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骑行在华盛顿 针对320万次共享单车骑行数据的分析
最近Capital Bikeshare发布了他们每个季度的骑行数据。我对前四个季度的数据进行了抓取和清理，并发布在我的GitHub中。 幸运的是，Austin Wehrwein提供了代码，从而我能够对华盛顿地区的骑行数据进行分析。 由于数据不足一整年，所以我决定不按照Andrew的将数据按年区分。 在热图中我注意到了一些趋势： · 华盛顿的骑行季节比芝加哥稍长。 接着我又创建了一个热图，显示每天不同时段的骑行数据。 华盛顿: 320万次骑行数据的热图 对于生活在华盛顿的人群来说，对这个热图的结果应该不会感到惊讶。 早上8点至8点55分，以及下午5点到5点59分为上下班期间，骑行数量达到高峰。 然而，星期五甚至周四下班后，相对星期一至星期三共享单车的使用量并不高。这段时间人们更多在家办公吗？
1.2K100发布于 2018-02-26 鸿蒙5开发宝藏案例分享---快捷触达的骑行体验
**权限申请 (`module.json5`):** 扫码必须的相机权限！ : liveViewManager.LiveViewData; // 当前实况窗数据 private liveNotification? 构建默认骑行中状态的实况窗数据 private static async buildDefaultView(context: LiveViewContext): Promise<liveViewManager.LiveViewData 更新 this.liveViewData 的计时文本 (e.g., '已骑行 5 分钟') ... **`LiveViewDataBuilder`:** 构建实况窗数据的核心工具。
44910编辑于 2025-06-175分钟快速上手DataMover数据同步平台，MySQL到达梦迁移同步。
找到了一款数据迁移同步工具，免费版可以满足需求。免费版支持17中常用数据源和30张表同步任务的并发调度。 数据库：test_source用户名/密码：数据库的用户名密码点击「测试连接」，确认成功后保存添加目标数据库：重复上述步骤，选择达梦数据库，创建目标数据源（如命名为`target_达梦）2.2配置第一个同步任务创建同步任务 ：点击左侧「任务管理」→「新建任务」基础设置：任务名称：首次同步测试选择数据源：源端选择mysql，目的端选择达梦任务类型：选择「普通任务」映射配置：源端数据：点击「加好」，勾选需要同步的表（如user_info （可选）增量同步设置：如需增量同步，可在同步策略配置中选择「增量」设置增量字段（如update_time或自增ID）配置同步频率（如每分钟同步一次或cron表达式）数据过滤与转换：在「转换函数」中，可设置同步规则例如 ，点击「全部启动」或「启动」监控运行：在任务详情页，可实时查看：同步进度与速度已同步数据量下载同步日志
70910编辑于 2025-12-30- 来自专栏Hadoop数据仓库
Greenplum 实时数据仓库实践（5）——实时数据同步
图5-1更详细地描述了复制的细节。 图5-1 复制如何工作 第一步是在主库上记录二进制日志。每次准备提交事务完成数据更新前，主库将数据更新的事件记录到二进制日志中。 图5-12 用内存阻塞队列解决多线程消费乱序问题 5.5.4 实时CDC 大多数情况下，数据同步被要求在不影响线上业务的情况下联机执行，而且还要求对线上库的影响越小越好。 （5）执行全量数据同步 maxwell提供了一个命令工具 maxwell-bootstrap 帮助我们完成数据初始化，它基于 SELECT * FROM table 的方式进行全量数据读取 REST接口 日志适配器 关系型数据库的表对表数据同步 HBase的表对表数据同步 ElasticSearch多表数据同步 适配器将会自动加载 conf/rdb 下的所有.yml结尾的表映射配置文件 执行全量同步，将需要同步的MySQL表数据导入Greenplum的对应表中。
4.7K30编辑于 2021-12-17 - 来自专栏BestSDK
骑行大数据：北京最热门的购物圣地，居然不是西单
根据八大城市各大商圈周围的订单数据， 骑行者们来往商圈500-1000米骑行距离订单量最大，其次是1000-1500米与200-500米。 一般情况下商圈3-5公里的辐射范围，可以发现，共享单车很大程度上连接了核心商业圈、外围的次级商业圈，以及边缘商业圈或者相邻商圈，给次级商圈、边缘商圈内带来的人口流量，缓和了原本商圈人口分散不均的状态。 从平均骑行距离来看，大型成熟商圈如南京西路、南京东路的平均骑行距离分别为1456米、1500米，可见商圈太大不用怕，商圈再大，骑行者们也愿意把车骑得越远。 同样，CBNData《研究》发现， 从北京数据来看， 三里屯、望京、建外大街等热门商圈的平均骑行距离分别为1653米、1475米、1628米。 “剁手圣地”：北京看望京 上海看徐家汇 根据骑行订单数据，CBNData结合商圈在线上的讨论热度以及人均消费水平，以共享单车的视角挖掘了八大城市的剁手圣地：北京的扫货胜地望京、上海的潮流天堂徐家汇、深圳的购物集中营宝安南路以及广州历史悠久的天河城荣登各城剁手圣地的榜首
94680发布于 2018-03-02 - 来自专栏咸鱼学Python
数据分析 | Numpy实战(二) - 分析各类用户平均骑行时间
本次复习的知识点如下： 布尔型数组及数据过滤 多维数组的构造 使用numpy保存文本文件 matplotlib折线图绘制 matplotlib图表常用属性的设置方法 图表的保存 关于数据源 上次的文章发出之后发现忘了补充数据源的链接 ，之后咸鱼补充在留言区了，有需要动手实践的朋友可以自取，下面是直通车： 数据分析 | Numpy实战(一) - 分析某单车骑行时间 分析目标 观察上次的数据，数据中有的数据有会员与非会员两种用户类别。 这次我们主要分析一下两种类别用户的平均骑行时间对比。 数据读取与数据清洗 根据上次的流程示意图我们主要遵循下面几个步骤： ? 图 | 源自网络 但是在实际操作中发现，本次的实战数据非常干净，完全可以把我们的数据读取和数据清洗代码结合到一起来实现代码简化的目的。 在数学上标量和向量是没办法比对的,毕竟维度不同，但是在numpy中它的广播机制很好的为我们实现了这一需求，numpy可以将单个标量变成比对数据同样的数据维度，这样就可以进行一对一比对，达到使用布尔型数组筛选数据的需求了
67010发布于 2019-10-09 - 来自专栏算法channel
蒙特利尔骑行数据分析 小案例
Python与算法社区 第440篇原创，干货满满 值得星标 你好，我是 zhenguo Python 领域，数据分析的利器非 Pandas 莫属，关于它的基本原理、数据结构和 API，之前总结过不少这类文章 结合施工专题，这阶段先总结数据分析的实践相关话题，直接使用实际数据分析，解决实际问题。 今天参考github中的一个Pandas练习，来做一把蒙特利尔的自行车骑行数据分析。 2247 Name: Berri 1, Length: 310, dtype: int64 画画日期与骑自行车出行人数的折线图，此出直接使用Series自带的 plot 方法，绘制 Berri 1 地区的骑行数据折线图 实际上，我们可以直接绘制蒙特利尔所有地方的骑行数据： fixed_df.plot(figsize=(15, 10)) ? 上图观察看到，如果某天骑行人数少，所有地区的情况就都会少。 以上就是导入数据后的一个简单数据分析，如果你有兴趣，获取数据和源码，微信我备注：骑行 不必打赏 给我点个赞 就心满意足了
56910发布于 2020-12-02 - 来自专栏咸鱼学Python
数据分析 | Numpy实战(一) - 分析某单车骑行时间
关于数据科学的学习，咸鱼也进行了一段时间，但是光学不练是学一点忘一点，所以咸鱼找了一些某共享单车的数据进行一点简单的数据分析。 实战 分析目的 看标题就知道了，分析各季度共享单车的骑行时间。 数据收集 因为这次的数据源自网络，所以先简单看下数据的结构： ? 因为数据是整理后导出的数据所以不需要清洗缺失值等操作，我们直接取出需要的字段，做一些处理即可。 这里骑行时间单位为ms,所以需要转化为min需要/1000/60。 单单从上面的图可以看到以炎热的夏季和凉爽的秋季为主调的二三季度的骑行时间要高于春冬为主调的一四季度，以此判断气温变化对人们使用的共享单车的影响。
71131发布于 2019-10-09 - 来自专栏云原生生态圈
MYSQL数据同步之基于GTID事务数据同步
MYSQL基于GTID数据同步方式 同步原理 客户端发送DDL/DML给master上，master首先对此事务生成一个唯一的gtid，假如为uuid_xxx:1，然后立即执行该事务中的操作。 同步实现方式 实现单slave通过gtid数据同步 本文通过Docker以及mysql5.7 镜像进行基于GTID数据复制的同步实践。 0242ac110003:1-10 Executed_Gtid_Set: f0b1184d-f7d2-11ea-a7f5-0242ac110003:1-10 只有slave上具有了这部分基准数据，才能保证和master的数据一致性。 GTID从库数据同步 假如当前master的gtid为A3，已经purge掉的gtid为"1-->A1"，备份到slave上的数据为1-A2部分。
5.7K20发布于 2020-09-21 5分钟搞定：SQL Server到MySQL数据迁移同步
DataMover数据迁移同步平台免费版支持17种主流异构数据源，可以创建30张表并发调度任务，且配置简单，无需编程基础，支持全量、增量、实时CDC同步，满足百分之九十五的日常业务场景。 本文将以SQLServer作为源端，MySQL数据库作为目标端为例，带你5分钟完成跨平台数据同步。 基础设置：任务名称：如SQLServer到MySQL同步源端数据源：选择刚刚创建的SQLServer目标端数据源：选择Mysql任务类型：选择「普通任务」表与字段映射：点击源端表的「加号」，勾选需要同步的表 2.3高级配置（可选）增量同步：可设置基于时间戳或自增字段的增量同步策略。数据过滤：支持条件过滤，如Status=1。字段转换：内置脱敏、格式转换、计算字段等函数。 免费版可用：免费版支持30张表并发同步，满足中小规模迁移需求。本文以SQLServer→MySQL为例，展示了DataMover在异构数据源同步中的便捷性。
65310编辑于 2025-12-31- 来自专栏数据恢复案例
RAID5阵列崩溃重建同步后的数据恢复过程
【raid数据恢复故障描述】 一台HP 服务器，挂接一台raid5磁盘阵列，内接5块1TB硬盘，原先结构为RAID5。 随后服务器故障，管理员在不了解raid信息情况下将现有的4快盘进行了重建raid操作，重建后为4盘raid5阵列并且同步完成。原raid阵列中的全部信息丢失。 timg (1).jpg 【raid数据恢复故障分析】 HP SMART ARRAY在创建一组新的RAID5时，默认会全盘重建所有块校验，也就是说在组成RAID5的任一条带中，总有一个校验块的数据是创建时生成的 经过分析，后生成的4块盘RAID5是按双循环，64K块大小，16次条带换校验的方式组织的，也就是说在4块磁盘成员中，大约每隔3M便会有1M的数据是错误的。 4、修正重组后的镜像文件系统错误(因数据变更很少，帮错误极少)。 5、部分分区导出数据，部分分区在无错的前提下完全镜像到新空间。
6.6K10发布于 2019-09-23 - 来自专栏机器学习AI算法工程
300万摩拜单车出行记录数据,预测骑行目的地
本文300万摩拜单车出行记录数据获取和源码地址： 在公众号 datadw 里 回复 摩拜 即可获取。 摩拜单车在北京的单车投放量已经超过40万。 因此，为了更好地调配和管理这40万辆单车，需要准确地预测每个用户的骑行目的地。 标注数据中包含300万条出行记录数据，覆盖超过30万用户和40万摩拜单车。 数据包括骑行起始时间和地点、车辆ID、车辆类型和用户ID等信息。参赛选手需要预测骑行目的地的区块位置。 ? 以下代码是knn算法，结合了leak。这里主要有两点创新。 produceTimeInfo(TimeData): TimeData = TimeData.split(' ') baseData = datetime.datetime(2017, 5, __str__().split(' ')[0]),miao,dt.weekday(),round(miao/900) isHoliday = 0 if dt.weekday()in [5,6
1K40发布于 2018-03-15 - 来自专栏大数据进阶
flinkx数据同步
本文会描述如下几部分的数据同步 mysql2mysql mysql2hive flinkx的版本1.12-SNAPSHOT 1.拉取代码 git clone https://github.com/DTStack
2.4K30发布于 2021-11-22 - 来自专栏全栈程序员必看
数据同步工具
公司要搞数据平台，首当其冲的是把旧库的数据导入到新库中，原本各种数据库大部分都提供了导入导出的工具，但是数据存储到各个地方，mongdb,hbase,mysql,oracle等各种各样的不同数据库，同步起来头都大了 而且本来就是专门做ETL的，是Pentaho指定的ETL组件，对于数据清洗等处理数据的环节支持更好。但是数据效率一般，而且在生产环境也很少弄台windows机器，适合小项目，数据量比较小的同步。 实时同步 实时同步最灵活的还是用kafka做中间转发，当数据发生变化时，记录变化到kafka，需要同步数据的程序订阅消息即可，需要研发编码支持。 这里说个mysql数据库的同步组件，阿里的canal和otter canal https://github.com/alibaba/canal canal是基于mysql的binlog进行数据同步的中间件 非常适合mysql库之间的同步。 而且通过retl_buff表的监控，也可以实现一些全量数据的同步。 但是otter也有一些不好的地方，比如界面上的参数并不是所有的都有用，文档写的一般，不是很清晰。
3.5K20编辑于 2022-09-13 - 来自专栏renhailab数据分析
学术成果 | 基于共享单车轨迹数据的城市街道可骑行性评估
既有的街道可骑行性评估方法存在数据获取难、样本量少、代表性不足等问题，更为关键的是，评估指标选择及权重确定主观性较强，鲜有从从骑行行为出发建立评价指标体系，评估结果严重偏离实际情况。 02 街道可骑行性评估的基本思路与方法 骑行行为是骑行者对街道空间使用的结果，骑行轨迹数据反映了街道环境对于骑行行为的支持程度，使用骑行轨迹数据能够更加客观地评估城市街道可骑行性。 可骑行性评估结果的16种模式 03 街道可骑行性评估实证的数据与结果 本研究使用的轨迹数据来源于知名共享单车品牌2017年11月份深圳市龙岗区内的1%的随机抽样数据。 清洗后的数据包括110331次有效骑行订单，61279921个轨迹点。本研究以城市街道路段作为研究的基本空间单元。 龙岗区可骑行性评估结果 04 结论 本研究主要有3个贡献：（1）从骑行行为本身出发，提出了考虑骑行需求、共享单车供给的情况下，提出采用共享单车轨迹数据评估街道骑行环境的分析框架；（2）通过骑行需求、共享单车供给和街道环境对骑行行为的线性回归模型提取可骑行性评估指标和权重
77811编辑于 2024-04-10 - 来自专栏Java技术详解
数据同步和数据备份
日常使用的移动手机或者是电脑等其它电子产品都是每天在产生不同的数据。数据安全性的保证需要有很多的计算机程序设计的运行程序进行有效保证。 有限局域网或者是移动互联网，公网与内网有利于数据传输。网络可以使得两个不同端点的电子设备进行互联网连接，服务于现在的信息社会。数据同步是同步客户端软件的数据到服务端节点数据服务器。 计算机编程开发的过程中使用程序在客户端采集相应的需求数据，经过传输后在后端的服务器软件程序中进行处理，会持久化到数据服务器终端。互联网设备的数据服务终端机存储着海量的日常用户数据。 数据备份是在客户端或这是在服务器端进程的数据处理操作，一般的程序设计是不会进行远程传输。数据传输耗时耗力，涉及到安全性的机制也有很多。程序库有本地库和远程仓库。
78200编辑于 2023-06-18 5分钟搞定：Mysql到PostgreSQL数据库实时同步
在现代企业数据架构中，跨数据库平台的数据共享已成为刚需。无论是从开源生态向更强大分析能力演进，还是出于国产化替代、多云部署等战略考量，将MySQL中的数据同步到PostgreSQL已成为高频场景。 DataMover数据迁移同步平台免费版支持17种主流异构数据源，可创建30张表并发调度任务，配置简单、无需编程基础，支持全量、增量、实时CDC同步，轻松满足95%以上的日常业务需求。 本文将以MySQL作为源端，PostgreSQL作为目标端，手把手教你5分钟完成跨平台数据实时同步。DataMover实时同步支持Insert、Update、Delete、Truncate事件。 可在任务详情页实时查看同步进度、速度、数据量及日志。对源表进行插入、更新、删除、重建表操作，查看目标表是否对应完成数据操作。 脚本✅免费可用：免费版支持30张表并发同步，中小项目开箱即用结语本文以MySQL→PostgreSQL为例，展示了DataMover在异构数据库同步中的高效与便捷。
83200编辑于 2026-01-05- 来自专栏全栈程序员必看
redis主从同步方式(redis数据同步原理)
主从模式可以保证redis的高可用，那么redis是怎么保证主从服务器的数据一致性的，接下来我们浅谈下redis主(master)从(slave)同步的原理。 -1），告诉master我需要同步数据了。 master接收到psync命令后会进行BGSAVE命令生成RDB文件快照。 生成完后，会将RDB文件发送给slave。 ，达成数据一致性。 如果不一致，master会去缓冲区中判断slave的偏移量之后的数据是否存在。 如果存在就会返回+continue回复，表示slave可以执行部分同步了。 5.主从同步最终流程 6.结语 最近公司需要，我搭建了一套redis主从集群并且用哨兵进行监听实现主从切换。因此我根据《redis设计与实现》梳理了redis主从原理，给自己加深印象。
6K30编辑于 2022-08-01 - 来自专栏开发技术
异构数据源同步之数据同步 → DataX 使用细节
/job/mysql2Mysql.json 当我们看到如下输出，就说明同步成功了 需要说明的是 DataX 不支持表结构同步，只支持数据同步，所以同步的时候需要保证目标表已经存在 column 因为您配置的任务中，源头读取字段数:4 与 目的表要写入的字段数:5 不相等. 请检查您的配置并作出修改. Reader 列数比 Writer 少 同样会同步异常，提示信息类似如下 列配置信息有错误. 因为您配置的任务中，源头读取字段数:4 与 目的表要写入的字段数:5 不相等. 同步正常，数据却乱了 对调下 Writer 的 username 和 pw 执行同步任务，会发现同步没有出现异常，但你们看一眼目标数据源的数据 很明显脏数据了，这算同步成功还是同步失败 job 嘛 splitPk 这个配置只针对 Reader Reader 进行数据抽取时，如果指定了 splitPk，那么 DataX 会按 splitPk 配置的字段进行数据分片，启动并发任务进行数据同步
3.7K10编辑于 2024-06-05 - 来自专栏用户8794315的专栏
Otter数据同步服务部署与数据同步最佳实践
一、概述otter 基于数据库增量日志解析，准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库. 一个分布式数据库同步系统工作原理：原理描述：1. /data/zookeeper/confmv zoo_sample.cfg zoo.cfg#编辑配置文件：vim zoo.cfgtickTime=2000initLimit=10syncLimit=5dataDir /bin/startup.sh出现如下日志表示启动成功验证五、配置同步规则 配置一个otter同步任务，一般需要进行如下步骤：1)配置数据源a. 目标数据表Canal(主从单向同步不需要，双主双向同步需要)4)配置Channel同步通道5)配置Pipeline同步管道a. 选择源库节点和目标库节点（可多节点选择）b. 这里以单向同步db_test 库为例输入Channel Name，同步一致性选择：基于当前日志更新，同步模式为：列记录模式，如果是主主双向同步模式，还需要开启数据一致性。
2.7K10编辑于 2024-01-11
腾讯云开发者
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