如今的企业经营方式,业务对于数据分析有极大的需求,但却苦于没有数据以及工具的有效支持,业务分析仍就依赖于IT报表制作.而IT方不断地按业务需求去调研.确认业务逻辑,然后取数做报表,其中还要忍受业务的需求变更. Gartner在2016年的商业智能报告中指出,企业传统的IT应用系统虽然已经非常普及,但由于数据整合的复杂性和业务逻辑的多变性,传统BI工具已不能满足企业对于及时性数据分析的需求.以IT主导的商业智能BI和分析将逐步演变为以业务为主导的自助式分析. 工欲善其事,必先利其器.企业对于自助式

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(flume-ng-sql-source插件版本1.5.3) jdk1.8 kafka(版本忘了后续更新) zookeeper(版本忘了后续更新) mysql5.7.24 xshell 准备工作 flume安装 暂略,后续更新 flume简介 Apache Flume是一个分布式的.可靠的.可用的系统,用于有效地收集.聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储.在大数据生态圈中,flume经常用于完成数据采集的

前言 该篇整理的原始来源为http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/40540147.非常感谢该博主的无私奉献,写了不少关于不同多媒体库的博文.让我这个小白学习到不少.现在将其整理是为了收录,以备自己查看. 一.DirectSound简介 DirectSound是微软所开发DirectX的组件之一,可以在Windows 操作系统上录音,并且记录波形音效(waveform sound).目前DirectSound 是一个成熟的API ,

它已成功安装Flume在...的基础上.本文将总结使用Flume实时采集和处理数据,详细过程,如下面: 第一步,在$FLUME_HOME/conf文件夹下,编写Flume的配置文件,命名为flume_first_conf,详细内容例如以下: #agent1表示代理名称 agent1.sources=source1 agent1.sinks=sink1 agent1.channels=channel1 #Spooling Directory是监控指定目录中新文件的变化,一旦新文件出现,就解析该文件

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 测试环境 环境搭建 使用前提 使用方法 运行程序 效果展示 实现功能 无需在被监控主机上安装代理,一键对Linux远程服务器不同主机执行性能监控.性能数据采集命令,并实时展示 支持跨堡垒机收集实时性能数据(注:定制化开发,非通用) 支持docker容器(因为程序实现是从docker容器内部获取性能数据,所以目前仅支持 CPU,内存,I/O) 使用前提 可

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 环境搭建 3 使用前提 3 使用方法 3 运行程序 5 效果展示 6 实现功能 无需在被监控主机上安装代理,一键对Linux远程服务器不同主机执行性能监控.性能数据采集命令,并实时展示 支持跨堡垒机收集实时性能数据(注:定制化开发,非通用) 支持docker容器(因为程序实现是从docker容器内部获取性能数据,所以目前仅支持 CPU,

简介 在很多数据采集场景下,Flume作为一个高性能采集日志的工具,相信大家都知道它.许多人想起Flume这个组件能联想到的大多数都是Flume跟Kafka相结合进行日志的采集,这种方案有很多他的优点,比如高性能.高吞吐.数据可靠性等.但是我们如果要求对日志进行实时的采集,这显然不是一个好的解决方案.原因如下: 就目前来说,Flume能支持实时监控一个目录的数据文件,一旦对某个目录的文件采集完成,就会打上completed的标志,若之后再有数据进入这个文件中,Flume则不会检测到. 所以,我们

摘要 在对vs进行环境配置好以后,就可以开始与halcon联合进行实战.本篇就对图像的采集进行总结.通过构建采集相机GrabImage类的三个方法实现图像的采集: open() 打开相机 grabimage() 单次采集图像 close() 关闭相机,释放内存 最后用IrisSkin4实现WinForm窗体换皮肤. 先看一下实现的效果: 如何实现呢? 一,创建vs工程,创建 GrabImage类(便于调用) using System; using System.Collections.Gener

最近给客户开发了基于Asp.Net mvc5 +Mysql+EF的项目,但是在EF里无法看到Mysql执行的语句 之前也找到一些监控Mysql的软件但一直没有用起来,现在又遇到了问题即在EF里Mysal的查询没有结果而在Mysql里没有问题 因为不知道EF生成的Mysql语句所以不知道是不是Sql的问题于是决定必须解决此问题 通过半天时间的努力解决了此问题,其实很简单即开启Mysql的Log功能,那么Mysql的执行语句都会写到Log文件里 然后通过BareTail这个专门查看Log文件的工具即

http://www.investing.com/indices/ftse-china-a50 前段时间有人问我如何得到这个网页的实时指数变化,经过抓包发现该网站提供的指数实时变化是通过Websock实现的,普通的http采集无法抓到实时变化的数据,只能得到前台网页的数据(大约15~20秒变化一次). 考虑实现代码的难度,我推荐使用fiddlercore来获取这个实时数据,只要开着ie就行了,呵呵. 具体效果见下图: 联系QQ:564955427 欢迎交流! 原始链接 http://www.cn

前言       临近毕业,整理一下之前做的东西.这篇博客来自于博主在2016年3月份投的一篇会议论文(论文主要介绍了一个基于手机摄像头和IMU的简单VIO系统,用于AR的Tracking部分,本博文是其中的数据采集部分).      本文的目的是将pc和手机连于同一局域网下,然后手机实时把相机和imu的数据打包成ros的消息格式,pc订阅这些消息,进行进一步的处理.      稍微好的安卓手机都会配备IMU(注意:很多手机只有单纯的三轴加速度计,并没有三轴的陀螺仪).博主用的是华为荣耀7,配备

sql server设置:ALTER DATABASE <DatabaseName> SET ENABLE_BROKER;语句让相应的数据库启用监听服务,以便支持SqlDependency特性 using System; using System.Data; using System.Data.SqlClient; using System.Windows.Forms; namespace WindowsFormsApplication1 { public partial class Form

Oracle 11g实时SQL监控: 前面提到,在Oracle Database 11g中,v$session视图增加了一些新的字段,这其中包括SQL_EXEC_START和SQL_EXEC_ID, 这两个字段实际上代表了Oracle 11g的一个新特性:实时的SQL监控(Real Time SQL Monitoring). 在Oracle 11g之前的版本,长时间运行的SQL可以通过监控v$session_longops来观察,当某个操作执行时间超过6秒, 就会被记录在v$session_lo

相信小伙伴们都知道今冬以来范围最广.持续时间最长.影响最重的一场低温雨雪冰冻天气过程正在进行中.预计,今天安徽.江苏.浙江.湖北.湖南等地有暴雪,局地大暴雪,新增积雪深度4-8厘米,局地可达10-20厘米.此外,贵州中东部.湖南中北部.湖北东南部.江西西北部有冻雨.言归正传,天气无时无刻都在陪伴着我们,今天小编带大家利用Python网络爬虫来实现天气情况的实时采集. 此次的目标网站是绿色呼吸网.绿色呼吸网站免费提供中国环境监测总站发布的PM2.5实时数据查询,更收集分析关于PM2.5有关的一切报

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LINUX配置优化 诊断命令 more perfomance tool SRE performance 硬件优化 raid 10 ssd Fusion-io 大内存 电池后备SCSI磁盘缓存 系统优化 日志,数据分盘 IO调度算法 deadline适用于磁盘 noop适用于ssd XFS文件系统 避免使用swap 分区 fd限制 ulimit MySQL参数配置 基础配置 字符集 数据目录,日志目录,临时目录 sql_mode 缓存设置 线程缓存 表缓存 排序缓存 join缓存 查询缓存 bin

1.Storm第一个Demo 2.Windows下基于eclipse的Storm应用开发与调试 3.Storm实例+mysql数据库保存 4.Storm原理介绍 5. flume+kafka+storm+mysql 实时架构 1.Storm第一个Demo Storm运行模式: 本地模式(Local Mode): 即Topology(相当于一个任务,后续会详细讲解)  运行在本地机器的单一JVM上,这个模式主要用来开发.调试. 远程模式(Remote Mode):在这个模式,我们把我们的Topol

文 | 潘国庆 携程大数据平台实时计算平台负责人 本文主要从携程大数据平台概况.架构设计及实现.在实现当中踩坑及填坑的过程.实时计算领域详细的应用场景,以及未来规划五个方面阐述携程实时计算平台架构与实践,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴. 一.携程大数据平台之总体架构 携程大数据平台结构分为三层: 应用层:开发平台Zeus(分为调度系统.Datax数据传输系统.主数据系统.数据质量系统).查询平台(ArtNova报表系统.Adhoc查询).机器学习(基于tensorflow.spa

克拉克拉(KilaKila):大规模实时计算平台架构实战 一.产品背景:克拉克拉(KilaKila)是国内专注二次元.主打年轻用户的娱乐互动内容社区软件.KilaKila推出互动语音直播.短视频配音.对话小说等功能,满足当下年轻用户个性化.碎片化的文娱需求.App用户等级体系作为克拉克拉社区化打造的核心业务,在增强社区活跃度.提高产品留存方面起到至关重要的作用.随着业务规模增长,海量用户行为日志实时采集与计算的瓶颈也日益突出,由于单台服务器的处理能力有限,海量数据分析需要分布式计算模型来替代.通

不多说,直接上干货! 什么是实时流计算?    1.实时流计算背景 2.实时计算应用场景 3.实时计算处理流程 4.实时计算框架 什么是实时流计算? 所谓实时流计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据流的瞬时建模或者计算处理.这种实时计算的应用实例有金融服务.网络监控.电信数据管理. Web 应用.生产制造.传感检测,等等.在这种数据流模型中,单独的数据单元可能是相关的元组(Tuple),如网络测量.呼叫记录.网页访问等产生的数据.但是,这些数据以大

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