数据处理 数据处理的内容比较多，这里主要以数据的索引、筛选为主，关于数据的插值和统计计算以后再说（又拖了一次，哈哈） 第一个要说的是后台留言询问的，如果从daily的nc文件中抽取某些年份1-4月的数据 ，以前也说到过 xarray系列｜教你更高效的进行数据处理和分析。 xarray系列｜WRF模式前处理和后处理 善用 .sel、.isel和 .where 等索引函数能够有效改善数据处理效率。 有效结合 xarray 和 pandas 能够更好的进行数据处理和分析，比如在不规则数据索引时。不要想单独利用某一个工具实现所有功能。 其中涉及到的一些点展开说的话篇幅太大，以后单独细说。 其实数据处理和分析过程中会碰到很多问题，可以直接 google 搜索，而不是百度之类的搜索引擎。因为 google 给出的搜索结果更简单直接，节省时间。
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Hadoop离线数据分析平台实战——310新增会员和总会员分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析 (MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 新增会员统计类似新增用户统计，也是统计新增u_mid的个数， 在新增用户统计中 最终数据保存：stats_user和stats_device_browser。 涉及到的列(除了维度列和created列外)：new_members。 最终数据保存：stats_user和stats_device_browser。 涉及到的列(除了维度列和created列外)：total_members。
Data processing and analytics are fundamental and pervasive. Algorithms play a v...
Hadoop离线数据分析平台实战——430MR和Hive任务Oozie部署 参考：oozie\package-info.java 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析 (MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 完成 事件分析(Hive) 完成 MR程序Oozie workflow Hive&Sqoop脚本Oozie部署 针对Hive和sqoop脚本，oozie提供了专门的hive action和sqoop action， 但是我们这里采用将hive脚本和sqoop脚本写入到shell 所以在这里我们采用oozie部署shell action来进行hive和sqoop的运行。 开发成本&维护成本 相比于mr每次开发&维度都需要修改代码逻辑外，hive脚本可以比较容易的进行逻辑修改和代码管理(文本)，但是在超大型或者大型的生成集群上，调试hive脚本相对于调试mr成功更加复杂和困难
、 不是我舍不得 - .NET里面的Out Of Memory 看到很多人在问如何分析dump，所以就写下了这篇短文,抛砖引玉。 Framework 安装在 %windir%\microsoft.net\framework\<.NET 版本> 目录下。 四、相关的资料：如何调试分析，有几篇非常不错的文章，大家自己慢慢去品味吧。 dumpheap -gen in ,NET 2.0 SOS that Ships with the Framework: http://dotnetdebug.blogspot.com/2006/12/ dumpheap-gen-in-net-20-sos-that-ships.html 在托管代码中设置断点(WINDBG) http://blog.joycode.com/gangp/articles
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析 (MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据， 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块 通过定义维度信息类和统计数据类来分别区分维度表和统计表， 定义一个DimensionConverter类来获取/填充维度表信息(有则获取id，无则插入，再获取id)。 涉及到的列(除了维度列和created列外)：new_install_users和total_install_users。 指定数据库连接信息指定，搭建DimensionConverter获取维度id的类框架，根据具体的分析到时候再添加内容。� 搭建自定义OutputFormat和OutputCollector类框架。
离线数据分析平台实战——080HBase介绍和安装 HBase介绍 HBase是参考google的bigtable的一个开源产品， 建立在hdfs之上的一个提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统 是一种介于nosql和RDBMs之间的一种数据库系统， 仅支持通过rowkey和range进行数据的检索，主要存储非结构化数据和半结构化数据。 HBase和Hadoop一样，目标是通过横向扩展，添加普通机器来增加存储性能和计算性能。 在hbase的根目录下创建一个文件夹hbase来存储临时文件和pid等。默认/tmp。 HBase配置信息--hbase-env.sh 主要指定JAVA_HOME和hadoop相关信息。其他包括pid存储路径指定和给定指定参数决定是否使用集成zk(默认使用)。 ?
离线数据分析平台实战——100HBase和MapReduce整合 环境搭建 搭建步骤： 在etc/hadoop目录中创建hbase-site.xml的软连接。
file/id_2378544298602217.html （FTP严重影响了服务器网络，现在已经关闭） 后续： Devart dotConnect for Oracle 在OneCool和小胖 2010的推荐下，分析Devart。 1，采用名称混淆，分析有一定难度 2，采用Lic授权，很脆弱 3，发现调用OCI.DLL，发现处理Home等环境变量，看来还是离不开oci.dll 综评，跟ODP.Net比，没有优势，并且还是收费的 ，网络发送和接收的过程。 没有见到任何跟OCI和HOME有关的东西。可以肯定，这是纯托管代码且不需要OCI的。 5，下午分析3.5（For .Net 2.0/4.0），名称混淆，也是Lic授权。
离线数据分析平台实战——110Hive介绍和Hive环境搭建 Hive介绍 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台，设计目标就是将hadoop上的数据操作同SQL结合，让熟悉SQL编程的开发人员能够轻松的向 内嵌模式就是使用derdy存储元数据； 本地模式是将hvie.metastore.local设置为true，就是说metastore和hive客户端安装在同一台机器上； 远程模式指的是我们明确指定metastore 配置超级用户名和密码， mysqladmin -u root password 123456 6. root用户登录mysql -u root -p 123456 7.
来源：专知本文共1000字，建议阅读5分钟这本书介绍了使用Python进行时间序列分析。 这本书介绍了使用Python进行时间序列分析。 我们的目标是给您一个学科基本概念的清晰概述，并描述将适用于行业中常见的分析用例的有用技术。由于有太多项目需要基于过去数据的趋势分析和预测，时间序列分析是任何现代数据科学家知识库中的一个重要工具。 大多数最先进的机器学习和深度学习库都有一个Python API。因此，许多数据科学家更喜欢使用Python来实现由数据处理、模型构建和模型验证组成的整个项目流程。 讨论了从横断面到时间序列的转变以及数据分析的附加复杂性。描述了使时间序列数据具有特殊性的特殊数学性质。几个示例演示了如何使用探索性数据分析来可视化这些属性。 第二章，理解时间序列数据，涵盖了三个主题，先进的预处理和可视化的时间序列数据，通过重采样，分组，和移动平均线的计算;平稳性和统计假设检验来检测时间序列的平稳性以及对非平稳时间序列进行平稳化的各种时间序列分解方法
传统的大数据处理模型将在线事务处理和离线分析从时序上将两者完全分割开来，但显然该架构目前已经越来越落后于人们对于大数据实时处理的需求。 在诸如实时大数据分析、风控预警、实时预测、金融交易等诸多业务场景领域，批量(或者说离线)处理对于上述对于数据处理时延要求苛刻的应用领域而言是完全无法胜任其业务需求的。 传统的批量数据处理模型传统的批量数据处理通常基于如下处理模型： 使用ETL系统或者OLTP系统构造原始的数据存储，以提供给后续的数据服务进行数据分析和数据计算。 离线=批量？实时=流式？ 习惯上我们认为离线和批量等价；实时和流式等价，但其实这种观点并不完全正确。 所以说离线和实时应该指的是：数据处理的延迟；批量和流式指的是：数据处理的方式。两者并没有必然的关系。事实上Spark streaming就是采用小批量（batch）的方式来实现实时计算。
Hadoop与Spark的关系目录 一：介绍 1:Spark 2:Hadoop 二：不同层面的关系 1:功能 2:依赖关系 3:数据量影响 4:容错 说明：近期在做一个图关系项目时，使用到了saprk分析引擎和 这是官网上的一句话，意思就是“Spark是大规模数据处理的统一分析引擎”，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。 在学习过程中，发现一个特别好的图，在此和大家分享一下，如评论所说’一图解千愁‘，Hadoop集群完整架构设计图（来自：https://blog.csdn.net/quwenzhe/article/details 3:数据量影响 Hadoop的MapReduce模型特别适合大数据量的离线处理。 Spark适合对数据量不太大的数据处理，可以是离线也可以是实时处理。 参考： https://blog.csdn.net/onlyoncelove/article/details/81945381 https://blog.csdn.net/forward__/article
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性，离线数据、实时数据分别指的是什么，业务应用时，究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。 数据从业务端产生，到分析或者反哺业务使用，需要经过一系列的清洗、处理过程，而这一过程带来时间窗口大小，就是数据的时效性。按照数据延迟的大小，可以将数据分为离线数据和以及实时数据(准实时)。 在离线数据处理时，取当天订单成功状态，就不会计算在内。 缺点 需要不停的进行数据计算，即每秒钟或者每分钟进行数据清洗和计算，集群资源消耗大。离线数据处理，任务一天跑一次，一次1小时，实时数据处理每分钟跑一次，一天24小时都在跑。 （3）选择依据小结 数据时效性的选择时，要看具体应用场景对准确性、时效性的要求，实时和离线数据的应用场景选择可以参考下图： 四、总结 不管是离线数据还是实时数据最终都是为了解决业务场景下的问题，搞懂其差别和基本原理后
Jmeter能够对许多不同的应用程序/服务器/协议类型进行负载测试和性能测试 Web - HTTP, HTTPS (Java, NodeJS, PHP, ASP.NET, …) SOAP / REST 可以对测试结果进行缓存和离线分析、离线重放 Jmetert的扩展性体现在哪里？ 脚本化的采样器【BeanShell、Groovy】 随意增删的采样器 负载统计信息可以增删定时器 数据分析和可视化插件提供了出色的扩展性和个性化 jmeter自带方法可以向测试计划提供动态输入或数据处理能力 通过针对Maven，Gradle和Jenkins的第三方开源库轻松进行持续集成。
NET团队借助Infer#，将Facebook的跨程序静态分析功能引入 到.NET 生态系统中可用的静态分析器选项。 微软高级软件工程师辛石说，Infer#并不是唯一可用于.NET的静态分析器。但是，Infer# 为 .NET平台带来了独特的功能。 Infer# 与众不同的是它专注于跨函数分析，这在其他分析器中找不到，而增量分析则找不到。 PreFast 会检测某些无效异常和内存泄漏的实例，但其分析纯粹是过程内分析。 分析增量更改的能力使 Infer 能够在大型代码库上有效运行。 .NET团队已经在在其产品（包括 Roslyn、.NET SDK 和核心软件）上一直在使用ASP.NET。 使 Infer 能够分析 .NET 源代码的核心问题是将其转换为 IN（推断分析的语言）。为此，源语言构造需要在 OCaml 中表示。
2.3.2、luence Lucene 是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。 3.1、离线大数据分析平台 对分析结果的时效性要求比较低，业务场景不要求很快，很及时的数据反馈，对机器的性能要求比较低，成本稍低。 六、数据处理的流程 6.1、数据收集 数据一般最终会以压缩格式保存于 HDFS 之上，目前市场公司用 snappy 压缩较多一些。 9.2、数据处理层 ? 9.3、数据结果可视化层 ? 离线平台大数据架构图 十、技术选型 10.1、Hadoop 起源于：GFS(Google FileSystem)、Map/Reduce、BigTable 三篇论文。
知道了我们有必要在数据处理系统中使用一个消息系统，但是我们为什么一定要选kafka呢？现在的消息系统可不只有kafka。 话说阿里中间件团队和LinkedIn团队都做了一个Kafka、RabbitMQ、RocketMQ的三者对比。 这些数据通常以日志的形式记录下来，然后每隔一段时间进行一次统计分析。 传统的日志分析系统是一种离线处理日志信息的方式，但若要进行实时处理，通常会有较大延迟。 以Kafka消息中间件为中心的大数据处理平台还有很多任务去实现。 这种数据一般是前端服务器先写文件，然后通过批量的方式把文件倒到Hadoop(离线数据分析平台)这种大数据分析器里面，进行慢慢的分析。
网络入侵防护系统（NIPS）基于腾讯近二十年安全技术的积累，通过旁路部署方式，无变更无侵入地对网络4层会话进行实时阻断，并提供了阻断 API，方便其他安全检测类产品调用……
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