聚合数据

数据库（分库分表）中间件对比 https://www.cnblogs.com/cangqiongbingchen/p/7094822.html 基本概念：分区，分片，分表，分库 分区：对业务透明，分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块，例如mysql中的一张表对应三个文件.MYD,MYI,frm。 根据一定的规则把数据文件(MYD)和索引文件（MYI）进行了分割，分区后的表呢，还是一张表。分区可以把表分到不同的硬盘上，但不能分配到不同服务器上。 优点：数据不存在多个副本，不必进行数据复制，性能更高。 缺点：分区策略必须经过充分考虑，避免多个分区之间的数据存在关联关系，每个分区都是单点，如果某个分区宕机，就会影响到系统的使用。 分片：对业务透明，在物理实现上分成多个服务器，不同的分片在不同服务器上 个人感觉跟分库没啥区别，只是叫法不一样而已，值得一提的是关系型数据库和nosql数据库分片的概念以及处理方式是一样的吗？ 请各位看官自行查找相关资料予以解答 分表：当数据量大到一定程度的时候，都会导致处理性能的不足，这个时候就没有办法了，只能进行分表处理。也就是把数据库当中数据根据按照分库原则分到多个数据表当中， 这样，就可以把大表变成多个小表，不同的分表中数据不重复，从而提高处理效率。 分表也有两种方案： 1. 同库分表：所有的分表都在一个数据库中，由于数据库中表名不能重复

摘自： https://www.cnblogs.com/ZhuChangwu/p/11793877.html Elasticsearch 知识点整理 一 极力推荐: 官网地址: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.0 肺腑之言,学ES先学原生的语法,SpringData封装的是太好用了,但是没玩过原生的语法,可能不知道Spring提供的API在干什么 核心概念: # Near Realtime (NRT) # 在ES中进行搜索是 近实时 的,意思是数据从写入ES到可以被searchable仅仅需要1秒钟,因此说基于ES执行的搜索和分析可以达到秒级 Cluster # 集群 , 集群是一个或多个node的集合,他们一起保存你存放进去的数据,用户可以在所有的node之间进行检索,一般的每个集群都会有一个唯一的名称标识,默认的名称标识为 elasticsearch , 这个名字很重要,因为node想加入cluster时,需要这个名称信息 确保别在不同的环境中使用相同的集群名称,进而避免node加错集群的情况,一颗考虑下面的集群命名风格 logging-stage 和 logging-dev 和 logging-pro Node # 单台server 就是一个node,他和 cluster一样

转载自 DevOps实战:Graphite监控上手指南 英文原文 Getting Started with Monitoring using Graphite 英文原文 Google快照 作者 Franklin Angulo , 译者 丛一 发布于 2015年3月17日 在本文中, 我将提供一个帮助读者了解用Graphite套件创建监控系统所涉及的全部工作的指南. 主要讨论内容 在本文中我们将会谈及如下用于创建Graphite监控系统的主题: Carbon和Whisper简介 Whisper存储模式和聚合 Graphite Web应用 前提条件 首先, 我们需要能够运行Graphite套件的硬件资源. 为了简单起见, 我将使用Amazon Web Services EC2主机. 不过, 你也可以使用办公室或家中已有的任何型号的计算机. 技术规格: 操作系统:Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 6.5 实例类型:m3.xlarge 弹性存储区块（EBS）容量:250 GB Python版本:2.6.6 Carbon和Whisper简介 Graphite由多个后端和前端组件组成. 后端组件用于存储数值型的时间序列数据. 前端组件则用于获取指标项数据并根据情况渲染图表. 在本文中, 我首先会介绍后端组件: Carbon 和 Whisper .

4.用法 　　结构化流使用Datasets和DataFrames.从Spark2.0开始,Spark-SQL中的Datasets和DataFrames,就已经能很好表示静态(有界)数据,动态(无界)数据 　　 4.1 数据源 　　　　结构化流提供了四种不中断数据源 file-system,kafka,socket.rate-source　　　 　　　　 4.1.1 socket 　　　　　　从一个socket连接中读取 UTF-8 的文本数据. <=注意这是一种不可容错的数据源,建议仅在测试环境中使用. 　　　　　　配置参数: 　　　　 4.1.2 rate-source 　　　　　　它每秒,以指定的设置生成N行的数据.每行记录包含一个 timestamp(分发时间) 　　　　　　配置参数: 属性 描述 rowsPerSecond 每秒生成N行.默认1 rampUpTime 生成速度. 默认 0(秒) numPartitions 　　　　 4.1.3 文件系统 4.1.3.1 概述&配置 　　　　　　 　　配置参数如下: 属性 描述 path 输入路径.支持文件通配符匹配,但不支持多个逗号分割的文件通配符匹配 maxFilesPerTrigger 每个触发器的最大新文件数量.默认不限 latestFirst 是否先处理新文件.当文件大量积压时比较有用.默认false

摘要： 大公司与中小型企业每天都在批处理作业和实时应用程序中处理大量数据，这会产生大量的网络流量，而使用传统的的网络基础架构则很难支持。为了解决这个问题已经提出了几种新颖的网络拓扑，旨在增加企业集群中可用的带宽。 我们观察到，在许多常用的工作负载中，数据是在流程中聚合的，输出大小是输入大小的一小部分。这促使我们改变了思路，与其增加带宽，不如将重点放在通过将聚合从边缘推入网络来减少流量。 我们构建了Camdoop，这是一个在CamCube上运行的类似MapReduce的系统，该集群设计使用直接连接网络拓扑以及直接链接到其他服务器的服务器。 Camdoop利用了CamCube服务器转发流量以在随机播放阶段执行数据的网络内聚合的属性， 支持MapReduce中使用的相同功能，并且与现有MapReduce应用程序兼容。 我们证明，在通常情况下，Camdoop大大降低了网络流量，并且相对于在交换机上运行并针对两个生产系统Hadoop和Dryad / DryadLINQ的Camdoop版本提供了更高的性能提升。 背景/问题： “大数据”通常是指处理大量数据的异构业务应用程序类别，包括传统的面向批处理的工作，例如数据挖掘、构建搜索索引，以及实时流处理、Web搜索和广告选择。为了实现高可扩展性，这些应用通常采用分区-聚合模型。 在支持MapReduce和Dryad / DryadLINQ

微信小程序API 网络请求 借助平台 聚合数据 API接口进行网络请求操作，获取全国天气预报数据。 首先，需要在聚合数据进行注册，登录操作，然后找到全国天气预报，在API文当中可以获取接口的地址 在微信小程序开发工具中，调用wx.request(Object object)接口来获取地址的数据 微信小程序从后台拿数据并成功展示到前台——demo 项目结构，我使用index文件夹。 前台页面 页面的js 来源： CSDN 作者： 舕姣妢苼 链接： https://blog.csdn.net/jolieLi2019888/article/details/90785892

快速完成对网页请求，操作步骤 　　1.添加线程组 　　 　　添加虚拟用户数和循环次数 　　 　　2.添加HTTP请求 　　 　　3.设置HTTP请求 　　 　　4.添加监听器--添加聚合报告 和查看结果 　　 　　5.运行脚本 　　 　　6.通过查看结果树，如果为绿色√，则表示运行正常，可点击右侧的查看具体的请求和响应数据 　　 　　7.聚合报告分析 　　 来源： https://www.cnblogs.com/xiaozhenzhen/p/11721561.html

FreeSql （二十三）分组、聚合 IFreeSql fsql =2904628156 new FreeSql.FreeSqlBuilder() .UseConnectionString(FreeSql.DataType.MySql, "Data Source=127.0.0.1;Port=3306;User ID=root;Password=root;Initial Catalog=cccddd;Charset=utf8;SslMode=none;Max pool size=10") .Build(); [Table(Name = "tb_topic")] class Topic { [Column(IsIdentity = true, IsPrimary = true)] public int Id { get; set; } public int Clicks { get; set; } public int TestTypeInfoGuid { get; set; } public string Title { get; set; } public DateTime CreateTime { get; set; } } ISelect<Topic> select => fsql.Select<Topic>(); 分组聚合 var groupby = fsql.Select

时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据读取 http://hbasefly.com/2018/05/02/timeseries-database-7/ 2018年5月2日 范欣欣 时序数据库 任何一个数据库系统内核关注的重点无非：数据在内存中如何存储、在文件中如何存储、索引结构如何存储、数据写入流程以及数据读取流程。关于InfluxDB存储内核，笔者在之前的文章中已经比较全面的介绍了数据的文件存储格式、倒排索引存储实现以及数据写入流程，本篇文章重点介绍InfluxDB中时序数据的读取流程。 InfluxDB支持类SQL查询，称为InfluxQL。InfluxQL支持基本的DDL操作和DML操作语句，详见 InfluxQL_Spec ，比如Select语句： select_stmt = "SELECT" fields from_clause [ into_clause ] [ where_clause ] [ group_by_clause ] [ order_by_clause ] [ limit_clause ] [ offset_clause ] [ slimit_clause ] [ soffset_clause ] . 使用InfluxQL可以非常方便、人性化地对InfluxDB中的时序数据进行多维聚合分析

目录 一、数据库操作 二、集合操作 文档操作 插入文档 更新文档 更新操作符 删除文档 查询文档 条件操作符 与和或 分页查询 聚合查询 参考 一、数据库操作 切换数据库 use database_name use school 注：如果数据库存在，则切换到该数据库下，如果此数据库还不存在，也可以切过来，但是并不能立刻创建该数据库 查看所有得数据库 show dbs 备注：刚创建的数据库shcool如果不在查询的列表中，如果要显示它，则需要向school中插入数据 db.students.insert({age:1}) 查看当前使用的数据库 db 删除数据库 db.dropDatabase() 二、集合操作 查看集合帮助 use demo db.demo.help() 创建集合 db.createCollection(collection_name) 创建集合并插入一个文档 db.collection_name.insert({document}) //例如 db.demo.insert({age:1}) 注：上图里的ObjectId是有规律的，规律如下 之前我们使用MySQL等关系型数据库时，主键都是设置成自增的。但在分布式环境下，这种方法就不可行了，会产生冲突。为此，MongoDB采用了一个称之为ObjectId的类型来做主键。ObjectId是一个12字节的 BSON