{ "query" : { "constant_score" : { "filter" : { "range" : { "@timestamp" : { ,//或者"gt": "now-2m", "lt": "now" } } } } }, "aggs" : { "by_time" : {

WaterMark除了可以限定来迟数据范围,是否可以实现最近一小时统计? WaterMark目的用来限定参数计算数据的范围:比如当前计算数据内max timestamp是12::00,waterMark限定数据分为是60 minutes,那么如果此时输入11:00之前的数据就会被舍弃不参与统计,视为来迟范围超出了60minutes限定范围. 那么,是否可以借助它实现最近一小时的数据统计呢? 代码示例: package com.dx.streaming import java.sql.Timest

0.需求 随着ELKStack在应用系统中的数据规模的急剧增长,每天千万级别数据量(存储大小:10000000*10k/1024/1024=95.37GB,假设单条数据10kB,实际远大于10KB)的累积成为日常需求. 如何以相对简单的图形化效果展示数据的增量呢? 本文给出思路和实现. 1.问题分解 1.1 ES集群的数据量统计 ES自带的命令行统计举例: curl 'localhost:9200/_cat/indices?v' 1.2 如何实现增量? 简化思路: 1)每天的固定时间,如早晨00

#统计所有接口总量awk -F ' ' '{a[$7]++} END{for(i in a){print i,a[i] | "sort -r -k 7"}}' accesslog/211_10.log > result.txt #按照数量排序awk -F ' ' '{a[$7]++} END{for(i in a){print i,a[i] | "sort -r -n -k2"}}' accesslog/211_10.log >result.txt#

文 | 子龙 有技术,有干货,有故事的斜杠青年 一,写在前面的话 最近公司需要按天,按小时查看数据,可以直观的看到时间段的数据峰值.接到需求,就开始疯狂百度搜索,但是搜索到的资料有很多都不清楚,需要自己去总结和挖掘其中的重要信息.现在我把分享出来了呢,希望大家喜欢. 针对sqlserver, 有几点需要给大家说清楚(不懂的自行百度): master..spt_values 是什么东西?能用来做什么? 如何产生连续的时间段(年, 月, 天,小时,分钟) 二,master..spt_values是什

一. 前言 其实早前就想计划出这篇文章,但是最近主要精力在完善微服务.系统权限设计.微信小程序和管理前端的功能,不过好在有群里小伙伴的一起帮忙反馈问题,基础版的功能已经差不多,也在此谢过,希望今后大家还是能够相互学习,一起进步~ ELK是Elasticsearch.Logstash.Kibana三个开源软件的组合,相信很多童鞋使用ELK有去做过分布式日志收集.流程概括为:微服务应用把Logback输出的日志通过HTTP传输至LogStash,然后经过分析过滤,转发至ES,再由Kibana提供检索

特别声明: 此次并非针对其他参与2013中国十大优秀开源项目的同行,体系有漏洞要谴责的是制定规则并从中获益但不作为的权贵,草根们制定不了规则但可发现和利用漏洞,这是程序员应有反叛精神没错.但被作为道具不可接受.我代表FineUI请求CSDN公开数据,如果您觉得CSDN有必要撕下遮羞布,请共同呼吁. ============ 有人说我太较真了,有人说我应该匿名举报,还有人说有本事你也刷票呀,不过今天我还是要把我知道的说出来,我不会说哪些软件在恶意刷票,我也没有资格说哪些软件在恶意刷票,我只是从程序

  微信平台自带的统计功能太简单,有时我们需要统计有哪些微信个人用户阅读.分享了微信公众号的手机网页,以及微信个人用户访问手机网页的来源:朋友圈分享访问.好友分享消息访问等.本系统实现了手机网页阅读.分享与来源统计及手机网页在朋友圈的传播路径分析. 本系统使用最传统的三层架构.本文是微统计的第三篇,主要介绍如下内容:   1. 为页面HighCharts画图控件提供数据 2. 接收分享记录信息并保存到数据库 3. 访问记录统计图 4. 阅读统计界面 5. 处理文字请求 前端开发框架使用Boots

mysql 作为常用数据库,操作贼六是必须的,对于数字操作相关的东西,那是相当方便,本节就来拎几个统计案例出来供参考! order订单表,样例如下: CREATE TABLE `t_order` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `) NOT NULL, `order_nid` ) NOT NULL, `status` ) ', `,) NOT NULL DEFAULT '0.00', `create_time` timestamp NOT N

一.路由器部分 //[饼图]统计路由器在线.离线数量 SELECT COUNT(*) AS total, MINUTE)) ELSE NULL END) AS livecount, MINUTE)) ELSE NULL END) AS diecount FROM wifi_routemap 二.Portal Page页面统计部分 //[饼图]访问页面数量,以路由器进行排名 SELECT `ap_mac`, COUNT(`ap_mac`) AS `total` FROM `wifi_status_

1.按小时统计数量 SELECT TO_CHAR(RECEIVE_TIME,'HH24') HOUR ,COUNT(*) N FROM PH_PRESCRIPTION P WHERE TO_CHAR(P.RECEIVE_TIME ,'YYYY-MM-DD')='2018-12-05' GROUP BY TO_CHAR(RECEIVE_TIME,'HH24') ORDER BY TO_CHAR(RECEIVE_TIME,'HH24');

日志数据: ::::::: - - [/Nov/::: +] ::::::: - - [/Nov/::: +] ::::::: - - [/Nov/::: +] ``` **要求:按照时间每个小时统计get产生的次数** 第一种做法是使用sql的做法:scala代码: import org.apache.Spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by xiaopen

MySQL按照月进行统计 今天需要后台提供一个按月统计的API.所以查了一下SQL语句的实现方法. 按月统计SQL select date_format(createtime, '%Y-%m') as col_month, username, count(*) from t_user group by col_month; 可以看到就是把字段createtime,变成了一个年-月的字符串格式,然后再进行group by. 同理,按照年进行统计就是%Y, 按照小时统计就是%H @完

一. 引言 目前开发的XX出行系统,需要开发数据统计功能,鉴于约约出行系统已经在运营,并且有新版本的迭代,方便以后下个版本复用,遂新建一个子系统. 二. 架构设计 三. 具体实现 1.MySql数据库 (1)配置表:使用配置表,控制要执行的存储过程. CREATE TABLE `t_report_config` ( `uuid` varchar(32) NOT NULL COMMENT '主键ID', `source_view` varchar(64) NOT NULL COMMENT '数据源

1.应用场景 实时数据流通过kafka后,根据业务需求,一部分直接借助kafka-connector入Elasticsearch不同的索引中. 另外一部分,则需要先做聚类.分类处理,将聚合出的分类结果存入ES集群的聚类索引中.如下图所示: 业务系统的分层结构可分为:接入层.数据处理层.数据存储层.接口层. 那么问题来了? 我们需要基于聚合(数据处理层)的结果实现检索和聚合分析操作,如何实现更快的检索和更高效的聚合分析效果呢? 2.方案选型 方案一: 只建立一个索引,aggs_index. 数据处

1.题记 2018年3月初,萌生了一个想法:对Elasticsearch相关的技术书籍做拆解阅读,该想法源自非计算机领域红火已久的[樊登读书会].得到的每天听本书.XX拆书帮等. 目前市面上Elasticsearch的中文书籍就那么基本,针对ES5.X以上的三本左右:国外翻译有几本,都是针对ES1.X,2.X版本,其中<深入理解Elasticsearch>还算比较经典. 拆书的目的: 1)梳理已有的Elasticsearch知识体系: 2)拾遗拉在角落的Elasticsearch知识点: 3)

1.问题引出 以下两个导出问题来自Elastic中文社区. 问题1.kibana怎么导出查询数据? 问题2:elasticsearch数据导出 就像数据库数据导出一样,elasticsearch可以么? 或者找到它磁盘上存放数据的位置,拷贝出来,放到另一个es服务器上或者转成自己要的数据格式? 实际业务实战中,大家或多或少的都会遇到导入.导出问题. 根据数据源的不同,基本可以借助: 1.程序写入 2.数据同步 logstash/flume/cana/es_hadoopl等来实现关系型数据库(如:

原文:<死磕 Elasticsearch 方法论>:普通程序员高效精进的 10 大狠招!(完整版) 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wojiushiwo987/article/details/79293493 人工智能.大数据快速发展的今天,对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需.Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀,从2010年至今得到飞跃

索引(index):logstash-nginx-*,type:nginx_access 请求路径: 1.按照某个字段进行分组统计访问量 { "query": { "bool":{ "must_not":[{ "term":{ "userId.keyword":"-1" } }] } }, "from": 0, "size": 0, "s

SELECT HOUR(e.time) as Hour,count(*) as Count FROM error_log e WHERE e.date = '2017-09-02' GROUP BY HOUR(e.time) ORDER BY Hour(e.time); 下面是查询结果截图 在另一篇文章里,我总结了查询每半小时统计一次的方法.Mysql 查询一天中每半小时记录的数量

SELECT HOUR(e.time)as Hour,FLOOR(MINUTE(e.time)/30) as M, COUNT(*) as Count FROM error_log e WHERE e.date = '2017-09-02' GROUP BY FLOOR(MINUTE(e.time)/30),HOUR(e.time) ORDER BY Hour(e.time); floor函数是mysql 的向下取整函数 如 floor(1.2) = 1 以下是运行结果: 要查看每小时统计,请看