声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us

Oracle Statspack报告中各项指标含义详解~~学习性能必看!!! Data Buffer Hit Ratio#<#90# 数据块在数据缓冲区中的命中率,通常应该在90%以上,否则考虑加大 db_block_buffers(9i 以上可是db_cache_size) Buffer Nowait Ratio#<#99# 在缓冲区中获取buffer 的未等待比率 Library Hit Ratio#<#98# 主要代表着sql在共享区的命中率,通常在98%以上 In Memory

nmon分析文件详细指标详解指标类型指标名称指标含义SYS_SUMMCPU%cpu占有率变化情况:IO/secIO的变化情况:AAAAIXAIX版本号:buildbuild版本号:command执行命令:cpusCPU数量:date执行日期:disks_per_linehardware被测主机处理器技术:host被测主机名:interval监控取样间隔:(秒)kernel被测主机内核信息:ML维护等级:progname执行文件名称:runname运行主机名称:snapshots实际快照次数:su

一.说明 最近使用Prometheus新搭建监控系统时候发现内存采集时centos6和centos7下内存监控指标采集计算公式不相同,最后采用统一计算方法并整理计算公式如下: 1 100-(node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes*10 二.node-exporter常用指标含义(参考文档) https://www.gitbook

CPU各个具体的指标含义解释如下: ①CPU(监测到的master主机上的CPU使用情况) 从图中看出,一共有五个关于CPU的指标.分别如下: 1. User User表示:CPU一共花了多少比例的时间运行在用户态空间或者说是用户进程(running user space processes).典型的用户态空间程序有:Shells.数据库.web服务器…… 2.Nice Nice表示:可理解为,用户空间进程的CPU的调度优先级,范围为[-20,19] 你可以在使用nice命令启动进程时设置nic

In the visualization, spout components are represented as blue, while bolts are colored between green and red depending on their associated capacity metric. The width of the lines between the components represent the flow of tuples relative to the ot

一.告警规则相关参数 二.SkyWalking UI相关参数CPM:每分钟请求调用的次数SLA: 服务等级协议(简称:SLA,全称:service level agreement).是在一定开销下为保障服务的性能和可用性.网站服务可用性SLA:9越多代表全年服务可用时间越长服务更可靠,停机时间越短1年 = 365天 = 8760小时99.9 = 8760 * 0.1% = 8760 * 0.001 = 8.76小时99.99 = 8760 * 0.0001 = 0.876小时 = 0.876 *

参考: https://blog.csdn.net/yjph83/article/details/84909319 https://www.gitbook.com/book/songjiayang/prometheus/details (Prometheus 实战) https://github.com/1046102779/prometheus (Prometheus 非官方中文手册) http://www.bubuko.com/infodetail-2004088.html (基于prome

一.名词定义(时间单位ms) 1.聚合报告 Sample:本次测试场景共运行多少个请求: Average:平均响应时间: Median:统计意义上的响应时间中值: 90% line:所有线程中90%的线程响应时间都小于xx的值; Min:响应最小时间:(ms) Max:响应最大时间:(ms) Error:出错率: Throughput - 吞吐量以"requests/second.requests /minute. requests /hour"来衡量. 时间单位second,所以,显

记忆早退 Brokers Spread:看作broker使用率,如kafka集群9个broker,某topic有7个partition,则broker spread: 7 / 9 = 77% Brokers Skew:partition是否存在倾斜,如kafka集群9个broker,某topic有18个partition,正常每个broker应该2个partition.若其中有3个broker上的partition数>2,则broker skew:  3 / 9 = 33% Brokers Le

背景概述 最近计划着重分析一下线上各api的HTTP响应耗时情况,检查是否有接口平均耗时.99分位耗时等相关指标过大的情况,了解到nginx统计请求耗时有四个指标:request_time.upstream_response_time.upstream_connect_time与upstream_header_time,在查找资料的过程中,发现无论是nginx官方文档还是热心网友们的分享,都并没有让自己感觉特别详细.明白地说清楚了这四个指标详细具体含义的资料,于是自己动手探究了一番nginx源码

1-5 Top 5 Timed EventsWaits : 该等待事件发生的次数, 对于DB CPU此项不可用Times : 该等待事件消耗的总计时间,单位为秒, 对于DB CPU 而言是前台进程所消耗CPU时间片的总和,但不包括Wait on CPU QUEUEAvg Wait(ms)  :  该等待事件平均等待的时间, 实际就是  Times/Waits,单位ms, 对于DB CPU此项不可用% Total Call Time:  该等待事件占总的call time的比率total call

原文链接:http://www.askmaclean.com/archives/performance-tuning-oracle-awr.html AWR小技巧 手动执行一个快照: Exec dbms_workload_repository.create_snapshot; (这个要背出来哦,用的时候去翻手册,丢脸哦 J!) 创建一个AWR基线 Exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_BASELINE(start_snap_id,end_snap_id ,ba

表字段分析 关键指标类型 关键指标名称 关键指标含义 SYS_SUMM CPU% cpu占有率变化情况: IO/sec IO的变化情况: AAA AIX AIX版本号: cpus CPU数量: hardware 被测主机处理器技术: host 被测主机名: interval 监控取样间隔:(秒) kernel 被测主机内核信息: CPU_ALL User% 显示在用户模式下执行的程序所使用的 CPU 百分比: Sys% 显示在内核模式下执行的程序所使用的 CPU 百分比: Wait% 显示等待

关于生产者相关的监控指标含义的理解,希望大神帮忙进行确定下.     这边找了官网,看了网上各样的资料,但都无法帮我理解监控项目相关含义.     相关的监控项目是从jconsole获取的,并接入到了zabbix中.     kafka版本:0.10.0     jdk版本:1.7     zabbix:3.4 相关监控项目的理解: ProducerRequest Count :生产者请求总数量 ProducerRequest EventType:生产者请求事件类型 ProducerReques

1:内存使用率 指标名称 指标含义 单位 采集方式(Linux) 采集方式(Windows) AGT.可用内存 GB 通过/proc/meminfo得到MemAvailable;若/proc/meminfo中不显示MemAvailable, 则MemAvailable=MemFree+Buffers+Cached 说明: 计算方法为(内存总量-已用内存量).通过WindowsAPI GlobalMemoryStatusEx获取. AGT.内存使用率 % 说明: 通过/proc/meminfo文件

sheet名称sheet含义 SYS_SUMM系统汇总,蓝线为cpu占有率变化情况,粉线为磁盘IO的变化情况: AAA关于操作系统以及nmon本身的一些信息: BBBB系统外挂存储容量以及存储类型: BBBC系统外挂存储位置.状态以及描述信息: BBBD磁盘适配器信息:(包含磁盘适配器名称以及描述) BBBE包含通过lsdev命令获取的系统设备及其特征,显示vpaths和hdisks之间的映射关系: BBBG显示磁盘组详细的映射关系: BBBL逻辑分区(LPAR)配置细节信息: BBBN网络适配

WEKA使用教程 目录 1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则(购物篮分析)5. 分类与回归6. 聚类分析 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka得到.同时weka也是新西兰的一种鸟名,而WEKA的主要开发者来自新西兰. WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法

http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7589306 WEKA使用教程(经典教程转载) 标签: lift算法csv数据挖掘class任务 2012-05-22 01:16 80161人阅读 评论(7) 收藏 举报  分类: 数据挖掘(25)  WEKA使用教程 目录 1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则(购物篮分析)5. 分类与回归6. 聚类分析 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environme

目录: 1. 简介 2.界面初识 3.数据格式 4.数据准备 5.关联规则 6.分类与回归 7.聚类分析 8.Weka相关资料 9.Weka二次开发 10.Weka源代码导入 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka得到.同时weka也是新西兰的一种鸟名,而WEKA的主要开发者来自新西兰.是一款免费的,非商业化(与之