1.集群部署的基本流程 2.集群部署的基础环境准备 3.Storm集群部署 4.Storm集群的进程及日志熟悉 5.Storm集群的常用操作命令 6.Storm源码下载及目录熟悉 7.Storm 单词计数案列 1.集群部署的基本流程 集群部署的流程:下载安装包.解压安装包.修改配置文件.分发安装包.启动集群 注意:所有的集群上都需要配置hosts:vi /etc/hosts 2.集群部署的基础环境准备 1.storm安装依赖Python,所以在安装前请确保Python已经安装成功了 [root@

使用maths3函数进行简单的数据统计性描述: 使用场景:本地,直接运行就可以: 具体后面有个性化的需求,可以再修改~ package com; import org.apache.commons.lang.math.Range; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.apache.commons.math3.stat.StatUtils; import org.apache.commons.math3.stat.desc

记一次完全独立完成的统计分析系统的搭建过程,主要用到了PHP+Hadoop+Hive+Thrift+Mysql实现 安装 Hadoop安装: http://www.powerxing.com/install-hadoop/Hadoop集群配置: http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/Hive安装: https://chu888chu888.gitbooks.io/hadoopstudy/content/Content/8/chapter0

场景描述 当前的企业信息化建设主要包括ERP系统.OA系统等.企业希望实现信息系统数据的整合,对企业资源进行分析汇总,方便对企业相关数据的掌控从而便于对业务流程进行及时调整监控. 但是由于系统间数据的组合众多,对于数据的分析维度也有太多选择,由于人力和系统的支持度问题,对于这些可能性的维度都进行数据分析显然并不现实,那么一个销售行业如何针对行业特点.选定维度分析数据呢就成了一个需要思考的问题. 本文将结合目前收集到的销售行业的相关成功案例进行分析,找出销售行业的一些关键性维度供数据分析规则制定者

1. 常用函数库   scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具,scipy.stats以前有一个models子模块,后来被移除了.这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包.  scipy的stats包含一些比较基本的工具,比如:t检验,正态性检验,卡方检验之类,statsmodels提供了更为系统的统计模型,包括线性模型,时序分析,还包含数据集,做图工具等等. 2. 小样本数据的正态性检验 (1) 用途  夏皮罗维尔克检验法 (Sh

原址:http://www.cnblogs.com/wicub/p/6094045.html   安装 Hadoop安装: http://www.powerxing.com/install-hadoop/ Hadoop集群配置: http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/ Hive安装: https://chu888chu888.gitbooks.io/hadoopstudy/content/Content/8/chapter0807.htm

1.zookeeper搭建 Kafka集群依赖zookeeper,需要提前搭建好zookeeper 单机模式(7步)(集群模式进阶请移步:http://blog.51cto.com/nileader/795230) Step1: cd /usr/local/software jdk-8u161-linux-x64.rpm链接:https://pan.baidu.com/s/1i6iHIDJ 密码:bgcc rpm -ivh jdk-8u161-linux-x64.rpm vi /etc/prof

1,统计数据的基本情况,包括微博总数,用户总数,最活跃和最不活跃的用户id #!/bin/sh source_dir=/home/minelab/data/DATA source_file_name=userinfo_00_au_1_out source_file=$source_dir/$source_file_name #source_file=test.src out_dir=/home/minelab/liweibo/daV out_file_name=basic_satic.txt o

介绍 在该章节中我们将利用提供的课程数据来进行一次实战性质的时间序列和聚类分析. 知识点 数据处理 数据可视化 中文分词 文本聚类 数据概览 本次课程的数据来源于运行过程中产生的真实数据,我们对部分数据进行了脱敏处理. 首先,我们需要下载课程数据集 courses.txt. 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1PTFtUw4wTaVZikK9iWBRtA 提取码:fikr 下载之后,可以通过 head 命令预览数据文件的前 10 行. !head -10 courses.

一.Druid概述 1.Druid简介 Druid是一款基于分布式架构的OLAP引擎,支持数据写入.低延时.高性能的数据分析,具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力.在大数据分析.实时计算.监控等领域都有相关的应用场景,是大数据基础架构建设中重要组件. 与现在相对热门的Clickhouse引擎相比,Druid对高并发的支持相对较好和稳定,但是Clickhouse在任务队列模式中的数据查询能力十分出色,但是对高并发支持不够友好,需要做好很多服务监控和预警.大数据组件中OLAP引擎的选型有很多,在数据

# 下载文件cd /usr/local/software wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.2.1.zip yum install unzip -yunzip elasticsearch-6.2.1.zipcd elasticsearch-6.2.1/ #添加用户adduser elasticsearch#给用户赋值echo elasticsearch | passwd --stdi

kibana安装 1.到官网下载kibana: cd /usr/local/software wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.2.1-x86_64.rpm 2.安装 rpm -ivh kibana--x86_64.rpm 3.修改配置文件 /etc/kibana/kibana.yml server.port: server.host: "0.0.0.0" elasticsearch.url: &qu

Storm 流式处理框架 Storm是实时的,分布式,高容错的计算系统.java+cljoure Storm常驻内存,数据在内存中处理不经过磁盘,数据通过网络传输. 底层java+cljoure构成,阿里使用java重构Storm构建Jstorm. 数据处理分类 流式处理(异步) 客户端提交数据进行结算,不会等待计算结果 数据追条处理:数据清洗或分析 例:在数据统计分析中:数据存入队列,storm从MQ获取数据,storm将结果存入存储层 实时请求应答(同步) 客户端提交请求后立即计算并将结果返

本文翻译自Coding-Geek文章:< How does a relational database work>.原文链接:http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies 本文翻译了如下章节, 介绍数据库的统计分析: Statistics–数据特征统计分析 在了解数据库如何做查询优化前,我们先讲一下数据库如何做数据特征分析.没有数据特征分析的数据库不是优秀的数据库. 如果你不指令数据库分析数据,

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序

转载自:http://blog.codinglabs.org/articles/how-web-analytics-data-collection-system-work.html 网站数据统计分析工具是网站站长和运营人员经常使用的一种工具,比较常用的有谷歌分析.百度统计和腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.本文将简要分析这种数据收集的原理,并一步一步实际搭建一个实际的数据收集系统. 数据收集原理分析 简单来

Storm中Spout用于读取并向计算拓扑中发送数据源,最近在调试一个topology时遇到了系统qps低,处理速度达不到要求的问题,经过排查后发现是由于对Spout的使用模式不当导致的多线程同步等待.这里罗列几点个人觉得编写Spout代码时需要特别注意的地方: 1. 最常用的模式是使用一个线程安全的queue,如BlockingQueue,spout主线程从queue中读取数据:另外的一个或多个线程负责从数据源(如各种消息中间件.db等)读取数据并放入queue中. 2. 如果不关心数据是否丢

导读网站数据统计分析工具是各网站站长和运营人员经常使用的一种工具,常用的有 谷歌分析.百度统计和腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.在此简要分析数据收集的原理,并按照步骤,带领大家一同搭建一个实际的数据收集系统. 数据收集原理分析 简单来说,网站统计分析工具需要收集到用户浏览目标网站的行为(如打开某网页.点击某按钮.将商品加入购物车等)及行为附加数据(如某下单行为产生的订单金额等).早期的网站统计往往只收集一

场景: 遇到1亿数据量的数据需要根据用户名做些数据统计分析,想直接做些聚合计算基本没可能,于是打算先根据日期按照年月创建分区,然后对各个分区分别进行统计,最后汇总结果. 有两种方法,分别是手工设置分区和自动设置分区,自动设置分区在oracle11g版本才新增的功能. 方法一:自动设置分区的表创建方式如下: create table TEST_RANGE ( data_dt NVARCHAR2(), deviceid NVARCHAR2(), useraccount NVARCHAR2(), ma

推荐慕课网视频:http://www.imooc.com/video/10055 ====Storm的起源. Storm是开源的.分布式.流式计算系统 什么是分布式呢?就是将一个任务拆解给多个计算机去执行,让许多机器共通完成同一个任务, 把这个多机的细节给屏蔽,对外提供同一个接口.同一个服务,这样的系统就是分布式系统. 在多年以前并没有非常范用的分布式系统,即使存在,也都是限定在指定的领域, 当然,也有人尝试从中提取出共通的部分,发明一个通用的分布式系统,但是都没有很好的结果. 后来,Googl