import React, { PureComponent } from 'react'; import ReactEcharts from 'echarts-for-react'; import moment from 'moment'; export default class Charts extends PureComponent { getOption = () => { const { graphName, warn, error, data, timestamp, dataUnit

背景每当建表之后,常常需要写一批假的数据,用于测试算法.数据量的压力测试.列表翻页. 查看详情.数据关联等.这时就需要借助一款造数据的工具,它就是今天所要介绍的 Faker. 介绍 Faker 这个工具不限于语言.它支持:Python.Java.Ruby.PHP.NodeJS 等等.其目 的是通过这个库,会生成一批假的数据. 如:仓库组经常需要一批数据来测试某个算法.业务组经常需要一批数据,让其他人知道这 个接口是否可用.某个字段应展示什么类型等等. 今天我会以 Python 版本的 Faker

本文主要是我在刚开始学习 SignalR 的技术总结,网上找的学习方法和例子大多只是翻译了官方给的一个例子,并没有给出其他一些经典情况的示例,所以才有了本文总结,我在实现推送简单的数据后,就想到了如何去推送复杂的数据,以及推送一个实时的图表数据,文本为我原创,转载请注明出处:Richard.Hu,先上一堆乱七八糟的说明先: SignalR的官方地址是: https://www.asp.net/signalr 网上给出例子是一个聊天的例子,官网地址是:https://docs.microsoft.

Web 应用性能和压力测试工具 Gor - 运维生存时间 http://hao.jobbole.com/gorhttp/ 要使用线上引流到测试环境的作用,需要做到以下几点: 1.新搭建一套测试环境,连接一套新的数据库,这个库里的数据为线上备份数据 但要保证这套环境与线上环境完全隔离,隔离的内容包括:短信发送,微信通知 2.每次上线之前将最新的代码部署在这套预环境中,使用gor进行导流,查看日志中是否进行了报错.经过一小时无错误,则可以进行上线操作 可以更好的验证系统的稳定性 3.做完验证后,清除

在不断满足当前企业客户数据集成需求的同时,DataPipeline也基于Kafka Connect 框架做了很多非常重要的提升. 1. 系统架构层面. DataPipeline引入DataPipeline Manager的概念,主要用于优化Source和Sink的全局化生命周期管理.当任务出现异常时,可以实现对目的端和全局生命周期的管理.例如,处理源端到目的端读取速率不匹配以及暂停等状态的协同. 为了加强系统的健壮性,我们把Connector任务的参数保存在ZooKeeper中,方便任务重启后读

文 | 陈肃 DataPipeline  CTO 随着企业应用复杂性的上升和微服务架构的流行,数据正变得越来越以应用为中心. 服务之间仅在必要时以接口或者消息队列方式进行数据交互,从而避免了构建单一数据库集群来支撑不断增长的业务需要.以应用为中心的数据持久化架构,在带来可伸缩性好处的同时,也给数据的融合计算带来了障碍. 由于数据散落在不同的数据库.消息队列.文件系统中,计算平台如果直接访问这些数据,会遇到可访问性和数据传输延迟等问题.在一些场景下,计算平台直接访问应用系统数据库会对系统吞吐造成显

熟悉EasyDSS流媒体服务器的小伙伴应该都知道,EasyDSS通过将EasyRTMP推流的直播流进行直播转码.智能处理.视频分发,再通过 CDN 分发节点分发到终端播放 SDK为观众播放高清低延时的内容.作为rtmp流媒体服务器,一经推出就备受用户好评.随着用户需求的变更,产品自身的更新迭代是必须的:为了更好的用户体验和和功能的完善,我们在EasyDSS原有的基础之上增添了服务器硬件数据报表(CPU.内存.磁盘空间).网络流量数据的统计以及角色分配,直播间.点播文件.虚拟直播绑定权限等操作.

利用Echarts 展示两条动态数据曲线,每1秒刷新一下数据,在echart官网例子基础上修改,修改了仿真数据的生成方式.生成数量,曲线数量,最总效果图如下: 详细代码如下: 遇到的主要问题点, 1,在生成模拟数据时,数据源格式很重要,格式不正确,无法正常显示. new Date(parseInt(sttimestamp+i*1000)).toLocaleString('chinese',{hour12:false}); 上述语句 toLocaleString(),显示的结果  2021/8/2

Webstorm+Webpack+echarts   ECharts 特性介绍 ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表. ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化.   1.npm

我们上一篇<基于 WebSocket 实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯同步(一)>主要讲解了如何搭建一个实时数据通讯服务器,客户端与服务端是如何通讯的,相信通过上一篇的讲解,再配合上数据库的数据储存,我们就可以实现一个简易版的 Web 聊天工具了,有空的朋友可以自己尝试下实现,那么我们今天的主要内容真的是实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯了,请大家接着往下看. 有了前面的知识储备,我们就可以来真正实现我们 3D 拓扑图组件上节点位置信息的实时数据同步了,毋庸置疑,节点的位置信

今天没有延续上一篇讲的内容,穿插一段小插曲,WebSocket 实时数据通讯同步的问题,今天我们并不是很纯粹地讲 WebSocket 相关知识,我们通过 WebGL 3D 拓扑图来呈现一个有趣的 Demo.接下来我们就看看这个实时数据通讯是一个什么样的套路. 我们先来聊聊这次 Demo 的思路吧,首先我要有一个 3D 的拓扑图组件,在上面创建几个节点,然后通过拉力布局(ForceLayout)将这些节点自动布局,但是有一定,需要在不同的网页窗口下,对应节点的位置是一样的,简单地说就是不同网页窗口

Cookie,有时也用其复数形式 Cookies,指某些网站为了辨别用户身份.进行 session 跟踪而储存在用户本地终端上的数据(通常经过加密).定义于 RFC2109 和 2965 中的都已废弃,最新取代的规范是 RFC6265[1]  .(可以叫做浏览器缓存)   中文名 储存在用户本地终端上的数据 外文名 Cookie 复数形式 Cookies 目录 1 技术简介 2 功能特点 3 具体含义 4 诞生时间 5 主要用途 6 生存周期 7 识别功能 8 脚本攻击 9 相关问题 10 设置

我们上一篇<基于 WebSocket 实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯同步(一)>主要讲解了如何搭建一个实时数据通讯服务器,客户端与服务端是如何通讯的,相信通过上一篇的讲解,再配合上数据库的数据储存,我们就可以实现一个简易版的 Web 聊天工具了,有空的朋友可以自己尝试下实现,那么我们今天的主要内容真的是实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯了,请大家接着往下看. 有了前面的知识储备,我们就可以来真正实现我们 3D 拓扑图组件上节点位置信息的实时数据同步了,毋庸置疑,节点的位置信

1.使用svg实现组态画面和动态数据展示 通过js的定时器调用webservice方法获取数据后更新节点数据 /// <summary>启动定时刷新</summary> function Start() { InitSvgElement(); this.timer = setInterval("GetTagValues()", 1000); } /// <summary>启动定时刷新</summary> function Stop() {

在众多的工业控制系统领域常常会实时采集现场的温度.压力.扭矩等数据,这些数据对于监控人员进行现场态势感知.进行未来趋势预测具有重大指导价值.工程控制人员如果只是阅读海量的数据报表,对于现场整个态势的掌控会十分困难,因此往往希望借助一些图表进行展示,其中趋势图是常用的实时数据展示方式之一.目前实现趋势图.曲线图的工具很多也很成熟,一些是通过CS模式开发的,需要在工程控制人员操作的计算机上安装相应软件,这种方式有其特有的优势,但是有时也有不方便的地方.于是一些基于BS模式的展现方式就自然而然的被广泛

背景 背景是设计一个实时数据接入的模块,负责接收client的实时数据写入(如日志流,点击流),数据支持直接下沉到HBase上(兴许提供HBase上的查询),或先持久化到Kafka里.方便兴许进行一些计算和处理,再下沉到文件系统或做别的输出. 在设计中,对于client和服务端有这么些目标. client须要支持多语言(Java.C++),做得尽量轻量级.仅仅要连上服务端的ip:port.以RPC的形式调用简单的write就能够把数据写出去.client不承担不论什么逻辑的处理.服务端的负载均衡

Sqlserver2000联系Oracle11G数据库进行实时数据的同步 1,前提条件 我有sqlserver2000环境,已经存在oracle11g环境,准备这两个数据库,建立各自的訪问账号,两者之间须要ping通,telnetport也要能通,目的是将sqlserver里面的数据自己主动同步到oracle数据库里面去. Sqlserver里面有链路服务器(linked server)能够实现. 2,在sqlserver上面建立odbc数据源 有2种方式:"Microsoft ODBC for

原文:使用Socket通信实现Silverlight客户端实时数据的获取(模拟GPS数据,地图实时位置) 在上一篇中说到了Silverlight下的Socket通信,在最后的时候说到本篇将会结合地图.下面就来看看本文实现的功能: Silverlight 与服务器利用Socket通讯,实时从服务器获取数据(本文中的数据是地理坐标),由于没有GPS,所以本文在服务器写了一个构造新坐标的函数(本文是一个三角函数),然后利用Timer组件,实时调用,得到新的坐标,并将新的坐标发送给客户端,客户端接收到发

本人研究echarts已经有一段时间了,今天就分享几个关于echarts的小技巧.虽然看起来简单,但做起来却很繁琐,不过实用性倒是很好. 在一个大的页面中,左边为table表格,右边为echarts的散点图. 需求一,实现echarts中所有的散点取自table中的数据. 需求二:两个交互,交互1,点击左边的table中数据时,先实现table重新隔行变色,然后左边被点击的数据背景颜色变黄,右边的散点图点亮.通过table控制散点图. 交互2:当点击散点图中任意数据时,获取此数据来自于左边散点图

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对

SuperMap 在9月份发布了结合大数据技术的9D新产品,今天就和大家介绍下iServer9D中的实时数据服务. 1.技术框架 结合Spark的streaming流处理框架,将各种数据进行批量处理.存储. 2.处理的流程 iServer9D的实时数据服务可以通过各种通讯协议对来自互联网.物联网等实时流式数据进行采集.存储和分析,iclient9d可以对实时数据服务进行订阅,iServer会通过WebSocket协议将采集的数据实时推送至订阅的客户端并进行可视化呈现. 1)输入的数据和输出的数据