Architecture  就像编译器一样,结构分为前端.虚拟机.后端 性能和限制(limitations) 使用B树来做indexes,用B+树来做table.和其他数据库一样 由于不需要鉴权.网络访问,所以对于select,insert,update操作比其他数据库要快一些. 如果数据库过大.查询语句太过复杂的话,SQLite性能不如其他数据库.Oracle或PostgreSQL计算出很多可行的query plan,然后选择一个最优的.SQLite没有这个功能. 一般来说,两个维度限制了S

1. 案例 用户ID,活动ID,时间,事件类型,省份 u001,A1,2019-09-02 10:10:11,1,北京市 u001,A1,2019-09-02 14:10:11,1,北京市 u001,A1,2019-09-02 14:10:11,2,北京市 u002,A1,2019-09-02 14:10:11,1,北京市 u002,A2,2019-09-02 14:10:11,1,北京市 u002,A2,2019-09-02 15:10:11,1,北京市 u002,A2,2019-09-02

业务简单日志格式: [2017-08-28 01:00:00.523]transfer_search,7001045,1708271100083774377,20170827,,,,,,,,,,00131013,V4,86ms[2017-08-28 01:00:00.602]transfer_search,7001045,1708271100083784363,20170827,,,,,,,,1708272323481880,,0000,V4,81ms 统计结果: awk脚本: 接口tps统计(

获得访问前10位的IP地址: 10.46.170.7 218.202.70.147 77.72.83.87 5.39.217.107 185.197.74.234 185.197.74.231 第二种方法: [root@ELK-chaofeng ~]#cat /var/log/httpd/access_log | awk '{IP[$1]++}END {for (i in IP){ if (IP[i]>=5) {print IP[i],i}}}' | sort -n 5 1.197.190.11

val df6 = spark.sql("select gender,children,max(age),avg(age),count(age) from Affairs group by Cube(gender,children) order by 1,2") df6.show +------+--------+--------+--------+----------+ |gender|children|max(age)|avg(age)|count(age)| +------+--

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 UPDATE t1 SET Column1 =   ( SELECT Columnx    FROM t2    WHERE t2. KEY = t1. KEY ), Column2 =   ( SELECT Columny    FROM t2    WHERE t2. KEY = t1. KEY ), WHERE t1. KEY =     ( SELECT KEY      FROM t2      WHERE t2. KEY = t1

Facet['fæsɪt]很难翻译,只能靠例子来理解了.Solr作者Yonik Seeley也给出更为直接的名字:导航(Guided Navigation).参数化查询(Paramatic Search). 上面是比较直接的Faceted Search例子,品牌.产品特征.卖家,均是 Facet .而Apple.Lenovo等品牌,就是 Facet values 或者说 Constraints ,而Facet values所带的统计值就是 Facet count/Constraint count

和简单数据类型对应就是复杂数据类型了,XML元素的数据类型可以是简单数据类型,也可以是复杂数据类型,而XML属性的数据类型就只能是简单数据类型.这篇笔记,就来学习一下XSD中的复杂数据类型了. 1.定义复杂数据类型 (1)和<simpleType>元素用来定义简单数据类型相对应,可以使用<complexType>元素来定义复杂数据类型.其语法为: <complexType id=ID name=NCName abstract=true|false mixed=true|fal

Facet['fæsɪt]很难翻译,只能靠例子来理解了.Solr作者Yonik Seeley也给出更为直接的名字:导航(Guided Navigation).参数化查询(Paramatic Search). 上面是比较直接的Faceted Search例子,品牌.产品特征.卖家,均是 Facet .而Apple.Lenovo等品牌,就是 Facet values 或者说 Constraints ,而Facet values所带的统计值就是 Facet count/Constraint count

数据处理与联机分析处理 ( OLAP ) 联机分析处理是那些为了支持商业智能,报表和数据挖掘与探索等业务而开展的工作.这类工作的样例有零售商按地区和季度两个维度计算门店销售额,银行按语言和月份两个维度计算手机银行装机量,设备制造商定位有哪些零部件的故障率比期望值高.以及医院研究有哪些事件会引起高危婴儿紧张等. 假设原始数据来源于 OLTP 系统.典型的做法是将这些数据复制到 OLAP 数据库中,再进行这类"离线"分析任务的处理,这么做有非常多原因.但考虑最多的还是性能因素. 如果一下,

转自:http://blog.jobbole.com/87159/ 这是一组系列博客,目的是详尽介绍 SQL-on-Hadoop .该系列的第一篇会介绍一些存储引擎和在线事务处理(简称 OLTP )相关话题,这一篇将介绍联机分析处理(简称 OLAP ),第三篇将介绍对 Hadoop 引擎改造以及在相关替代产品中如何选型等话题. 数据处理与联机分析处理 ( OLAP ) 联机分析处理是那些为了支持商业智能,报表和数据挖掘与探索等业务而开展的工作.这类工作的例子有零售商按地区和季度两个维度计算门店销

free命令可以查看当前系统内存的使用情况 free -m 以MB为单位 free -k 以KB为单位 free -m 以MB为单位显示系统内存的使用情况,同理,也可以使用-k.-g等其他的单位显示 free命令从两个维度统计了内存的使用情况 第一行Mem:从操作系统角度统计内存的total.used.free.buffers.cached 第二行-/+buffers:从应用程序角度统计内存的total.used.free(实际可使用内存,以第二行这个值为准) buffer和cache 两者都是

facet.pivot自己的理解,就是按照多个维度进行分组查询,以下是自己的实战代码,按照newsType,property两个维度统计: public List<ReportNewsTypeDTO> queryNewsType( ReportQuery reportQuery) { HttpSolrServer solrServer = SolrServer.getInstance().getServer(); SolrQuery sQuery = new SolrQuery(); List

关注公众号:分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码(不定期更新)云盘目录说明:tools目录是安装包res 目录是每一个课件对应的代码和资源等doc 目录是一些第三方的文档工具 承接上一篇文档<向HBase添加日志信息> 创建类NewInstallUserMapper 编写类 需要完成一个维度信息类StatsUserDimension 创建类 编写StatsUserDimension 需要创建StatsDimension 编写StatsDimensio

第一次课训练营课程打通了有C语言编程通往面向对象编程的道路,然而道路依然会曲折.下图是第二次训练营课程的训练大纲,从第二次开始,每次课首先进行测试. 针对作业1的训练要求,明确定义了13个具体的测试点和相应测试用例,由各位同学各自对自己的程序进行测试,填写测试报告,即测试点通过情况.13位同学(共17位同学选课,占比约76.5%)完成了第一次作业和相应的测试,统计情况如下: 整体来说,呈现出越往后的测试点通过人数越少的趋势.这在我们的预料之中,因为后面的测试点往往难度稍大.其中有6位同学完成的程

前言:近期,智能大数据服务商“个推”推出了应用统计产品“个数”,今天我们就和大家来谈一谈个数实时统计与AI数据智能平台整合架构设计. 很多人可能好奇,拥有数百亿SDK的个推,专注消息推送服务多年,现在为什么要做应用统计?毕竟市面上已经有非常多的类似产品了.我认为答案是“天时地利人和”. 首先是天时.目前,互联网行业已发展到了所谓的“下半场”甚至是“加时赛”,运营工作走向精细化,DAU和效果被放到第一位,从业者们也逐步认识到数据优化及使用良好的模型的重要性. 其二是地利.个推经过多年的积累,拥有了

有时候,我们往往会存在这样的需求 例如:事实表的数据如下 EMP_FACT表示事实表,DIM_LEVEL是维度表 预期效果:(根据员工信息,分析各等级员工工资与员工个数) 我们在BIEE报表中新建报表,然后展示报表,展示结果如下: 图1 那么这个效果跟我们的预期效果可是差别比较大的!我们如何来改变这种差别呢? 首先我们分析上面2个表,我们需要解决2个问题,分别是: ①优秀.良好.一般按照顺序排列 ②当事实表不存在[一般]级别数据记录时,展示该维度,并且对应值为0 环境准备 首先在数据库建立事实表

一,前言 百度统计和cnzz统计是目前市面上比较流行的两种web统计工具,接下来将对两个统计工具做初步的体验测评 百度网站统计相关介绍:全球最大的中文网站流量分析平台,帮助企业收集网站访问数据,提供流量趋势.来源分析.转化跟踪.页面热力图.访问流等多种统计分析服务,同时与百度搜索.百度推广.云服务无缝结合,为网站的精细化运营决策提供数据支持,进而有效提高企业的投资回报率. cnzz站长统计(友盟)相关介绍:通过CNZZ站长统计,站长可以随时知道自己网站的被访问情况,每天多少人看了哪些网页,新访客

2020年中国实体商业受到突发疫情的重大影响.以危机为契机,实体商业加速数字化转型,利用创新应用服务自身业务.在此阶段,基于Re-ID(Person Re-identification,即行人再识别)的新一代客流分析系统正在实体商业领域逐步推广. 一部分实体商业率先部署Re-ID客流分析系统,用以重新定义.评估人店场,通过数据驱动并改善自身的经营策略.正如<汇客云中国实体商业客流桔皮书>中所提到的"Re-ID可以记录顾客特征.顾客游逛轨迹等数据.这些数据可以帮助购物中心更加高效.精准

上周末参加了公司组织的领导力培训课程-4D卓越团队(创业型团队领导力训练项目),感觉有一些用,在这里分享一下. 课前游戏 培训老师先带我们做了一个游戏:每一个人,在同时参加培训的人中找到另外的 6 个人,与他沟通,互相进行夸奖,自己记录下这些“优点”.我找了三个互相熟悉的同事,和另外三个第一次见面的陌生人.他们对我的评价如下: (徐总.秦总.宫总是我同事,其他几位是同时上课的同学. 平时和秦总开玩笑比较多,所以互相给对方夸了一个“逗B”,理解为乐观.开朗吧……) 自己在这些词中找出三个最喜欢的词