食品饮料 -6.94% 建筑装饰 -7.14% 有入市的朋友，不知是否腿脚够快，躲过此劫。本主题之前一篇文章讲了如何从雪球抓取投资组合。不过现在看来，在市场面前，非理性的人类是靠不住的。这两周的暴跌，雪球上大部分的组合也没有多好的表现。大多数人都会在买卖之前预测涨跌，并根据预计的结果选择操作。但未来是无法预测的，对于没有很强专业技能、只依赖道听途说的小散户来说，这种操作方式近乎于赌博，而且还是那种不经概

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【Z投稿】Zabbix后端存储ES的优化实践

Wanger，Zabbix运维工程师，熟悉Zabbix开源监控系统的架构，乐于分享Zabbix运维经验，个人公众号“没有故事的陈师傅”

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使用.NET Core优雅获取并展示最新疫情数据

新型冠状病毒的出现，着实让人紧张。我每天一大早都会去查看今天的最新数据，可是每次的数据都挺让人揪心的。今天突然间很想看看过去的历史的数据，结果查了很多资料都不是很全。反正国家让我们待在家里做贡献，那我们也可以多做做研究，偶然的机会发现了一个API可以查到历史数据，于是就用.NET Core 3.1实现了一下。

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Java如何根据历史数据预测下个月的数据？

现在在 AI 的大环境当中，有很多人解除到关于预测模型，而且现在的客户接触到了 AI 这块的内容之后，也不管现在的项目是什么样子的，就开始让我们开发去做关于预测的的相关内容，今天了不起就来带大家看看如何使用 Java 代码来做预测。

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Zabbix历史数据处理办法

SELECT TABLE_NAME AS "Table", round(((data_length + index_length) / 1024 / 1024), 2) AS Size_in_MB FROM information_schema.TABLES WHERE table_schema = 'zabbix' ORDER BY Size_in_MB DESC LIMIT 10;

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中国气象历史数据以及中国空气质量历史数据

数据来源于王晓磊老师的主页，示例如下，点击https://quotsoft.net/air/即可跳转查看和下载。

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vn.py的底层实现机制——回测及参数优化

前几天介绍了vn.py实盘部分的底层实现机制，这一篇将为大家介绍数据以及回测部分的底层实现机制。

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利用Logstash插件进行Elasticsearch与Mysql的数据

Logstash与Elasticsearch的安装就不多说了，我之前有两篇文章写的比较详细了ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记和 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台。

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大数据查询——HBase读写设计与实践

作者 | 汪婷编辑 | Vincent导语：本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表（历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据）的在线查询。原实现基于 Oracle 提供存储查询服务，随着数据量的不断增加，在写入和读取过程中面临性能问题，且历史数据仅供业务查询参考，并不影响实际流程，从系统结构上来说，放在业务链条上游比较重。该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求。背景介绍本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表

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zabbix文件以及命令详解（二）

#可以看到启动用户是zabbix，然后左边是一堆的PID号，PID号后面是PPID号也就是父进程号都是统一的45404，然后最后边可以看到不同的进程标识,这些进程是干嘛的，可以跟下面的内容核对：

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Zabbix MySQL MariaDB 数据库分表

Zabbix 数据库在没有使用分区分表功能，默认使用Housekeeping（管家功能）进行删除历史数据和趋势历史记录，如果zabbix数据库使用了分区分表功能需要把Housekeeping（管理功能）关闭。Housekeeping功能监控数据量少可以使用，但监控数据量多每次执行删除旧数据会降低MySQL数据库性能，并且还会产生很多空间碎片。经常会出现警报" Zabbix housekeeper processes more than 75% busy"的告警。（zabbix_server.conf配置文件两个参数进行历史记录数据删除：间隔多久删除一次，默认单位小时HousekeepingFrequency=1，一次删除多少数据，默认单位行MaxHousekeeperDelete=5000）。

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广州巨控GRM530/531/532YW WebGui 开发

巨控科技提供WebGui组态软件，客户可以自己开发个性网页和APP监控PLC，购买巨控GRM模块，配置好模块和PLC通讯之后，客户即可在远端电脑上使用巨控 WebGui开发工具进行网页界面配置。

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如何将SAP归档数据合并到数据湖中

SAP系统已经存在了几十年，与大多数本地（Hadoop)或基于云的（Google, Azure, AWS）数据湖不同。这就是为什么经常要存档大量SAP历史数据的原因。这带来了一个挑战——历史SAP归档解决方案以压缩格式将数据存储在基于文件的存储中，很难将这些数据集成到企业数据湖中，更不用说运行实时分析、机器学习算法或从中创造商业价值。

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【DevOps-监控】 Docker可视化监控原理及采集方案

大家好，我是Coder哥，最近在交付项目，部署脚本，k8s, docker用的比较多，我发现一个问题，大家对k8s的监控聊的比较多，但是对docker的监控好像兴致不是很高，可能是现在用docker部署整套项目的公司比较少的原因吧。由于自己的项目用docker比较多(穷逼没钱搞k8s)，我们今天来聊聊Docker中的监控。

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008.Zabbix多图展示

Configuration---->Screen---->Creat screen

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Matrix-ApkChecker的实际应用

每当我想下载一个新App，在应用商店点击下载却看到“空间不足”的提醒时，我的内心是崩溃的。

02

Kafka OffsetMonitor：监控消费者和延迟的队列

一个小应用程序来监视kafka消费者的进度和它们的延迟的队列。 KafkaOffsetMonitor是用来实时监控Kafka集群中的consumer以及在队列中的位置（偏移量）。你可以查看当前的消费者组，每个topic队列的所有partition的消费情况。可以很快地知道每个partition中的消息是否很快被消费以及相应的队列消息增长速度等信息。这些可以debug kafka的producer和consumer，你完全知道你的系统将会发生什么。这个web管理平台保留的partition offset和consumer滞后的历史数据（具体数据保存多少天我们可以在启动的时候配置），所以你可以很轻易了解这几天consumer消费情况。 KafkaOffsetMonitor这款软件是用Scala代码编写的，消息等历史数据是保存在名为offsetapp.db数据库文件中，该数据库是SQLLite文件，非常的轻量级。虽然我们可以在启动KafkaOffsetMonitor程序的时候指定数据更新的频率和数据保存的时间，但是不建议更新很频繁，或者保存大量的数据，因为在KafkaOffsetMonitor图形展示的时候会出现图像展示过慢，或者是直接导致内存溢出了。所有的关于消息的偏移量、kafka集群的数量等信息都是从Zookeeper中获取到的，日志大小是通过计算得到的。消费者组列表

UAVStack的慢SQL数据库监控功能及其实现

UAVStack是一个全维监控与应用运维平台。UAV.Monitor具备监控功能，包含基础监控、应用/服务性能监控、日志监控、业务监控等。在应用监控中，UAV可以根据应用实例画像；其中应用实例组件可以对日志、服务、客户端等进行画像；基于客户端的画像又分为Http、Dubbo、MQ、Kafka、JDBC、Redis、MongoDB等等。

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Thanos的架构剖析

为了解决Prometheus缺少多集群监控的全局视图，以及对历史数据的存储问题，Improbable开源了他们的Prometheus高可用解决方法Thanos，Thanos与Prometheus无缝集成，并为Prometheus带来了全局视图和不受限制的历史数据存储能力。

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【Z讲堂】Zabbix4.0之趋势预测

监控不一定是指过去和现在。利用Zabbix的趋势预测功能，即可分析已收集的数据，并预测未来值。这样，就有可能在问题发生之前得到通知。

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Zabbix服务数据库优化和配置优化

下载tokudb地址：https://share.weiyun.com/85VzMF0i

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【Z投稿】Zabbix使用Elasticsearch存储历史数据

Zabbix 3.4.6版本开始支持历史数据存储到Elasticsearch, 适合数据量较大的用户。

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Spark History Server配置

该文件在SPARK_HOME/conf/下，新安装的spark中只有spark-defaults.conf.template这个文件，改名为spark-defaults.conf即可

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ODS层设计规范_环境类别二类的保护层厚度是多少

ODS ETL过程临时表按天分区最多保留最近7天分区。 DBSync非去重数据按天分区由应用通过中间层保留历史数据，默认ODS层不保留历史数据。

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实战Zabbix-Server数据库mysq的libdata1文件过大

今天我们的zabbix-server机器根空间不够了，我一步步排查结果发现是/var/lib/mysql/下的libdata1文件过大，已经达到了41G。我立即想到了zabbix的数据库原因，随后百度、谷歌才知道zabbix的数据库他的表模式是共享表空间模式，随着数据增长，ibdata1 越来越大，性能方面会有影响，而且innodb把数据和索引都放在ibdata1下。

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Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction

事务传播机制可参考：https://blog.csdn.net/yuanlaishini2010/article/details/45792069

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干货！Zabbix+ES怎么玩？如何应对海量级监控数据？一文带你玩转开源解决方案。

写在开篇不管zabbix的后端数据库是oracle还是mysql，当zabbix监控的量级达到了一定程度后，那么对数据库的性能是一个非常严峻的挑战。特别是对历史数据的查询，将会变得非常非常的慢，别告诉我可以建索引优化，当量级达到一定的程度的时候，索引真的没啥效果了。如果再不继续寻找合适的解决方案，那么就一定会引发数据库层面的问题，最终导致服务不可用。当监控数据越来越大的时候，存储不足的时候，怎么办？那就删历史数据呗，但如果要求至少要保存半年甚至1年以上的历史数据，且又高端存储磁阵紧缺面临扩容难题的时候怎么办

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不想 CRUD 干到老，就来看看这篇 OOM 排查的实战案例！

既需要跑历史数据（传给job的日期是过去的时间），也需要能够上线后，实时跑（十秒钟触发一次，传入触发时的当前时间）。

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全栈必备敏捷估点

所有这些问题，都会指向一件事————研发中的估点。估点是计划的基础，不论你关注还是不关注它，它都在那里。估点不是拍脑袋，是一种对事件的客观描述方式。通过统计学可以让我们知道，用两个数字就能够描述世界——期望和方差。然而，如果没有历史数据的话，统计学的技术方法就无法应用。因此，估点既是获取研发中经验数据的开始，也贯穿于研发过程的始终。

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