6.1 Pandora 实操 - 数据收集】的更多相关文章

添加机器 添加机器命令,在 linux 机器上执行此命令 添加成功 添加收集器 采集机器数据 解析数据 转换数据 发送数据 接着,下一步即,成功创建收集任务. 分发机器 确认收集人物,绑定到机器上. 确认数据 查看数据 检索数据 其他操作 正则匹配检索 参考文档 采集 Nginx 日志…
简介 数据立方是适用于大规模实时数据(每天百亿条,10TB+ 级别数据)查询与分析的数据库系统,提供交互式的访问数据的能力,支持数据过滤.分组.聚合,实现亚秒级以内对亿行级别的数据表进行多维探索分析. 适用场景 数据立方适用于大规模数据实时分析类场景,如: 广告点击 运维监控 安全事件分析 处理大量实时数据,如每天数亿事件的新增.每天数 10T 数据的增加: 这些场景的特点都是拥有大规模的数据,且对数据查询的时延要求非常高.如在运维监控中,系统问题需要在出现的一刻被检测到并被及时给出报警. 产品…
具体每个图可以到蛋蛋团仪表盘里,查看配置即可.过程中没有截图记下来. 配置方法,建议参考已存在的图表参数,照样配,会比较快. 配置网站访问量 配图结果 参考 报表说明…
创建实时仓库 连接日志仓库 点击到工作流查看 通过 Java sdk 打数据 通过 java sdk 对应字段打数据,先打到实时仓库(消息队列),对应再会打到日志仓库(做存储). 代码见 SequenceSender.java…
本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 在本文中,作者引出了"外部数据"这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己. 现在互联网上关于"增长黑客"的概念很火,它那"四两拨千斤"."小投入大收益"的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷.一般来说…
一.目的 前面已经完成fisco bcos 相关底层搭建.sdk使用.控制台.webase中间件平台等系列实战开发, 本次进行最后一个部分,体系化管理区块链底层,建立有序的底层控管制度,实现权限化管理. 完成:链管理.系统管理.数据上链操作等. 其中数据上链分为:合约版本上链.crudService 版本上链等操作. 二.准备工作: 在进行之前,我们首先要了解一下,fisco bcos 的底层权限系统介绍. https://mp.weixin.qq.com/s/QJNk71w4o_cGX2O-1…
Linux环境搭建完整操作流程(包含mysql的安装步骤) 从现在开始,就正式进入到大数据学习的前置工作了,即Linux的学习以及安装,作为运行大数据框架的基础环境,Linux操作系统的重要性自然不言而喻,我将分成两个部分来做梳理,第一部分是实操部分,即整个从0搭建Linux的完整操作流程,第二部分是理论部分,将会梳理Linux操作系统的各种指令以及基本知识,好了,那么我们开始吧! 1. 安装准备 安装Linux虚拟机之前我们首先要准备两个东西:VMware以及Centos的镜像文件 安装VMw…
HDFS集群PB级数据迁移方案-DistCp生产环境实操篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 用了接近2个星期的时间,终于把公司的需要的大数据组建部署完毕了,当然,在部署的过程中踩了不少坑,自己也对系统,网络,各个大数据生态圈常用软件进行了调优操作,后期等我整理好笔记后会分享给大家参考的.集群是部署好了,但是没有数据的话也没有人会去用.因此我们需要把旧集群的数据迁移至新集群中(旧集群的数据都是存放在云平台上的,而新集群),在迁移的过程中,参考网上的很多解决方案,最…
一 项目概述1.1 角色1.2 业务术语1.3 项目效果展示二 项目需求三 项目概要3.1 项目技术架构3.2 项目目录结构3.3 项目技术选型3.4 项目整体集群规划3.5 创建项目工程四 APP 数据生成模块4.1 创建公共模块工程4.1.1 创建 Java 工程,导入 pom 文件4.1.2 创建 AppBaseLog 基类4.1.3 创建 AppErrorLog 错误日志类4.1.4 创建 AppEventLog 事件日志类4.1.5 创建 AppPageLog 页面日志类4.1.6 创…
原文地址:Web Application Security Checklist 原文作者:Teo Selenius(已授权) 译者 & 校正:HelloGitHub-小熊熊 & 卤蛋 对于开发者而言,网络安全的重要性不言而喻.任何一处代码错误.一个依赖项漏洞或是数据库的端口暴露到公网,都会有可能直接送你上热搜. 那么,哪里可以找到详细的避雷指引呢?OWASP's top 10 清单太短了,而且它更关注的是漏洞罗列,而非对预防.相比之下,ASVS是个很好的列表,但还是满足不了实际需求. 本文…
样本量问题真的是好多人的老大难,是很多同学科研入门第一个拦路虎,今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题,我想想不止是本科生对这个问题不会,很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白,那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑,也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发. 样本量计算的逻辑 还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计…
引言:如何快速分析纷繁复杂的数据?如何快速做出老板满意的报表?如何快速将Speed-BI云平台运用到实际场景中?         本课程将通过各行各业案例背景,将Speed-BI云平台运用到实际场景中,通过熟练使用云平台可视化技巧,将枯燥的数字灵活化.可动化:通过统计图表的应用,将灵活可动的图表多样化.专业化,全方位多视角观察.分析案例相关数据,达到报表目的清晰.界面简洁.可分析维度多.反馈性强等目标,操作过程从数据整理至报表生成一步到位,主要涉及分析意图挖掘.指标判断选择.适用图表选择.多维度…
类级别的setUp()方法与tearDown()方法 在实操(一)的例子中,通过setUp()方法为每个测试方法都创建了一个Chrome实例,并且在每个测试方法执行结束后要关闭实例.是不是觉得有个多余了!能否让各个测试方法共用一个Chrome实例,而不用每次都创建一个新的实例呢?肯定可以的,unittest为我们提供了明路.可以通过用setUpClass()方法和tearDownClass()方法及@classmethod标识来实现.这两个方法使我们可以在类级别来初始化数据,替代了方法级别的初始…
视频回放地址:https://i.iamlj.com/mp4/QVM-IMC-12.27-1080P.mp4 目录 目录 常规开发部署流程 准备工作 开发准备 网站部署 操作步骤 重装系统 LANP环境安装 安装 WordPress Vhost配置[可选] FAQ 购买的主机怎么没 IP SSH 登录不上 端口 Ping 不通,通常是80或其他端口 其他业务方面的需求 密码怎么没了,登录 怎么重装系统啊,有没有 xx 最新的版本啊 重装系统,怎么还不进行啊,怎么需要开机? SSH 密钥是什么,怎…
MyBatis实操进阶版(一) 目前而言,持久层框架中,在业务实现灵活性上,无可出MyBatis之右者.具体原因,后续将逐步展开 ResultMap元素的设置 配置文件中,ResultMap元素的作用临时存储sql执行结果集与Java对象之间的映射,用以实现数据的持久性.基于此,sql返回结果集更加多样/不必局限于表关系,同时接收对象更加灵活多变,可以自由根据数据需求,设置接收字段,搭配association和collection标签,可以灵活设置数据子集的配置,而且进一步降低了业务层与数据库间…
实操一: 1)为新加的硬盘分区,一个主分区大小为10剩余空间给扩展分区,在扩展分区上划分2个逻辑分别为5G 2)式化主分区为ext3系统 #mkfs.ext3 /dev/sdb1 3 将逻辑分区设置为交换分区 #mkswap /dev/sdb5 4 启用上一步的交换分区 #swapon -a /dev/sdb5 5 查看交换分区的状态 实操二: free命令查看内存 #free -m 整理buffer与cache的作用  buffer:缓冲区,一个用于存储速度不同步的设备或优先级不同的设备之间传…
大数据时代,一大技术特征是对海量数据采集.存储和分析的多组件解决方案.而其中对来自于传感器.APP的SDK和各类互联网应用的原生日志数据的采集存储则是基本中的基本.本系列文章将从0到1,概述一下搭建基于Kafka.Flume.Zookeeper.HDFS.Hive的海量数据分析系统的框架.核心应用和关键模块. 项目源代码存储于GitHub:源码 系统架构概述 本系列文章所介绍的数据分析系统,定位于一种通用的大数据分析系统,可用于电商.互联网和物联网的实际解决方案中.该应用主要解决从多种多样的互联…
当前,人脸识别应用于许多领域,如支付宝的用户认证,许多的能识别人心情的 AI,也就是人的面部表情,还有能分析人的年龄等等,而这里面有着许多的难度,在这里我想要分享的是一个利用七牛 SDK 简单的实现人脸识别的方法,当然七牛的 SDK 中提供了很多的拓展,在返回的 JSON 中包含着如年龄等信息,这里就不进行分享了.这里我们要使用的是七牛云平台中由阅面科技提供的 API. 以下为官方给出的功能: 人脸 1v1 比对 人脸关键点(106 点) 人脸属性(年龄,性别) 我们要用的服务就是第一个:人脸…
实操玩家: 在苹果手机上,我们只要打开定位服务,拍照后便能在相簿中找到地图,地图上显示着在各地拍摄的相片.网站上这种显示方式也并不少见,例如 Flickr.即将关闭的 Panoramio 等. 作为地图爱好者,每每看到地图就激动不已,就想若能在自己博客上也这么显示,那该多好! ▲ 苹果手机上的相片地图 相片的地理位置信息,是通过手机等设备的 GPS 模块记录的,并在其图片文件的 EXIF 数据,保留了这些位置信息. 使用七牛做博客图床以来,其图片处理 API 为各种显示需求提供了便利,这其中有个…
2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨.经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级,发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型.继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet, 取得了SOTA效果. 本篇内容可以说是史上最强实操课程,由浅入深完整带大家试跑ERNIE,大家可前往AI Studio fork代码 (https://ais…
哲学告诉我们:世界是一个普遍联系的有机整体,现象之间客观上存在着某种有机联系,一种现象的发展变化,必然受与之关联的其他现象发展变化的制约与影响,在统计学中,这种依存关系可以分为相关关系和回归函数关系两大类,本次分享,jacky将跟您分享如何用python做相关关系,并以真实金融案例为依托,深入浅出,探讨相关分析在实际工作中应用. 基础铺垫 相关系数(correlation coefficient) 相关系数是变量间关联程度的最基本测度之一,如果我们想知道两个变量之间的相关性,那么我们就可以计算相…
决策树是最经常使用的数据挖掘算法,本次分享jacky带你深入浅出,走进决策树的世界 基本概念 决策树(Decision Tree) 它通过对训练样本的学习,并建立分类规则,然后依据分类规则,对新样本数据进行分类预测,属于有监督学习. 优点 1)决策树易于理解和实现 使用者不需要了解很多的背景知识,通过决策树就能够直观形象的了解分类规则: 2)决策树能够同时处理数值型和非数值型数据 在相对短的时间内,能够对大型数据做出可行且效果良好的结果: 逻辑-类比找对象 决策树分类的思想类似于找对象,例如一个…
创建用户实操 1.创建用户god useradd god passwd god 2.设置ssh免密 ssh-copy-id -i id_dsa node02 3.修改hdfs-site.xml中的ssh路径,并且分发 4.god start-dfs.sh 用户权限实操 node01: su god hdfs dfs -mkdir /temp hdfs dfs -chown god:ooxx /temp hdfs dfs -chmod /temp node04: root: useradd goo…
一.kettle是什么? Kettle,简称ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取.转换.装载的过程),是一款国外开源的ETL工具,纯Java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定,对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少.kettle支持图形化的GUI设计界面,然后可以以工作流的形式流转,在做一些简单或复杂的数据抽取.质量检测.数据清洗.数据转换.…
docker:官网 docker:镜像官网:        镜像官网可以所有应用,选择安装环境:会给出安装命令,例如:docker pull redis 默认拉取最新的版本(指定版本:docker pull redis:5.0.8) 一.拉去mysql官方镜像 1.登录docker 镜像官网搜索mysql,找到制定的版本拉去,这里使用mysql5.7.30 docker pull mysql: 2.查看docker的镜像 docker images 二.根据镜像创建mysql容器 1. 创建容器…
@ 目录 基本数据类型 集合数据类型 案例实操 基本数据类型 对于Hive的String类型相当于数据库的varchar类型,该类型是一个可变的字符串,不过它不能声明其中最多能存储多少个字符,理论上它可以存储2GB的字符数. 集合数据类型 Hive有三种复杂数据类型ARRAY.MAP 和 STRUCT.ARRAY和MAP与Java中的Array和Map类似,而STRUCT与C语言中的Struct类似,它封装了一个命名字段集合,复杂数据类型允许任意层次的嵌套. Map和Struct的区别:Stru…
SFUD+FAL+EasyFlash典型场景需求分析:用整个flash存储数据,上千条数据,读取得时候用easyflash很慢,估计要检索整个flash太慢了. 改进方法:分区检索. 1存数据时,根据数据特征进行划分,划分到特定的某个区,分区存储这些数据. 2检索数据时,首先根据待检索数据的特征,获取具体需要检索哪个分区.然后在该分区内使用easyflash提供的kv查询接口进行检索. /***********************************************下面开始实操 …
ubuntu 18.04 搭建flask服务器(大合集) Ubuntu python flask 服务器 本次使用的Ubuntu版本为:Ubuntu 18.04.5 LTS (GNU/Linux 4.15.0-112-generic x86_64) 本文档基于aliyun服务器上部署个人站步骤建立,全为个人实操,请参考自己项目使用,因为aliyun服务器中的Ubuntu镜像默认使用的就是阿里源,所以我不需要进行换源操作(推荐换为国内源软件下载速度快) 因为服务器上使用的是root账户,所以部分命…
[Django框架 - 静态文件配置.request对象方法初识. pycharm链接数据库.ORM实操增删改查.django请求生命周期] 我们将html文件默认都放在templates文件夹下 将网站所使用的静态文件默认都放在static下 静态文件 写好之后不会自动动态改变的文件资源,比如我们写好的css文件.js文件.图片文件.第三方框架文件,我们默认将所有的静态文件都放在一个static文件夹内, django是不会自动创建static文件夹的,需要我们自己在的django目录下手动创…
物联网使得现实世界中的实体和数字世界比以往任何时候都更紧密地联系在一起.NodeMCU作为其中的一个重要设备,作用之一就是与传感器相连以实现万物互联通讯.这篇关于NodeMCU的实操篇以土壤湿度传感器和DHT传感器为例,详细介绍了如何使用ESP8266获取传感器的值及相应的示例代码.之所以选择这两个传感器作为示例进行讲解,是因为土壤传感器输出值的信号引脚输出模拟信号,而DHT传感器的信号引脚输出数字信号,在使用过程中也需要引入库(也可以不使用库,代码相对复杂).当你理解了这篇文章后,NodeMC…