…

背景 在对ES某个筛选字段聚合查询,类似groupBy操作后,发现该字段新增的数据,聚合结果没有展示出来,但是用户在全文检索新增的筛选数据后,又可以查询出来, 针对该问题进行了相关排查. 排查思路 首先要明确我们数据的写入流程, 下图: 在检查Mysql库的数据没有问题之后,开始检查ES是否有问题,根据现象我们知道既然在全文检索中都能搜索到,说明数据肯定是写入ES里了,但是又如何确定聚合结果呢? 首先添加日志将代码最终生成DSL语句打印出来 LOGGER.info("\n{}", se…

转自:http://www.36dsj.com/archives/28590 Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性…

转行做数据相关的工作有近两年时间,除了具体技术,还有许多其它思考. 数据的价值 在涉及具体的技术前,先想一想为什么需要OLAP这样的系统,它有什么价值或者说在公司或部门这是不可取代的么? 可以带来哪些价值,是直接变现还是间接变现. 如果不能回答或回答不了,那么就是一个很大的问题,这其实意味着数据的质量存在问题.没有质量的数据,体量再大也毫无价值. 数据存储 假设已经有很好的oltp系统,那么oltp系统在数据量不大的情况下,继续扮演olap角色也还可以.一旦业务红火,那么oltp中的analyz…

摘要: 下文讲述通过一条sql语句,采用over关键字同时对不同类型进行分组的方法,如下所示: 实验环境:sql server 2008 R2 当有一张明细表,我们需同时按照不同的规则,计算平均.计数.求和等聚合计算时,此时我们可以使用over子句对数据进行操作.例: 我们需获取一个学生成绩的 总平均分 各科平均分 学生单科成绩同平均分的差异,此时我们可以多次使用over子句,得出我们想要的结果, select [课程名], [姓名], [成绩], AVG([成绩]) over () as [总…

作者原创:转载请注明出处 在做项目的过程中,经常会用到统计数据,同时会用到highchart或echart进行数据展示,highchart是外国开发的数据统计图插件, echart是我们国家开发的数据统计插件,我比较喜欢highchart的统计插件,在这里展示的也是highchart插件的应用. 应用highchart插件并不难,找到官方文档,copy代码,就能把图标呈现出来,难的是如何将本地数据库中的数据与其结合.因此, 在这里主要分析将数据库数据和插件结合的过程,我用的是java代码实现的.…

Hadoop基础-HDFS数据清理过程之校验过程代码分析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想称为一名高级大数据开发工程师,不但需要了解hadoop内部的运行机制,还需要掌握hadoop在写入过程中的报文分析.当然代码的调试步骤是一个开发必须得会的技能!想要掌握这三个技能,我们就可以拿HDFS写入过程来练练手,了解一下平时就几行的代码在它的内部是如何帮我们实现数据传输的. 一.Idea代码调试简介 1>.编写测试代码 /* @author :yinzhengjie…

大数据与科学计算  库名称 简介 pycuda/opencl GPU高性能并发计算 Pandas python实现的类似R语言的数据统计.分析平台.基于NumPy和Matplotlib开发的,主要用于数据分析和数据可视化,它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像,特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制,非常不错. Open Mining 商业智能(BI),Pandas的Web界面. blaze NumPy和Pandas大数据界面. SciPy 开源的Python算法…

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序…

1.根据某个列进行groupby,判断是否存在重复列. # Count the unique variables (if we got different weight values, # for example, then we should get more than one unique value in this groupby) all_cols_unique_players = df.groupby('playerShort').agg({col:'nunique' for col…