echarts 实时数据x轴按时间变化

2024-09-01

实时动态更新曲线图，x轴时间s随数据的变化而变化

$(function () { $(document).ready(function () { Highcharts.setOptions({ global: { useUTC: false } }); $('#container').highcharts({ chart: { type: 'spline',

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

【前端图表】echarts实现散点图x轴时间轴

话不多说,老规矩,先上图,实现echarts实现散点图,x轴数据为时间年月日. 实现代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>五分钟上手之散点图</title>  <script src="js/echarts.min.js"></s

C# ASP.NET MVC 之 SignalR 学习实时数据推送显示配合 Echarts 推送实时图表

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.

Echarts的柱状统计图出现x轴统计时间出现间隔显示的问题

今天在使用Echarts的柱状统计图出现x轴统计时间出现间隔显示的问题: 数据都拿到了,放到Json数组都是完整的, 展现是时候如下图:

使用HighCharts实现实时数据展示

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

项目总结[2]_svg+ajax+webservice+pSpace sdk实现实时数据的web展示

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() {

ECharts – 大数据时代，重新定义数据图表

ECharts 基于 Canvas 的纯 Javascript 图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力.兼容大多数浏览器,包括IE6/7/8/9+, Chrome, Firefox, Safari 以及 Opera. 在线演示源码下载特色功能混搭混搭的图表会更具表现力也更有趣味,ECharts提供的图表(共9类14种)支持任意混搭: 折线图(区域图).柱状图

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)

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

性能测试五十：Jmeter+Influxdb+Grafana实时数据展示系统搭建

如果用生成jtl文件再分析结果的方式的话,每一次请求就会往jtl里面写一条数据,在进行长时间的稳定性测试的时候,特别是当TPS很高的时候,写入的数据会非常的大,这个时候等稳定性测试完成,再对jtl进行分析,会无法分析,如果要强制进行分析,造成的最后结果是内存泄漏,即无法分析,所以需要通过其他途径来保存和分析数据上Grafana官网下载Grafana,此产品只有64位的版本,没有32位的 Influxdb:InfluxDB是一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数

MongoDB-Elasticsearch 实时数据导入

时间 2017-09-18 栏目 MongoDB 原文 http://blog.csdn.net/liangxw1/article/details/78019356 5 ways to synchronize data from MongoDb to ElasticSearch https://www.linkedin.com/pulse/5-way-sync-data-from-mongodb-es-kai-hao Elastic search(ES) is a pop-star for

使用Power BI API 向流数据集推送实时数据并在仪表板可视化

使用Power BI 实现实时数据的可视化是大家比较关心的一个话题,在仪表盘上实现推送数据的展示,可以在诸如指挥大屏等场景下使用. 本视频实战内容如下: https://v.qq.com/x/page/y3030euh6do.html 先看下效果,下图中的曲线会自动刷新: 步骤如下: 创建流数据集,选择API 方式其中Azure 流分析,截至到2019年12月,中国区Azure流分析暂时不支持将输出直接写入到Power BI 中. 填写数据集名称和值及值类型并打开历史数据分析: 其中历史数据分

实时数据推送webSocket

实时数据推送在Web或移动项目中,服务器向客户端实时推送消息是一种常见的业务需求. 实现方式 Polling:轮询(俗称“拉”),即定期重新请求数据. Long-Polling:长轮询,是 Polling 技术的改进,即在保持住一个请求,在这个请求内不断发送数据. WebSocket Polling:是 Long-Polling 技术的改进,即通过HTTP协议握手建立连接后直接进行双向TCP通讯. 应用场景: 聊天室股票价格变化.K线图消息提醒 WebSocket Polling 简单点说

DataPipeline丨构建实时数据集成平台时，在技术选型上的考量点

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

Linux系统实时数据同步inotify+rsync

一.inotify简介 inotify是Linux内核的一个功能,它能监控文件系统的变化,比如删除.读.写和卸载等操作.它监控到这些事件的发生后会默认往标准输出打印事件信息.要使用inotify,Linux内核版本必须是大于2.6.13,在这之前的内核都没有这个功能.我们可以利用inotify去监控我们要监控的资源,当资源发生变化时,我们扑捉它的事件,从而触发同步数据等操作. 二.inotify软件介绍 inotify是内核的一个功能,众所周知内核的功能我们必须要配合工具才能使用,通常情况下用户

【linux运维】rsync+inotify与sersync+rsync实时数据同步笔记

Rsync(remote sync)远程同步工具,通过rsync可以实现对远程服务器数据的增量备份通过,但rsync自身也有缺陷,同步数据时,rsync采用核心算法对远程服务器的目标文件进行对比,只进行差异同步.我们可以想象一下,如果服务器的文件数量达到了百万甚至千万量级,那么文件对比是非常耗时的,而且发生变化的往往是其中很少的一部分,这是非常低效的方式.inotify的出现,可以缓解rsync不足之处,取长补短. 第一部分:inotify+rsync实时数据同步Inotify 是一种强大的.细

iNeuOS工业互联平台，WEB组态（iNeuView）集成图报组件，满足实时数据图形化展示的需求

目录 1. 概述... 1 2. 平台演示... 2 3. 应用过程... 3 4. 实时数据展示效果... 5 1. 概述市场和开源社区有很多图形报表组件和开发库,例如:echart.HighCharts等(参考:<看 ECharts 和 HighCharts 渲染性能对比,表面看衣装,本质看内功>).但是这些图形与具体的工业业务场相结合,需要深度加工及进行二次开发,例如:多Y轴.多限值X轴等,还有些更复杂的业务化图形展示需求.参考

实时数据同步inotify+rsync

inotify inotify是一个实时监控服务,他能实时监控服务器中的目录的变化,发现目录中变化后,在配合rsync服务推送到备份服务器上 inotify要求内核要在2.6.13或之上,通过notify,可以监控文件系统中如增删查改等各种事件列出下面文件说明服务器支持notify [root@node2 ma]#ll /proc/sys/fs/inotify/ total 0 -rw-r--r-- 1 root root 0 Jul 31 11:00 max_queued_events -r

搭建企业级实时数据融合平台难吗？Tapdata + ES + MongoDB 就能搞定

摘要:如何打造一套企业级的实时数据融合平台?Tapdata 已经找到了最佳实践,下文将以 Tapdata 的零售行业客户为例,与您分享:基于 ES 和 MongoDB 来快速构建一套企业级的实时数据融合平台. 在大数据时代,几乎每家企业都有上一套数据平台的冲动,目前也有很多的离线解决方案,包括 Hadoop 体系的 CDH.TDH,还有一些传统的数仓.但是有两大因素让企业无从下手:一是"实时",二是"融合".一方面,随着 IT 架构的迭代升级和业务端的全渠道

Tapdata肖贝贝：实时数据引擎系列(三) - 流处理引擎对比

摘要:本文将选取市面上一些流计算框架包括 Flink .Spark .Hazelcast,从场景需求出发,在核心功能.资源与性能.用户体验.框架完整性.维护性等方面展开分析和测评,剖析实时数据框架的特色. 前面的两篇文章(实时数据引擎系列文章一和实时数据引擎系列文章二)讲到了数据集成 CDC 的一些背景和问题, 在说流引擎之前, 我们先拿市面上的一些流计算框架做一些分析和评测, 实时数据框架的选手很多, 每家都有自己的特色, 这篇文章会按照我们的场景需求, 从以下几个方面去做一些探索

Tapdata 实时数据融合平台解决方案（三）：数据中台的技术需求

作者介绍:TJ,唐建法,Tapdata 钛铂数据 CTO,MongoDB中文社区主席,原MongoDB大中华区首席架构师,极客时间MongoDB视频课程讲师. 我们讲完了这个中台的一个架构和它的逻辑模型,如果我们要来考虑实施数据中台有哪些技术模块要考量.还回到刚才那张图,首先中台必须是基于一个数据统一平台的,那数据统一的时候,其实刚才没有讲到的,还需要把数据同步和汇聚过来.所以有一部分的工作你是少不了的,如果你没有做过这种中台甚至统一平台的话,你必须有一个ETL平台来把你的来自各个来源的数据