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- 来自专栏CDA数据分析师
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。 : 2015年7月1日-2016年6月30日 每日骑行数据的热图代码： library(ggplot2) ggplot(bike_day_heatmap, aes(x = week, y = days 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。
1.2K100发布于 2018-02-26 - 来自专栏idba
6次优化,数据同步效率提升72倍
分钟去扫描一次samba存储，读取之后跟日志文件中的记录作比对，如果发现有目录下面的文件数量跟日志文件中记录的不一致，就会把目录发给rabbitmq，然后consumer从MQ中读取目录信息，把此目录进行一次数据同步到 如果还存在这么大的延迟，那只能说明是producer存在问题，因为producer根本就没有推送消息到rabbitmq，所以导致文件同步存在很大的延迟。 这次是客户反馈说很多文件都延迟非常大，于是我们查了一下发现数据确实是没有同步到云上。经过排查，我发现应用竟然在执行的过程中报空指针异常退出了。异常日志如下： . Users/edy/go/pkg/mod/gopkg.in/ini.v1@v1.67.0/file.go:175 +0x26 gosync/rabbitmq.recursiveDir.func1({0x6ec978 Users/edy/gosync/rabbitmq/producer.go:90 +0x234 created by gosync/rabbitmq.recursiveDir in goroutine 6
37110编辑于 2024-07-12 - 来自专栏Linux运维之路
shell编程——实践6（文件同步）
项目名称：服务器文件同步项目背景在现代 IT 环境中，数据的可靠性和完整性对于业务连续性至关重要。随着业务规模的扩大和数据量的增长，数据同步和备份成为了数据管理的重要组成部分。 特别是在分布式系统和多站点部署的情况下，确保数据的一致性和可用性对于业务运营来说至关重要。目标数据同步：实现实时或定期的数据同步，确保多个位置的数据一致性。 灾难恢复：在发生数据丢失或损坏的情况下，能够快速恢复数据。性能优化：通过高效的数据同步策略减少网络带宽消耗和提高同步速度。需求文件同步：在不同的服务器或存储设备之间同步文件。 脚本的作用与好处实时同步：脚本能够实时或按计划同步文件，确保多个位置的数据一致性。这有助于快速识别潜在的数据不一致问题，并确保所有位置的数据是最新的。 这有助于保护敏感数据免受未授权访问。实际应用场景数据中心同步：在不同的数据中心之间同步文件，以实现数据冗余和灾难恢复。云环境管理：在云环境中同步文件，确保多云环境或混合云环境的数据一致性。
39600编辑于 2024-08-09 - 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。 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。 与上海骑行辐射范围不同的是，北京热门商圈用户的骑行距离主要集中在200-1500米，而对于三里屯以及望京这样的大型成熟商圈而言，商圈的骑行半径延长至1500-2000米，订单占比均占该商圈订单量的10% “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 - 来自专栏测试基础
【Java多线程-6】synchronized同步锁
synchronized同步锁 前文描述了Java多线程编程，多线程的方式提高了系统资源利用和程序效率，但多个线程同时处理共享的数据时，就将面临线程安全的问题。 Hotspot虚拟机的对象头主要包括两部分数据：Mark Word（标记字段）、Klass Pointer（类型指针）。 其中Klass Point是是对象指向它的类元数据的指针，虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例，Mark Word用于存储对象自身的运行时数据，它是实现轻量级锁和偏向锁的关键，所以下面将重点阐述 ，但是无法从数组的元数据来确认数组的大小，所以用一块来记录数组长度。 对象头信息是与对象自身定义的数据无关的额外存储成本，但是考虑到虚拟机的空间效率，Mark Word被设计成一个非固定的数据结构以便在极小的空间内存存储尽量多的数据，它会根据对象的状态复用自己的存储空间，
1.1K30发布于 2020-09-16 - 来自专栏苏三说技术
MySQL同步ES的6种方案！
然而，如何实现两者间的高效数据同步，是架构设计中绕不开的难题。 这篇文章跟大家一起聊聊MySQL同步ES的6种主流方案，结合代码示例与场景案例，帮助开发者避开常见陷阱，做出最优技术选型。 方案一：同步双写 场景：适用于对数据实时性要求极高，且业务逻辑简单的场景，如金融交易记录同步。 在业务代码中同时写入MySQL与ES。 数据一致性风险：若ES写入失败，需引入补偿机制（如本地事务表+定时重试）。 方案二：异步双写 场景：电商订单状态更新后需同步至ES供客服系统检索。 我们可以使用MQ进行解耦。 方案五：DataX批量同步 场景：将历史订单数据从分库分表MySQL迁移至ES。 该方案是大数据迁移的首选。 无 高 高并发生产环境 DataX 小时级 无 中 历史数据迁移 Flink 毫秒级 低 极高 实时数仓 苏三的建议： 若团队无运维中间件能力 → 选择Logstash或同步双写 需秒级延迟且允许改造
2.7K11编辑于 2025-05-06 - 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。
71231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。 "注意行6"是在所有事务执行结束时设置的，表示自动获取gtid的值。它对复制是隐身的(也就是说不会dump线程不会将它dump出去)，该行的结尾也说了，这一行是mysqlbinlog添加的。 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。 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 - 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。 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Lambda
6.JUC线程高级-Lock 同步锁
解决多线程安全问题的方式： 同步代码块 synchronized(this) { } 同步方法 public synchronized void method() { } public static 之后出现一个新的显示同步锁 同步锁 Lock 显示锁 显示锁：必须通过 lock() 方法上锁，通过 unlock() 方法进行释放锁 此种方式是一种更加灵活更加高级处理线程安全问题的方式，但它也存在一定的不足 下面使用同步锁Lock- ReenTrantLock实现： package com.pyy.juc; import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock
27610编辑于 2022-04-13 - 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 - 来自专栏文件传输
文件同步是什么？解析6个最佳的文件同步应用软件
6、Raysync：大文件传输和文件同步 专业的文件同步传输软件 镭速自主研发的Raysync传输协议，可以利用架构的强大功能，可以同步数百万个小文件或数PB文件，并支持多并发会话、集群和万兆的传输速度 镭速具备出色的数据同步性能和效率，克服传统数据同步工具的各种局限性，通过WAN与LAN进行快速和安全数据同步。 文件同步功能是镭速传输软件的一大特色，文件智能双向同步，释放用户双手，同时也是在间接为数据做好数据备份。 ，点击【选择文件夹】按钮； 6）点击“目标地址”的【预览】按钮； 7）选择需要同步上传到的镭速服务器目录，默认为服务器个人主目录，点击【确定】按钮； 8）选择该同步目录任务启动时间，有两种设置选择 解析6个最佳的文件同步应用软件 ，镭速传输提供一站式文件传输加速解决方案，旨在为IT、影视、生物基因、制造业等众多行业客户实现高性能、安全、稳定的数据传输加速服务。
5K20编辑于 2023-02-09 - 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
01', '李四'), (3, '王五', 'w123456', '1993-01-01', '王五'), (4, '麻子', 'm123456', '1994-01-01', '麻子'); 需要将表中数据同步到 /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 因为存在列类型不匹配，导致数据插不进去，例如我将 Writer 中的 username 和 birth_day 对调下位置，然后执行同步，会发现同步异常，异常信息类似如下 Date 类型转换错误 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. /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. 选择源库Canal6)配置同步映射规则a. 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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