(注:运行环境是Ubuntu16, pycharm) 1. 按时段统计:获取scoket端口传输的数据(英文数据即可,方便分词),统计各个时间段内每个单词出现的次数(每个时间段都分别统计,需要使用的关键的DStream成员函数:flatMap, map, reduceByKey). checkpoint是设置检查点,实时统计不需设置,累加统计时需要. 运行结果: 打开terminal ,输入 :nc -lp 9999   回车   (9999是端口号,可以是随意的数字,但是要与第5行代码设置的端

一.top3热门商品实时统计案例 1.概述 Spark Streaming最强大的地方在于,可以与Spark Core.Spark SQL整合使用,之前已经通过transform.foreachRDD等算子看到, 如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操作.现在就来看看,如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用. 案例:每隔10秒,统计最近60秒的,每个种类的每个商品的点击次数,然后统计出每个种类top3热门的商品. 2.java案例 packag

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.

背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况.比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等.通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况.消息下发到达成功率.用户对消息的点击情况等. 个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表.个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求.随着业务能力的不断提升,我们选择了Fli

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Joanna-Yan/p/5395715.html 需求:想让用户扫描一个二维码就能下载APP,并统计被扫描次数. 两种实现方法: 1.一般我们用草料生成二维码,如果没有注册的话只能生成一个包含下载网址的静态码,没有统计功能,而且出了自己截图保存外,草料是不会保存你的二维码的. 如果注册草料后,可以选择生成活码.所谓活码,就是一个指向页面,然后通过这个指向页面,再到你的下载链接.这个指向页面内嵌了统计代码.你可以通过草料的统计功能,看

python统计元素重复次数 # !/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- from collections import Counter arr = ['BAISC', 'Python', 'BASICA', 'GVBASIC', 'GWBASIC', 'Python', 'ETBASIC', 'QBASIC', 'Quick', 'Basic', 'Turbo', 'Basic'] counts = list(Counter(arr).items

经常在实时统计文本框输入多少字的时候,有时会出现不及时统计,特别是在中文输入法下. 为了实时准确统计,可以修改代码如下:     $(function() {        $("#txtTest")             .bind("keyup", function () {                  CountTxt();            })            .bind("input", function () { 

javascript 写一段代码,判断一个字符串中出现次数最多的字符串,并统计出现的次数 function test(){ var bt = document.getElementById("bt"); bt.addEventListener("click",function(){ var str = "dafdsjkfnaiesdaadsllllllkkkkk444444444444444"; var obj = []; // 存放结果集的数组

如何快速查找一个字符串中出现最多的字符,并统计出现的次数? 可以使用hash数组,也就是关联数组实现快速查找功能. function seek(str) { var hash = []; var max=-1; var max_key=''; for(var i=0,l=str.length;i<l;i++){ var key=str[i]; if(!hash[key]){ hash[key]=1; }else{ hash[key]++; } } //console.dir(hash); //遍

textarea称文本域,又称文本区,即有滚动条的多行文本输入控件,在网页的提交表单中经常用到.与单行文本框text控件不同,它不能通过maxlength属性来限制字数,为此必须寻求其他方法来加以限制以达到预设的需求. 通常的做法就是使用#脚本语言来实现对textarea文本域的字数输入限制,简单而实用.假设我们有一个id为 txta1 的textarea文本区,我们可以通过以下代码限制它的键盘输入字数为10个字(汉字或其他小角字符): <script language="#"

有时,我们需要获取当前计算机中CPU.内存.硬盘.网络等实时信息,如下图:\ 要实现上述几项信息的获取,通常需要使用Timer控件来间隔获取,以便刷新最新的数据. 本示例中,放一个Timer控件,放一个TextBox控件(多行),并编写以下代码: Private CPU As New DSAPI.实时统计.CPU Private 内存 As New DSAPI.实时统计.内存 Private 硬盘 As New DSAPI.实时统计.硬盘 Private 网络 As New DSAPI.实时统计

1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之编码实践>  该课程我以用户实时上报日志案例为基础,带着大家去完成各个KPI的编码工作,实现生产模块.消费模块,数据持久化,以及应用调度等工作, 通过对这一系列流程的演示,让大家能够去掌握Kafka项目的相关编码以及调度流程.下面,我们首先来预览本课程所包含的课时,他们分别有: 接下来,我们开始第一课时的学习:<数据生产实现> 2.内容 2.1 数据生产实现 本课时主要给大家演示Kafka数据生产的代码实现,在前面搭建好的集群环

1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之分析与设计>  本课程我通过一个用户实时上报日志案例作为基础,带着大家去分析Kafka这样一个项目的各个环节,从而对项目的整体设计做比较合理的规划,最终让大家能够通过本课程去掌握类似Kafka项目的分析与设计.下面,我给大家介绍本课程包含的课时内容,如下图所示: 接下来,我们开始第一课时的学习:<项目整体概述>. 2.内容 2.1 项目整体设计 项目整体概述主要讲解一个项目产生的背景,以及该项目背后的目的,从而让大家更好的去把握

1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之应用概述> 本课程是通过一个用户实时上报日志来展开的,通过介绍 Kafka 的业务和应用场景,并带着大家搭建本 Kafka 项目的实战开发环境.下面我们来看看本课程有哪些课时,如下图所示: 接下来,我们开始第一课时的学习:<Kafka 回顾>. 2.内容 2.1 Kafka 回顾 本课时简述 Kafka 平台部署的注意事项,以及 Kafka 在企业中的业务场景和应用场景.让大家了解 Kafka 在企业中的使用. 本课时主要包含以

代码示例: # 掷两个不同的骰子并统计大小出现次数 import pygal from die_class import Die die = Die(6) # 实例化一个六面的骰子对象 die_10 = Die(10) # 实例化一个十面的骰子对象 results = [] # 掷骰子1000次 for n in range(1000): res = die.roll() + die_10.roll() results.append(res) print(results) frequencies

一.项目整体概述 简述项目的背景 背景:用户行迹企业运营 分析项目的目的 通过对项目的分析,可以初步得到以下目的: •实时掌握用户动态 •根据实时统计结果,适度推广 •统计分析效果,快速合理的调整 二.Producer 模块分析 分析生产数据来源 在用户上报日志中,每条日志记录代表用户的一次活动状态,示例数据如下: 121.40.174.237 yx12345 [21/July/2015 13:25:45 +0000] chrome appid_5 "http://www.***.cn/sort

一.数据生产实现 1.配置数据生产模块 项目基础配置所包含的内容,如下所示: •项目工程的文件配置 •集群连接信息配置 •开发演示 2.实现 Flume 到 Kafka 模块 实现 Flume 到 Kafka 模块所包含的内容,如下所示: •Flume 集群信息配置 •数据收集 •数据收集演示 二.数据消费实现 1.配置数据消费模块 配置数据消费模块信息所包含的内容,如下所示: •Storm 集群信息配置 •依赖文件配置 •操作演示 2.实现 Kafka 到 Storm 模块 实现 Kafka

一.kafka 回顾 1.简介 Kafka 的业务 业务场景: 解除耦合 增加冗余 提高可扩展性 Buffering 异步通信 2.介绍 Kafka 的应用场景 Push Message Website Tracking 日志收集中心 3.实时统计平台搭建注意事项 实时统计平台搭建注意事项: HA特性 核心文件配置 启动步骤 集群演示 二.项目简要 简述项目整体流程 整体流程预览如下图所示: 数据生产介绍 数据源生产介绍,如下图所示: 数据消费介绍 数据源消费介绍,如下图所示: 三.Kafka

JSP简单实现统计网页访问次数 需求:统计网页的访问次数 核心思想:利用application对象,将访问次数的信息放入application对象中,每次访问就+1.这里利用了application对象每次只有当应用关闭才被销毁的特性. 核心代码如下: <% Object obj =application.getAttribute("counter"); if(obj==null){ application.setAttribute("counter", ne

利用python来操作spark的词频统计,现将过程分享如下: 1.新建项目:(这里是在已有的项目中创建的,可单独创建wordcount项目) ①新建txt文件: wordcount.txt (文件内容: 跟词频统计(一)中文件一致) ②创建py文件: word.py from pyspark import SparkContext from pyspark import SparkConf conf = SparkConf().setAppName('word').setMaster('loc

CentOS安装按进程实时统计流量情况工具NetHogs笔记 一.概述 NetHogs是一款开源.免费的,终端下的网络流量监控工具,它可监控Linux的进程或应用程序的网络流量.NetHogs只能实时监控进程的网络带宽占用情况.NetHogs支持IPv4和IPv6协议,支持本地网卡以及PPP链接. 本博客其他随笔参考: Centos安装流量监控工具iftop笔记 网站日志实时分析工具GoAccess使用 工作中常用Linux命令--服务器运维 CentOS下使用Iptraf进行网络流量的分析笔记