问题内容 今天遇到了一个需求,需求就是时间段为5分钟的统计.有数据的时间戳.对成交单量进行统计. 想法思路 因为数据有时间戳,可以通过from_unixtime()来获取具体的时间. 有了具体的时间,就可以用minute()函数获取对应数据所在的分钟.(minute()获取到的分钟为字符串,需要进行类型转换cast()) 那么怎么通过获取到的minute来进行分组呢? 想法 00 - 05 应该分到一组, 05 - 10 应该分到第二组,依次类推. 用minute 整除 5 的话, 00 - 0

需求:统计当天的访问量,每五分钟采集一次 表结构中有日期字段,类型TIMESTAMP 如果,统计是采用每秒/分钟/小时/天/周/月/年,都非常容易实现,只要to_char日期字段然后group by分组即可 但是:如果是X秒/分钟/小时/天/周/月/年 and X>1,就需要变通实现,方法如下: 方案一:临时表/临时存储 统计每5分钟的访问量,存入临时表或者临时存储(比如excel) 循环当天整个时间段 然后对临时表/临时存储的数据做排序 方案二:伪列的SQL查询(数据量小于<1亿数据量,且时

RDS的一个富有吸引力的服务是为用户提供慢日志的运行状况报告.报告从不同的维度(总执行时间,总执行次数,总逻辑读,总物理读)为用户提供TOP20的SQL.RDS希望在为用户提供稳定,快速服务的同时,用户可以从RDS得到更有个性化的优化建议. 这些信息很重要,用户可以有针对性地采取一些措施提高系统的性能.比如:对于那些总执行次数很多的SQL,用户可以在涉及到这些SQL的业务中加入缓存:如果某个SQL的总逻辑读很多,那么,用户极有必要为这些SQL涉及的字段添加缓存(从RDS缺失索引推荐服务的结果看,

按照周或者月统计活跃数: 周: SELECT week, COUNT(DISTINCT pin), business_type FROM ( SELECT DISTINCT user_log_acct AS pin,weekofyear(dt) AS week , CASE locate('bdp', url_domain) WHEN 0 THEN 'pinpiao' ELSE 'caixiao' END AS business_type FROM gdm.gdm_online_log WHER

python 统计时间使用time模块,写日志使用logging模块,这两个都是标准模板. 测试socket使用socket模块 # 统计时间 ---------------------- import time start = time.time() end = time.time() stamp = end - start print "耗时", stamp # 日志 ----------------------- import loggingimport datetime cur

Hive中的外部表 对于Hive中的外部表来说,因为表是外部的,Hive认为其并不拥有这份数据,删除该表并不会真正删除其中的数据,其中的表描述元信息会被删除掉.   对数据进行分区后,对于管理表,可以将其显示在hdfs目录中,但是外部表目录中不会真正存在数据,只能通过show partitions命令来显示外部表的分区信息.   我们的外部表是通过dateid进行的partition,如何显示某个partition外部表对应的location:   hive -e "describe exten

1.根据访问IP统计UV awk '{print $1}' access.log|sort | uniq -c |wc -l 2.统计访问URL统计PV awk '{print $7}' access.log|wc -l 3.查询访问最频繁的URL awk '{print $7}' access.log|sort | uniq -c |sort -nk 1 -r|more 4.查询访问最频繁的IP awk '{print $1}' access.log|sort | uniq -c |sort

1.日志格式分析首先分析 Hadoop 的日志格式, 日志是一行一条, 日志格式可以依次描述为:日期.时间.级别.相关类和提示信息.如下所示: -03-06 15:23:48,132 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: STARTUP_MSG: -03-06 15:23:48,288 INFO org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsConfig: loaded properties f

转自 http://www.cppblog.com/koson/archive/2010/07/19/120773.html           hive 简介         hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际

任务内容: 获取Zabbix各用户告警媒介分钟级统计,形成趋势图,便于观察各用户在每分钟收到的告警数量,在后续处理中,可以根据用户在某时间段内(例如3分钟内)收到的邮件总数,来判断是否有告警洪水的现象,以便于我们及时对相关现象做出处理.注释掉短信告警语句,然后产生一次电话告警事件. 任务分析: 查阅完相关资料之后,没有办法直接从zabbix现有的配置中获取到相关的统计值.就只能从zabbix的数据库中获取,毕竟太阳底下无新鲜事,收到的这些告警邮件,也是需要相关底层数据库支撑着.从数据库中找到za

以下案例是使用hive分析nginx的访问日志案例,其中字段分隔通过正则表达式匹配,具体步骤如下: 日志格式: 192.168.5.139 - - [08/Jun/2017:17:09:12 +0800] "GET //oportal/static/ui/layer/skin/default/icon.png HTTP/1.1" 200 9905 http://192.168.100.126//oportal/static/ui/layer/skin/layer.css "M

请问针对时间段从每天早上7点开始统计每十分钟人 解决思路: 我以前做过一个关于月份的,是说每3个月以分组,其实是一样的.不过可能啊,整体数据量大会有问题.如果你只是求一天的,那绝对没问题.[1]如果只是当天,那么你以当天七点为准,算当天所有时间与它的分钟差,然后group by 分钟差/10 即可[2]如果是全部数据的话,那么你在where里把时间段条件加上,然后找个最早的时间点为准 group by 当前时间与最早时间点的分钟差/10 这位朋友这样是死写,本文以当天为例啊 [1]构建个表测试一

http://myhoop.blog.51cto.com/5556534/1367523 tomcat日志格式: http://www.cnblogs.com/anic/archive/2012/12/13/2817126.html 一,统计1.27日到2.2日的日志 蛋疼点: 1,天数多,机器多 先想办法列出所有要统计的压缩包 2,日志都已压缩 bzcat可以在不解压情况下查压缩内容 pv统计: bzcat node{,,,}/ access_log.--{,}*.bz2 node{,,,}/

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅.想要获取完整策略代码,请加技术宅微信:sljsz01 股指期货分钟级别波动率观察 在A股市场,股指期货是由一揽子股票组成的股票现货指数,所对应的期货.由于期货市场敏锐的价格发现作用,股指期货的价格运动往往领先于股票现货市场,波动率相比较股票市场也会更高,可以说股指期货是股票市场的风向标. 对于股指期货这样一个重要的风向标,我们先来统计一下它在分钟级别最精细的颗粒:1分钟K线下的波动特征.我们尝试用Python Pandas库的方法读入格式为csv文件的股

1.概述 最近有同学留言咨询Kafka数据落地到Hive的一些问题,今天笔者将为大家来介绍一种除Flink流批一体以外的方式(流批一体下次再单独写一篇给大家分享). 2.内容 首先,我们简单来描述一下数据场景,比如有这样一个数据场景,有一批实时流数据实时写入Kafka,然后需要对Topic中的数据进行每隔5分钟进行落地到Hive,进行每5分钟分区存储.流程图如下所示: 2.1 环境依赖 整个流程,需要依赖的组件有Kafka.Flink.Hadoop.由于Flink提交需要依赖Hadoop的计算资

如何用shell脚本分析与统计每天的访问日志,并发送到电子邮箱,以方便每天了解网站情况.今天脚本小编为大家介绍一款不错的shell脚本,可以实现如上功能. 本脚本统计了:1.总访问量2.总带宽3.独立访客量4.访问IP统计5.访问url统计6.来源统计7.404统计8.搜索引擎访问统计(谷歌,百度)9.搜索引擎来源统计(谷歌,百度) 完整代码: #!/bin/bash log_path=/home/www.jquerycn.cn/log/access.log.1 domain="jquerycn

hive 调优(二)参数调优汇总 在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map

在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map task中间结果写本地磁盘路径,默

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

翻译Hive官方文档系列,文中括号中包含 注: 字样的,为我自行标注的,水平有限,翻译不是完美无缺的.如有疑问,请参照Hive官方文档对照查看.   内容列表 Cloudera制作的Hive介绍视频 安装与配置 系统需求 安装Hive发行版 从Hive源码编译 运行Hive 配置管理概览 运行时配置 Hive, Map-Reduce 与本地模式 错误日志 DDL 操作 元数据存储 DML 操作 SQL 操作 查询示例 SELECTS 和 FILTERS GROUP BY JOIN MULTITA

本项目分析apache服务器产生的日志,分析pv.独立ip数和跳出率等指标.其实这些指标在第三方系统中都可以检测到,在生产环境中通常用来分析用户交易等核心数据,此处只是用于演示说明日志数据的分析流程. 一.需求分析 我们可以编写执行的shell脚本,将apache每天产生的日志上传到HDFS中,然后经过数据清洗,hive分析,最后将数据从HDFS导入到mysql中,然后设定计划任务每天定期自动执行分析工作. 1.指标说明  ▶ PV(Page View):页面浏览量,用户每1次对网站中的每个网页