pv

某宝最新版本x-sign跟之前固定长度50位不一样，变成100多位不固定长度，其实就是加密后用了base64编码。x-pv为6.2之后变成这个版本啦 如： x-sign: azYBCM002xAAESxK0GTLRB8M9T9JsSxBJD8HdPvf42hxPDj4D3Wf5j%2BuLxfzlvDad0H9FM0S1N%2BfC%2BhNfHBoBv52%2FVEccSxBLHEsQS x-features: 27 x-app-conf-v: 19 x-pv:6.3 可以通过hook淘宝这个方法。 public String signRequest(SecurityGuardParamContext securityGuardParamContext) { if (securityGuardParamContext == null || securityGuardParamContext.paramMap == null) { return null; } try { SecurityGuardParamContext securityGuardParamContext2 = new SecurityGuardParamContext(); securityGuardParamContext2.appKey = securityGuardParamContext.appKey;

PV计算带宽算法 PV计算带宽算法 举个例子: 假设网站的平均日PV：10w 的访问量，页面平均大小0.4 M 。 网站带宽 = 10w / （24 60 * 60） 0.4M * 8 =3.7 Mbps 具体的计算公式是：网站带宽= PV / 统计时间（换算到S） 平均页面大小（单位KB） 8 最后x5陪 在实际的网站运行过程中，我们的网站必须要在峰值流量时保持正常的访问，假设，峰值流量是平均流量的5倍，按照这个计算，实际需要的带宽大约在 3.7 Mbps * 5=18.5 Mbps 。 PV与并发 具体的计算公式是：并发连接数 = PV / 统计时间 * 页面衍生连接次数 * http响应时间 * 因数 / web服务器数量； 10PV的并发连接数： (100000PV / 86400秒 * 50个派生连接数 * 1秒内响应 * 5倍峰值) / 1台Web服务器 = 289 并发连接数 1 关于网络带宽与服务器需求 网站流量是指网站的访问量，用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标，常用的统计指标包括网站的独立用户数量、总用户数量（含重复访问者）、网页浏览数量、每个用户的页面浏览数量、用户在网站的平均停留时间等。 网站访问量的常用衡量标准：独立访客(UV) 和 综合浏览量（PV）,一般以日为单位来衡量和计算。 独立访客(UV)

Windowing functions 1.LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1，不可为负数），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL） 2.LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1，不可为负数），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL） select uname ,create_time ,pv ,lead(pv,1,-9999) over (partition by uname order by create_time) as lead_1_pv ,lag(pv,1,-9999) over (partition by uname order by create_time) as lag_1_pv from dw_tmp.window_function_temp; image.png 3.FIRST_VALUE取分组内排序后，截止到当前行，第一个值，这最多需要两个参数。第一个参数是您想要第一个值的列，第二个（可选）参数必须是false默认为布尔值的布尔值。如果设置为true，则跳过空值。 4.LAST_VALUE取分组内排序后

简介 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能， 可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行 ，通过自己的SQL 去查询分析需要的内容，这套SQL 简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询，汇总，分析数据。而mapreduce开发人员可以把己写的mapper和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。 它与关系型数据库的SQL 略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL(data definition language)、DML(Data Manipulation Language) 以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。HIVE不适合用于联机事务处理，也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。 HIVE的特点： 可伸缩（在Hadoop的集群上动态的添加设备），可扩展，容错，输入格式的松散耦合 。 然后存储什么的不用说了，在hive简介里说的够多了，而且只要你熟悉一种数据库的话，大部分东西都是一样的，比如Primary Type之类的，大同小异。我们聊点儿不一样的。 1. 复杂类型Complex Type

1.列出环境中所有的pv,并以name字段排序（使用kubectl自带排序功能） kubectl get pv --sort-by=.metadata.name 2.列出制定pod的日志中状态为error的行，并记录在制定文件上 kubectl logs <podname> | grep bash /opt/KUCC000xxx/KUCC0000xxx.txt 3.列出k8s可用的节点，不包含不可调度和noreachable的节点，并把数字写入到文件中 来源： https://www.cnblogs.com/peteremperor/p/11928895.html

一、逻辑卷管理器（LVM） 　　1、什么是逻辑卷管理器（LVM） 　　　　LVM是逻辑盘卷管理（Logical Volume Manager）的简称，它是Linux环境下对卷进行操作的抽象层。 　　　　LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层，来为文件系统屏蔽下层磁盘分区布局，从而提高磁盘分区管理的灵活性。 　　　　LVM允许在多个物理设备间重新组织文件系统，包括重新设定文件系统的大小。 　　2、LVM结构图 　　　　 　　3、LVM术语 　　1）物理卷 　　　　物理卷（physical volume, PV）在LVM系统中处理最底层； 　　　　物理卷可以是整个硬盘、硬盘上的分区或从逻辑上一磁盘分区具有同样功能的设备（如：RIAD）； 　　　　物理卷是LVM的基本存储逻辑块，单核基本的物理存储介质（如分区、磁盘等）比较，却包含有与LVM相关的管理参数。 　　2）物理区域 　　　　每个物理卷被划分为基本单元（称为Physical Extent，PE），具有唯一编号的PE是可以被LVM寻址的最小存储单元，实际的数据都是存储在PE中的； 　　　　PE的大小可根据实际情况在创建物理卷时指定，默认为4MB； 　　　　PE的大小一旦确定将布恩那个改变，同一个卷组中的所有物理卷的PE的大小需要一致。 　　3）卷组 　　　　卷组（Volume Group，VG）建立在物理卷之上

Flink 实战：统计网站PV，UV PV，UV PV（Page View) : 页面点击次数 UV（User View）: 独立用户访问次数 假定需求如下，每间隔1分钟，统计过去5分钟的UV，PV。很容易想到，通过数据库的count，以及count distinct可以得出正确结果。在大数据量下，传统数据库或者HADOOP（hbase...）的count效率都不高。如果数据是增量的，那么流式计算往往能提供更高的吞吐和更低的延时。 接下来通过使用Flink实现这个功能，并借这个案例描述一些Flink的基本概念。如果对其他流式计算框架有所了解，可以发现许多东西是互通的。 Window 很容易理解，在这个案例中，我们需要在内存中缓存5分钟的数据，时间往前推移到一分钟的时候，统计一次，并且清理数据。 Flink提供了 多种窗口 ，可以按需选择。 Event Time 考虑到网络的延迟和数据的乱序，不能简单的使用Flink的系统时间做统计。例如14:25分的数据可能在14:27分才到系统中，如果直接按Flink系统时间，即会影响14:20~14:25这段时间的计算结果，同时也会影响14:25~14:30的计算结果。 在Flink中，有以下三种时间特征， 查看详细说明 ： Processing time：Operator处理数据的时间。 Event time ： 事件发生时间。

逻辑卷管理器 Logical Volume Manager-------逻辑卷宗管理器、逻辑扇区管理器、逻辑磁盘管理器，是Linux核心所提供的逻辑卷管理（Logical volume management）功能。它在硬盘的硬盘分区之上，又创建一个逻辑层，以方便系统管理硬盘分割系统。 历史 最先由IBM开发，在AIX系统上实现，OS/2 操作系统与 HP-UX也支持这个功能。在1998年，Heinz Mauelshagen 根据在 HP-UX 上的逻辑卷管理器，写作出第一个 Linux 版本的逻辑卷管理器。 LVM基本术语： PE：物理卷的最小单位，具有唯一编号的PE是可以被LVM寻址的最小存储单元，默认为4MB PV：物理卷，PV处于LVM系统最低层，它可以是整个硬盘，或者与磁盘分区具有相同功能的设备（如RAID），但和基本的物理存储介质相比较，多了与LVM相关管理参数 VG：卷组，创建在PV之上，由一个或多个PV组成，可以在VG上创建一个或多个“LVM分区”（逻辑卷），功能类似非LVM系统的物理硬盘 LV：逻辑卷，从VG中分割出的一块空间，创建之后其大小可以伸缩，在LV上可以创建文件系统（如/var,/home） 优点：可以在服务器不停机的情况下添加和删除磁盘空间 缺点：创建繁琐 lvm的基本命令 逻辑卷的命令也是很丰富的，这里只列出一些常用的命令 PV：物理卷 显示pv信息

一、报告目的 电子商务在发展过程中越来越注意消费者的用户体验，淘宝是深受中国消费者喜欢的电子商务平台，本文试图通过研究淘宝商城消费者的用户行为和潜在的需求，帮助企业制定个性化的营销方案，提高平台的运行效率。 二、数据概况 2.1 数据来源 本文的数据来自天池数据集https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=46 2.2 数据的基本情况 （1） 数据共有1200万条，选取其中的20万条作为报告内容。 （2） 数据清洗：清洗异常值、重复值、日期格式转换、构造新特征 （3） 数据概览 三、分析思路 3.1 流量分析 pv uv 跳失率 平均访问量，结合时间维度进行分析 3.2 用户分析 用户点击、收藏、加购、新增用户情况、用户复购率分析用户情况，用户价值模型分类 3.3 产品分析 主要产品结构、爆款产品分析 3.4 转化分析 四、分析过程 4.1 数据清洗 # 数据清洗 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns data = pd.read_csv('UserBehavior.csv',nrows=200000, header=None, names= ['用户ID','商品ID','商品类目ID','行为类型','时间戳

需求：请根据web日志或者或者网络连接数，监控当某个IP并发连接数或者短时内PV达到100，即调用防火墙命令封掉对应的IP。 防火墙命令为：iptables-I INPUT -s IP地址 -j DROP。 来源： https://www.cnblogs.com/liuhaidon/p/11880967.html