聚合数据

目录 ORM之聚合、分组、F与Q查询，orm中常见字段，自定义char字段，查询优化，django orm中的事务操作。 聚合查询 分组查询 F与Q查询 F查询 Q查询 Q查询进阶 ORM中常见字段及参数 常用字段 ORM字段与MySQL字段对应关系： 常用参数 关系字段 （1）ForeignKey （1）字段参数 （2）OneToOneField （2）字段参数 自定义char字段 查询优化(面试比较喜欢问) only与defer select_related与prefetch_related django orm中的事务操作 补充知识： ORM之聚合、分组、F与Q查询，orm中常见字段，自定义char字段，查询优化，django orm中的事务操作。 聚合查询 聚合（利用聚合函数） 关键字： aggregate() 是 QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。 from django.db.models import Max,Min,Count,Sum,Avg # 统计所有书平均价格 res = models.Book.objects.all().aggregate(Avg('ptice')) res1 = models.Book.objects.all().aggregate(Max('ptice')) res2 = models.Book

https://zqhxuyuan.github.io/ 最近两年更新少 任何忧伤,都抵不过世界的美丽 2015-12-08 Druid源码解析(1) Guice和Realtime流程 Source druid Druid is a fast column-oriented distributed data store. http://druid.io/ 当启动Druid的服务,会启动一个java进程,比如 run_example_server.sh 会启动 io.druid.cli.Main example realtime . Guice Inject Main的buidler类包含了多种服务组, 比如server服务包括了Druid的大部分组件: 协调,历史,Broker,实时,Overlord等. injectMembers和toInstance注入实例化好的对象 12345 final Injector injector = GuiceInjectors.makeStartupInjector();final Cli<Runnable> cli = builder.build();final Runnable command = cli.parse(args);injector.injectMembers(command); //command已经是实例化好的线程类

摘要 联邦学习(FL)是一种机器学习设置，在这种设置中，许多客户(例如移动设备或整个组织)在中央服务 器(例如服务提供商)的协调下协作地训练模型，同时保持训练数据分散。FL体现了集中数据收集和最 小化的原则，可以减轻由于传统的、集中的机器学习和数据科学方法所带来的许多系统隐私风险和成 本。在FL研究爆炸性增长的推动下，本文讨论了近年来的进展，并提出了大量的开放问题和挑战。 MENU 1.引言 跨设备联邦学习设置 联邦学习中模型的生命周期 典型的联邦训练过程 联邦学习研究 组织 2. 放宽核心FL假设: 应用到新兴的设置和场景 完全的去中心化/端对端分布式学习 算法挑战 实际挑战 跨竖井联合学习 3. 提高效率和效果 联邦学习中的非IID 数据 对于处理非IID数据的策略 4 .保护用户隐私 5. 对攻击和失败的健壮性 6. 确保公平，消除偏见 7. 结论 1.引言 联邦学习(FL)是一种机器学习设置，在这种设置中，许多客户端(例如移动设备或整个组织)在中 央服务器(例如服务提供商)的协调下协作地训练模型，同时保持训练数据分散。它体现了集中收集和 最小化数据的原则，并且可以减轻传统的集中式机器学习带来的许多系统隐私风险和成本。 这一领域 最近从研究和应用的角度都引起了极大的兴趣。 本文描述了联邦学习设置的定义特征和挑战，强调了 重要的实践约束和注意事项

导语： 今天，大数据、数据科学、机器学习分析不再只是热词，已经真实地渗透于生活方方面面。根据福布斯，到2025年，全球每年将会有 175 泽字节的数据产生。Kyligence的诞生为企业带来了极速的大数据分析体验 。 当企业要对大规模的数据进一步进行更为复杂的分析如对销售额进行预测时，传统的分析工具就捉襟见肘了 。 这篇文章将以基于Spark的分布式机器学习平台 Databricks为例，为您提供一套从以 Kyligence 为数据源到分布式数据分析平台的高效无缝的解决方案。 对企业未来销量进行预测是一个很普遍的分析需求。分析师需要先以不同的时间粒度如日或月，或者是其他维度粒度如地区，商品等聚合数据，然后按不同的算法预测聚合后的数据。相类似的预测、分析场景还有很多，如运维数据的异常值检测，金融数据的反欺诈识别，销售数据的用户画像等。在数据被深入挖掘之前，都需按维度列或时间戳聚合数据。然而想顺滑地聚合如此海量的数据，并且深入挖掘数据并不简单。 对海量数据进行挖掘的难点 聚合大量数据，复杂度高，所耗时间长 当数据量呈规模式增加时，即使是执行一条简单的筛选查询也会消耗很多时间，并且查询语句复杂度越大，执行语句所花时间就会越长。因此，数据科学家稍调整筛选条件，就会重新陷入等待中。 分析维度的粒度很难随意变动 由于高额的查询成本，数据科学家们会更倾向于聚合有潜在关联的数据维度

所谓窗口，是指对于Select子句查询的结果集，OVER()子句按照指定的分区字段定义的行集，也就是说，一个窗口是数据行的集合。如下图所示，按照Province字段来对结果集分窗口： 窗口函数是应用于窗口的函数，像排名函数，分析函数和聚合函数，都可以计算窗口中的行集的值。您可以把OVER子句与窗口函数一起使用来计算聚合值，例如移动平均值，累积聚合，运行总计或每组结果的前N个。基于窗口的计算，可以把每一个窗口看作是一个分组，或分区。 窗口具有移动（或者滑动）的特性，这是由OVER子句中的ORDER BY子句来定义的，按照特定的顺序做基于窗口的计算。 注意OVER()子句的执行顺序：OVER()子句的执行顺序在SELECT子句之后，在DISTINCT子句之后，在ORDER By子句之前。DISTINCT子句是在SELECT子句之后执行。 使用以下代码创建示例数据： create table dbo.dt_test ( ID int, Code int ) go --insert data insert into dbo.dt_test(ID,Code) values(3,1),(3,2),(1,1),(1,2),(2,3),(1,2) go View Code 一，计算整个窗口的聚合 窗口是通过OVER()子句来定义的，可以把整个查询结果集作为一个窗口，也可使用partition by

原文： http://www.albahari.com/threading/part5.aspx 专题： C#中的多线程 1并行编程 Permalink 在这一部分，我们讨论 Framework 4.0 加入的多线程 API，它们可以充分利用多核处理器。 并行 LINQ（Parallel LINQ）或称为 PLINQ Parallel 类 任务并行（task parallelism） 构造 SpinLock 和 SpinWait 这些 API 可以统称为 PFX（Parallel Framework，并行框架）。 Parallel 类与 任务并行构造 一起被称为 TPL（Task Parallel Library，任务并行库）。 Framework 4.0 也增加了一些更底层的线程构造，它们针对传统的多线程。我们之前讲过的： 低延迟信号构造 （ SemaphoreSlim 、 ManualResetEventSlim 、 CountdownEvent 以及 Barrier ） 取消标记（cancellation token） ，以便于协作取消 延迟初始化 ThreadLocal<T> 在继续阅读前，你需要了解第 1 部分 - 第 4 部分中的基本原理，特别是 锁 和 线程安全 。 并行编程这一部分提供的所有代码都可以在 LINQPad 中试验。LINQPad 是一个 C#

本文来自：http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着 大数据 时代的到来， Hadoop 在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作，大家也无意间的想往大数据方向靠拢，即使每天数据也就几十、几百M也要放到Hadoop上作分析，只会适得其反，但是当面对真正的Big Data的时候，Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点。甚至出现《 MapReduce: 一个巨大的倒退 》此类极端的吐槽，这也怪不得Hadoop，毕竟它的设计就是为了批处理，使用用MR的编程模型来实现SQL查询，性能肯定不如意。所以通常我也只是把 Hive 当做能够提供将SQL语义转换成MR任务的工具，尤其在做ETL的时候。 在 Dremel论文 发表之后，开源社区涌现出了一批基于MPP 架构 的SQL-on-Hadoop(HDFS)查询引擎，典型代表有 Apache Impala 、Presto、 Apache Drill 、 Apache HAWQ 等，看上去这些查询引擎提供的功能和实现方式也都大同小异，本文将基于Impala的使用和实现介绍日益发展的基于HDFS的MPP数据查询引擎。 Impala介绍 Apache Impala是由Cloudera开发并开源的一款基于HDFS/

说明：文章是6月29日发表在公司的公众号上。 感觉写得还行。转载至这里存档。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 用一句话概括爬虫工程师的工作内容，就是We Structure the World's Knowledge。 爬虫工作内容 互联网作为人类历史最大的知识仓库，是没有充分结构化的。目前互联网仅仅是一些文本等多媒体数据的聚合，内容虽然非常有价值，但是程序是无法使用那些没有结构化的数据。 在2006年左右，有专家提出的web3.0，语义互联网，知识共享。虽然现在开放API，SOA概念越来越普及，真正语义上的互联网的时代似乎还非常遥远。因此爬虫依然是最重要的手段，一端不断解析，聚合互联网上的数据，另外一端向各种各样的的应用输送数据。 现有爬虫开发技术存在问题 从招聘市场岗位需求可以看出，近年来对爬虫工程师需求越来越强烈。 个人判断原因有两个： 信息聚合是互联网公司的基本需求。 数据时代到来，对数据更强烈的需求。 下面是我整理的部分靠爬虫聚合信息的创业公司，按照时间顺序排序： 搜索引擎聚合了网页：百度,google, 机票比价网站：去哪儿，聚合各大航空公司票价 团购平台：团800 聚合了团购网站信息。

摘要: pandas 的 GroupBy 功能可以方便地对数据进行分组、应用函数、转换和聚合等操作。 #　原作者： lionets GroupBy 分组运算 有时也被称为 “split-apply-combine” 操作。其中的 “split” 便是借由 obj.groupby() 方法来实现的。 .groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False) 方法作用于一条轴向上，并接受一个 分组键 （by）参数来给调用者分组。分组键可以是Series 或列表，要求其长度与待分组的轴一致；也可以是映射函数、字典甚至数组的某条 列名（字符串） ，但这些参数类型都只是快捷方式，其最终仍要用于生成一组用于拆分对象的值。 lang:python >>> df = DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'], 'key2':['one','two','one','two','one'], 'data1':np.random.randn(5), 'data2':np.random.randn(5)}) >>> df data1 data2 key1 key2 0 0.922269 0.110285 a one 1 -0

实现 Zabbix报警功能 案例1：实现Zabbix报警功能 案例2：Zabbix自动发现 案例3：Zabbix主动监控 案例4：拓扑图与聚合图形 案例5：自定义监控案例 案例 1 ：实现 Zabbix 报警功能 1.1 问题 沿用第 5 天 Zabbix 练习，使用 Zabbix 实现报警功能，实现以下目标： 监控 Linux 服务器系统账户 创建 Media ，设置邮件服务器及收件人邮箱 当系统账户数量超过 35 人时发送报警邮件 1.2 方案 自定义的监控项默认不会自动报警，首页也不会提示错误，需要配置触发器与报警动作才可以自定报警。 什么是触发器（ trigger ）？ 表达式，如内存不足 300M ，用户超过 30 个等 当出发条件发生后，会导致一个触发事件 触发事件会执行某个动作 什么是动作（ action ）？ 动作是触发器的条件被触发后所执行的行为 可以是发送邮件、也可以是重启某个服务等 参考如下操作步骤： 创建触发器并设置标记 设置邮箱 创建 Action 动作 1.3 步骤 实现此案例需要按照如下步骤进行。 步骤一：创建触发器规则 1 ）创建触发器 创建触发器时强烈建议使用英文的语言环境，通过 Configuration-->Templates ，找到我们之前创建的 count.line.passwd 模板，点击模板后面的 triggers ，如图 -1 所示。