使用tushare获取股票实时分笔数据延时有多大 前几天分享了一段获取所有股票实时数据的代码,有用户积极留言,提出一个非常棒的问题:如果数据本生的延时非常严重,通过代码获取数据再快又有什么用呢? 一直以来我也只是直观感觉延时并不是很长,但没有做过详细的统计,今天统计一下通过上一篇文章分享的方法获取的实时数据,究竟延时有多大. 今天实验用的数据是今天(2017-12-12)使用服务器脚本获取的实时数据的一部分,一共筛选了268只股票,数据只是这一天中的一部分数据,由于开盘了以后才修改的脚本,数据大

最近给客户做了基于SQLServer的发布订阅的“读写分离”功能,但是某些表数据很大,经常发生某几条数据丢失的问题,导致订阅无法继续进行.但是每次发现问题重新做一次发布订阅又非常消耗时间,所以还得根据“复制监视器”的提示,找到丢失的数据,手工处理. 定位缺失数据 首先,找到出问题的同步语句,在发布服务器的“复制监视器”上事务订阅的详细信息里面,找到出错的信息 尝试的命令: rollback tran (事务序列号: ) 错误消息: 应用复制的命令时在订阅服务器上找不到该行. (源: MSSQLS

1.使用svg实现组态画面和动态数据展示 通过js的定时器调用webservice方法获取数据后更新节点数据 /// <summary>启动定时刷新</summary> function Start() { InitSvgElement(); this.timer = setInterval("GetTagValues()", 1000); } /// <summary>启动定时刷新</summary> function Stop() {

JavaDBF.jar其实很早都不再更新了,在日新月异的科技圈算得上远古上神的jar包,早该身归混沌了. 但我们的项目要用到,因为之前做的大宗期货交易行情的分析文件依然是dbf文件,没有办法,还得用 JavaDBF库把行情实时数据保存到DBF文件中. 第一步,新建DBFManager类 public class DBFManager { private static Logger logger = Logger.getLogger(DBFManager.class); // 构造一个单线程ser

如果用生成jtl文件再分析结果的方式的话,每一次请求就会往jtl里面写一条数据,在进行长时间的稳定性测试的时候,特别是当TPS很高的时候,写入的数据会非常的大,这个时候等稳定性测试完成,再对jtl进行分析,会无法分析,如果要强制进行分析,造成的最后结果是内存泄漏,即无法分析,所以需要通过其他途径来保存和分析数据 上Grafana官网下载Grafana,此产品只有64位的版本,没有32位的 Influxdb:InfluxDB是一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数

本文主要是我在刚开始学习 SignalR 的技术总结,网上找的学习方法和例子大多只是翻译了官方给的一个例子,并没有给出其他一些经典情况的示例,所以才有了本文总结,我在实现推送简单的数据后,就想到了如何去推送复杂的数据,以及推送一个实时的图表数据,文本为我原创,转载请注明出处:Richard.Hu,先上一堆乱七八糟的说明先: SignalR的官方地址是: https://www.asp.net/signalr 网上给出例子是一个聊天的例子,官网地址是:https://docs.microsoft.

文 | 陈肃 DataPipeline  CTO 随着企业应用复杂性的上升和微服务架构的流行,数据正变得越来越以应用为中心. 服务之间仅在必要时以接口或者消息队列方式进行数据交互,从而避免了构建单一数据库集群来支撑不断增长的业务需要.以应用为中心的数据持久化架构,在带来可伸缩性好处的同时,也给数据的融合计算带来了障碍. 由于数据散落在不同的数据库.消息队列.文件系统中,计算平台如果直接访问这些数据,会遇到可访问性和数据传输延迟等问题.在一些场景下,计算平台直接访问应用系统数据库会对系统吞吐造成显

OGG 从Oracle备库同步数据至kafka Table of Contents 1. 目的 2. 环境及规划 3. 安装配置JDK 3.1. 安装jdk 3.2. 配置环境变量 4. 安装Dataguard 4.1. 安装备库软件 4.2. 配置dataguard 4.2.1. 主库 4.2.2. 备库 4.3. 完成操作 4.4. 启动实时复制 5. zookeeper集群 5.1. 上传并解压 5.2. 配置 5.3. 创建myid文件 5.4. 配置环境变量 5.5. 启动和查看服务

rsync+inotify实时数据同步多目录实战       inotify配置是建立在rsync服务基础上的配置过程 操作系统 主机名 网卡eth0 默认网关 用途 root@58server1 192.168.1.111 192.168.1.1 Rsync服务端 root@58client 192.168.1.121 192.168.1.1 Rsync 节点 子网掩码均为255.255.255.0 具体需求: 要求在58server1上以rsync守护进程的方式部署rsync服务,使得roo

rsync+inotify实时数据同步单目录实战   rsync+inotify实时数据同步单目录实战 inotify是一个强大的.细粒度的.异步的文件系统事件监控机制,linux内核从2.6.13起加入了inotify支持,通过inotify可以监控文件系统中添加.删除.修改.移动等各种事件,利用这个内核接口,第三方软件可以监控文件系统下文件的各种变化情况,而inotify-tools正是实施监控的软件. inotify配置是建立在rsync服务基础上的配置过程 操作系统 主机名 网卡eth0

python分别使用多线程和多进程获取所有股票实时数据   前一天简单介绍了python怎样获取历史数据和实时分笔数据,那么如果要获取所有上市公司的实时分笔数据,应该怎么做呢? 肯定有人想的是,用一个列表存储所有上市公司的股票代号,然后无限循环获取不就得了吗? 现在深市和沪市的股票一共有3400多只,如果你真这样做的话,获取一次所有股票的实时数据需要十几二十秒的时间,甚至更多,而且非常容易因为等待超时而使程序挂掉,如果你的模型对实时数据的质量要求非常高,这肯定是不行的,即使不考虑数据质量,获取数

Rsync(remote sync)远程同步工具,通过rsync可以实现对远程服务器数据的增量备份通过,但rsync自身也有缺陷,同步数据时,rsync采用核心算法对远程服务器的目标文件进行对比,只进行差异同步.我们可以想象一下,如果服务器的文件数量达到了百万甚至千万量级,那么文件对比是非常耗时的,而且发生变化的往往是其中很少的一部分,这是非常低效的方式.inotify的出现,可以缓解rsync不足之处,取长补短. 第一部分:inotify+rsync实时数据同步Inotify 是一种强大的.细

目       录 1.      概述... 1 2.      平台演示... 2 3.      应用过程... 3 4.      实时数据展示效果... 5 1.   概述 市场和开源社区有很多图形报表组件和开发库,例如:echart.HighCharts等(参考:<看 ECharts 和 HighCharts 渲染性能对比,表面看衣装,本质看内功>).但是这些图形与具体的工业业务场相结合,需要深度加工及进行二次开发,例如:多Y轴.多限值X轴等,还有些更复杂的业务化图形展示需求.参考

Oracle实时数据抽取项目问题总结 项目背景介绍 项目主要是将Oracle.MySQL.SQLServer.Db2等其他数据库的实时变更数据同步到其他异构数据库中.本篇文章主要是讨论oracle的实时采集,通过Logminer捕获归档日志,然后将提取后的数据推送到Kafka中. 项目使用的技术框架 使用的核心框架:https://github.com/debezium/debezium 用于捕获归档日志,然后推送到kafka中. Debezium框架是基于Kafka Connect实现的,分为

目       录 1.      概述... 1 2.      三维(3D)模型在线编辑与应用... 2 3.      实时数据统计... 4 1.   概述 此次,iNeuOS工业互联网操作系统升级主要针对三维(3D)模型在线编辑与应用.数据实时统计. 用户有现成的3D模型可以导入到平台中,模型部件与数据点进行绑定,实时反馈状态信息到3D模型中. 数据实时统计主要后期应用到在线Excel报表中,快速开发和生成时表报.日报表.月报表和年报表等应用. 视频介绍:官微地址.(注:希望博客园对其

上一个十年,以 Hadoop 为代表的大数据技术发展如火如荼,各种数据平台.数据湖.数据中台等产品和解决方案层出不穷,这些方案最常用的场景包括统一汇聚企业数据,并对这些离线数据进行分析洞察,来达到辅助决策或者辅助营销的目的,像传统的 BI 报表.数据大屏.标签画像等等. 但企业中除了这样的分析型业务(OLAP),还同时存在对数据实时性要求更高的交互型业务场景(OLTP 或 Operational Applications),例如电商行业常见的统一商品或订单查询.金融行业的实时风控.服务行业的客户

  摘要:对于 PostgreSQL 的实时数据采集, 业界经常遇到了包括:对源库性能/存储影响较大, 采集性能受限, 时间回退重新同步不支持, 数据类型较复杂等等问题.Tapdata 在解决 PostgreSQL 增量复制问题过程中,获得了一些不错的经验和思考,本文将分享 Tapdata 自研的 TAP-CDC-CACHE,和其他几种市面常见的解决方案的优势和特性. 前言 TAPDATA 的数据复制产品里, 提供了对于 PostgreSQL 的实时数据采集功能, 在客户落地使用时, 遇到了包括

  摘要:如何打造一套企业级的实时数据融合平台?Tapdata 已经找到了最佳实践,下文将以 Tapdata 的零售行业客户为例,与您分享:基于 ES 和 MongoDB 来快速构建一套企业级的实时数据融合平台.   在大数据时代,几乎每家企业都有上一套数据平台的冲动,目前也有很多的离线解决方案,包括 Hadoop 体系的 CDH.TDH,还有一些传统的数仓.但是有两大因素让企业无从下手:一是"实时",二是"融合".一方面,随着 IT 架构的迭代升级和业务端的全渠道

  摘要:随着教育信息化的推进,智慧校园建设兴起,但在实施过程中面临数据孤岛.应用繁多.数据再利用等方面挑战,而 Tapdata 的实时数据中台解决方案,能够高效地解决智慧校园实施中的基础数据问题.   教育行业信息化工作已经实施多年,南京秦淮区教委在这方面走在前列,并进行了大量尝试.   2018年4月教育部颁布了<教育信息化2.0行动计划>,随着AI人工智能,大数据,移动互联网兴起,在之前教育信息化实施的基础上,秦淮教委根据南京市创建智慧校园的要求,率先进行智慧教育的尝试,释放教育系统的生

  摘要:在企业客户里, SQL Server 在传统的制造业依然散发着持久的生命力,SQL Server 的 CDC 复杂度相比 Oracle 较低, 因此标准的官方派做法就是直接使用这个 CDC 接口进行同步,但江湖上也有通过裸解析 ldf 文件来直接读取数据库变更,本文将就这两大门派展开探讨.   前言 上次发的关于Oracle CDC 的文章反响不错, 而像这种类型的数据库还有好几个, 这里把三大闭源数据库先讲一遍: Oracle, SQL Server 和 DB2.   在企业客户里,

  摘要:企业信息化过程形成了大量的数据孤岛,这些并不连通的数据孤岛是企业数字化转型的巨大挑战.Tapdata Real Time DaaS 采用的CDC模式,具有巨大的优势,同时是一个有技术壁垒的活.当然,我们应对数据挑战的方式不止于此. 关键词:Tapdata,DaaS,实时数据同步,数据孤岛,CDC模式 (这部分放在文章的摘要和关键词那里)   随着信息化的日渐成熟,企业构建的相对孤立的数据系统也逐渐增多,从数十到数百,在大中型企业已经比比皆是.在这种情况下,想要使用企业的一些关键数据来做