一.下载并安装: 下载地址:http://nmon.sourceforge.net/pmwiki.php?n=Site.Download 下载版本:nmon16g_x86.tar.gz 不用的Linux版本使用的二级制文件不同,本次使用的时Ubuntu,所以解压后得到nmon16g_x86_ubuntu1604文件,上传到Linux目录下. 方法二: 以Ubuntu14举例,执行命令自动安装 $ sudo apt-get install nmon 二.运行: 登陆Linux,运行如下命令:

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 主要区别与对比(Compare) 实现监控表数据步骤(Process) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 在SQL Server 2008以上版本中,对数据库中的用户表所做的 DML 更改(插入.更新和删除操作)除了:SQL Server 变更数据捕获(CDC)监控表数据之外,还有一个新增功能,那就是:更改跟踪(Chang Tracking),它跟CDC有什么不

之前在做WinCE车载方案时,曾做过一个小工具TraceMonitor,用于显示WinCE系统上应用程序的调试信息,特别是在实车调试时,用于监控和显示CAN盒与主机之间的串口数据.因为需要抢占市场先机,经常在新车上市前,就得配合CAN解码盒厂商同步调试车机端软件.这时候,TraceMonitor就可能派上大用场.遇到说不清是哪一边的问题时,抓数据一看,就清清楚楚了.有时终端客户的机器出现了原车功能异常的问题,也可以直接运行该工具,实时抓取串口数据提供给我们以分析问题原因.不过该工具需要业务应用程

——把数据从分散统一集中到数据中心 基于HP分布式并行计算/存储技术构建的云监控系统即是通过“云高清摄像机”及IaaS和PaaS监控系统平台,根据用户所需(SaaS)将多路监控数据流传送给“云端”,除了提供传统的监控服务外,还提供了对PB级大数据的高性能IO并发集中存储.查询和分析等数据应用服务,从而可以实现更高的非结构化数据管理,解决了监控系统中对于大数据安全.分析和备份等问题,用户也可以通过任意方式,任意终端按需实现对视频监控的需要. 数据驱动手段在一定程度上帮助了监管部门提高了工作效率.传

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

最近一段时间连续的做了几十张报表,通过原生sql对数据进行分析 ,也算是有了一定的了解,发现其中一些函数和表达式使用频率较高,现总结如下: (1).round()函数   round函数说白了就是把一个数按照指定的小数位元数进行四舍五入运算的结果 语法形式:ROUND( number, decimal_places ) number: 需要处理的数值   decimal_places : 四舍五入 , 小数取几位 ( 预设为 0 ) 例子: select round(123.456, 0) fr

本文转载:http://www.cnblogs.com/huyong/archive/2011/08/24/2151599.html 报表基本上在每一个项目中占有很大的比例,做报表也是我们开发人员必须过的坎,现在市面上各种类型的报表,我们到底应该如何选择呢?每一种报表都有他自己优秀的一面,我在项目开发中,一般用Grid++Report做报表,对于复杂的,量大的也用Excel和Word来做,大家也可以分享一下你们在项目中用到的报表软件! 现在有这样一个需求,比如有一个几十页的合同(合同内容每年会有

Java使用POI实现数据导出excel报表 在上篇文章中,我们简单介绍了java读取word,excel和pdf文档内容 ,但在实际开发中,我们用到最多的是把数据库中数据导出excel报表形式.不仅仅简单的读取office中的数据.尤其是在生产管理或者财务系统中用的非常普遍,因为这些系统经常要做一些报表打印的工作.而数据导出的格式一般是EXCEL或者PDF .所以今天我们来简单看一下利用Apache  POI实现数据库中数据导出excel报表.在java中有很多实现数据导出excel报表的第三

为客户做报表需要操作数据库,基本的SQL是必须要掌握的,下面介绍做报表最常用的SQL语句.   方法/步骤   1 查询数据:编号表示查询顺序. (8) select (9) distinct (11) <top_specification > <select_list> (1)from<lef t_table> (3) <join_type> join <right_table> (2) on <join _condition> (

##发现nomon 一个好用的功能 数据透视图 PIVOTCHART:这些参数被用来构建数据透视图.所需的参数:Sheetname,PageField,rowfield,columnfield,DataField和xlfunction(总和,最小,平均,最大值).数据来源TOP(可以查看指定进程一天内的消耗) ( 数据来源,nmon 源文件的top TOP #NAME? Time %CPU %Usr %Sys Threads Size ResText ResData CharIO %RAM Pa

所谓的数据稠化,就是补全缺失的数据.因为在数据库表中,存储的数据经常是稀疏的(sparse data),也就是不完整的.比如记录一个员工每个月的销售额,用这么一个销售表来记录:SalesRecord(Name(姓名),Date(日期),Sales(销售额)),假设某个月这个员工请假没上班,对应的没有销售额,一般也不会将这个员工的销售额存储为0,而是直接不存储,这样在销售表中就会产生缺失的行,导致的结果就是这些销售数据在时间上是不连续的,或者说就是缺失的.为了后续的一些统计,需要对数据进行补全也就

在使用BIPublisher做报表的时候,报表出现xml数据加载错误的情况 环境描述 仪表盘提示是表示变量,并且支持多选 报表使用xdo方式制作的,直接使用JDBC直连数据库获取数据 数据集中的SQL使用IN方式获取查询条件 解决方案: 如果是上述类似报表的,如果你在定义参数的时候不勾选[文本字段包含逗号分隔值]那查询条件的IN将无法使用. 正确做法:在制作参数时候将该选项勾选,进而当BIEE传递参数的时候,会将数据组装为['值1','值2','值3']这种字符串传递给SQL

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result默认返回action中的所有数据,要想返回指定的数据怎么做呢?

前言 最近有在做小程序开发,在开发的过程中碰到一点小问题,描述一下先. 本人在职的公司对于后台获取的 json 数据需要做过滤转义的很多,不同的状态码会对应不同的文字,但是在微信小程序中又没有类似 vue 中的 | 方法进行快速的过滤,大都是用数据遍历洗数据来实现的,说实话,很麻烦,即使提取了公共方法那也麻烦,总之要洗数据就麻烦 WXS 为何物 在上代码之前先简单的介绍一下 WXS 是什么,以及和 javascript 有什么区别,虽然官方文档中都有,但我认为博客的存在意义就是尽量减少看官们的页

报表中经常遇到的一个头疼的问题是需要自动选择过去一个月的数据作为当前报表输出.网上查询了一些.NET 的C#例子,发现都实现的比较复杂,其实这个问题可以很简单的通过.NET的DateTime函数来实现,因为.NET中给我们提供了当前天数--System.DateTime.Now.Day函数,还有增加天和月份的AddDays和AddMonth函数.         于是我们可以这样设想,当前时间 - 当前天数 = 上个月截至时间, 而当前时间 - 1个月 - 当前天数 + 1 = 上个月起始时间

一个batch的数据如何做反向传播 对于一个batch内部的数据,更新权重我们是这样做的: 假如我们有三个数据,第一个数据我们更新一次参数,不过这个更新只是在我们脑子里,实际的参数没有变化,然后使用原始的参数更新一次第二个例子,然后使用原始参数更新一次第三个例子.这样一个batch完了之后,我们把这三次计算出来需要的update的参数量求和或者求平均,从而更新一次参数. 所以一个batch对应一次反向传播,只不过参数对应batch内部数据计算处理的更新的和或者平均 How are weights

1.日志报错 rancher导入k8s集群后添加监控无数据,rancher日志报错: k8s.io/kube-state-metrics/pkg/collectors/builder.go:: Failed to list *v1beta1.PodDisruptionBudget: poddisruptionbudgets.policy is forbidden: User "system:serviceaccount:cattle-prometheus:exporter-kube-state-

原文:https://www.cnblogs.com/java-spring/p/8930740.html canal可以用来监控数据库数据的变化,从而获得新增数据,或者修改的数据,用于实际工作中,比较实用,特此记录一下 Canal简介 canal是应阿里巴巴存在杭州和美国的双机房部署,存在跨机房同步的业务需求而提出的. 阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务 基于日志增量订阅&消费支持的业务:数据库镜像数据库实时备份多级索引 

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