最近在做一个项目,需要用到股票的数据,我在网上查了很久,最终发现在股票数据上面还是tushare比较专业,而且对于将来做金融行业的大数据这一块的,tushare绝对是你的一个好帮手,所以下面我就简单介绍一下. 一.Tushare Pro简介 Tushare旧的版本运行了三年,在旧的版本运行了三年之后,Tushare Pro被发布,相对于之前的版本,它更加稳定质量更好,而且有了前三年的运行经验,Pro用起来更加流畅,而且将数据扩大到了股票.基金.期货.债券.外汇.行业大数据等区块链的数据,数据量更

Apache Storm从一端读取实时数据的原始流,并将其传递通过一系列小处理单元,并在另一端输出处理/有用的信息. 下图描述了Apache Storm的核心概念. 640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1 现在让我们仔细看看Apache Storm的组件 - 组件 描述 Tuple Tuple是Storm中的主要数据结构.它是有序元素的列表.默认情况下,Tuple支持所有数据类型.通常,它被建模为一组逗号分隔的值,并传递到Storm集群. Stream 流是元组

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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() {

在众多的工业控制系统领域常常会实时采集现场的温度.压力.扭矩等数据,这些数据对于监控人员进行现场态势感知.进行未来趋势预测具有重大指导价值.工程控制人员如果只是阅读海量的数据报表,对于现场整个态势的掌控会十分困难,因此往往希望借助一些图表进行展示,其中趋势图是常用的实时数据展示方式之一.目前实现趋势图.曲线图的工具很多也很成熟,一些是通过CS模式开发的,需要在工程控制人员操作的计算机上安装相应软件,这种方式有其特有的优势,但是有时也有不方便的地方.于是一些基于BS模式的展现方式就自然而然的被广泛

背景 背景是设计一个实时数据接入的模块,负责接收client的实时数据写入(如日志流,点击流),数据支持直接下沉到HBase上(兴许提供HBase上的查询),或先持久化到Kafka里.方便兴许进行一些计算和处理,再下沉到文件系统或做别的输出. 在设计中,对于client和服务端有这么些目标. client须要支持多语言(Java.C++),做得尽量轻量级.仅仅要连上服务端的ip:port.以RPC的形式调用简单的write就能够把数据写出去.client不承担不论什么逻辑的处理.服务端的负载均衡

在不断满足当前企业客户数据集成需求的同时,DataPipeline也基于Kafka Connect 框架做了很多非常重要的提升. 1. 系统架构层面. DataPipeline引入DataPipeline Manager的概念,主要用于优化Source和Sink的全局化生命周期管理.当任务出现异常时,可以实现对目的端和全局生命周期的管理.例如,处理源端到目的端读取速率不匹配以及暂停等状态的协同. 为了加强系统的健壮性,我们把Connector任务的参数保存在ZooKeeper中,方便任务重启后读

Kafka Connect是一种用于在Kafka和其他系统之间可扩展的.可靠的流式传输数据的工具,可以更快捷和简单地将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器.Kafka Connect为DataPipeline提供了一个相对成熟稳定的基础框架,还提供了一些开箱即用的工具,大大地降低研发的投入和提升应用的质量. 下面,我们看一看Kafka Connect的具体优势. 首先,Kafka Connect提供的是以数据管道为中心的业务抽象.在Kafka Connect里有两个核心概念:Source和S

SuperMap 在9月份发布了结合大数据技术的9D新产品,今天就和大家介绍下iServer9D中的实时数据服务. 1.技术框架 结合Spark的streaming流处理框架,将各种数据进行批量处理.存储. 2.处理的流程 iServer9D的实时数据服务可以通过各种通讯协议对来自互联网.物联网等实时流式数据进行采集.存储和分析,iclient9d可以对实时数据服务进行订阅,iServer会通过WebSocket协议将采集的数据实时推送至订阅的客户端并进行可视化呈现. 1)输入的数据和输出的数据

导读:传统ETL方案让企业难以承受数据集成之重,基于Kafka Connect构建的新型实时数据集成平台被寄予厚望. 在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上,DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践.以下内容是基于现场录音整理的文字,供大家参考. 什么是数据集成?最简单的应用场景就是:一个数据源,一个数据目的地,数据目的地可以一个数据仓库,把关系型数据库的数据同步到数据仓库

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

EF+LINQ事物处理   在使用EF的情况下,怎么进行事务的处理,来减少数据操作时的失误,比如重复插入数据等等这些问题,这都是经常会遇到的一些问题 但是如果是我有多个站点,然后存在同类型的角色去操作同一条数据的同一个字段的话,那就需要对数据库进行操作,这是数据库里面的事务了 这个另外再说. 这里有这么一个很好的解决方式,EF6里面提供了这么一个方式来处理事物 Database.BeginTransaction() : 为用户提供一种简单易用的方案,在dbEntitys 中启动并完成一个事务 -

setup.ini配置文件内容 [General] #游戏所在主机IP GameIp1=192.168.1.151 GameIp2=192.168.1.152 GameIp3=192.168.1.153 GameIp4=192.168.1.154 GameIp5=192.168.1.155 GameIp6=192.168.1.156 GameIp7=192.168.1.157 GameIp8=192.168.1.158 #游戏中监听的UDP端口 GamePort= #延迟发送指令时间(单位毫秒)

时间  2017-09-18 栏目 MongoDB 原文   http://blog.csdn.net/liangxw1/article/details/78019356 5 ways to synchronize data from MongoDb to ElasticSearch https://www.linkedin.com/pulse/5-way-sync-data-from-mongodb-es-kai-hao Elastic search(ES) is a pop-star for

Inotify简介 inotify介绍 inotify是一种强大的.异步的文件系统监控机制,linux内核从2.6.13起,加入了inotify的支持,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 inotify实际是一种事件驱动机制,它为应用程序监控文件系统事件提供了实时相应事件的机制,而无需通过cron等轮询的机制来获取事件.cron不紧无法做到实时性,而且消耗大量系统资源 工具集介绍 inotifywait: 在被监控的文件或目录上等待特定的事件(打开.关闭.删除等

Postgresql快速写入/读取大量数据 http://www.cnblogs.com/podolski/p/7152144.html 环境及测试 使用.net驱动npgsql连接post数据库.配置:win10 x64, i5-4590, 16G DDR3, SSD 850EVO. postgresql 9.6.3,数据库与数据都安装在SSD上,默认配置,无扩展. CREATE TABLE public.mesh ( x integer NOT NULL, y integer NOT NUL

提到"配置"二字,我想绝大部分.NET开发人员脑海中会立即浮现出两个特殊文件的身影,那就是我们再熟悉不过的app.config和web.config,多年以来我们已经习惯了将结构化的配置定义在这两个XML格式的文件之中.到了.NET Core的时代,很多我们习以为常的东西都发生了改变,其中就包括定义配置的方式.总的来说,新的配置系统显得更加轻量级,并且具有更好的扩展性,其最大的特点就是支持多样化的数据源.我们可以采用内存的变量作为配置的数据源,也可以将配置定义在持久化的文件甚至数据库中

[接上篇]提到“配置”二字,我想绝大部分.NET开发人员脑海中会立即浮现出两个特殊文件的身影,那就是我们再熟悉不过的app.config和web.config,多年以来我们已经习惯了将结构化的配置定义在这两个XML格式的文件之中.到了.NET Core的时代,很多我们习以为常的东西都发生了改变,其中就包括定义配置的方式.总的来说,新的配置系统显得更加轻量级,并且具有更好的扩展性,其最大的特点就是支持多样化的数据源.我们可以采用内存的变量作为配置的数据源,也可以将配置定义在持久化的文件甚至数据库中

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

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