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- 来自专栏运维监控日志分析
rsync + sersync 数据同步 -- CentOS 8
sersync 是基于 inotify 开发的，类似于 inotify-tools 的工具，对指定目录文件进行监听（记录具体文件 目录的增加、删除、修改），通过 rsync 进行数据增量同步，只同步发生变化的文件或者目录 rsync+sersync 数据同步 1. sersync 监控指定目录 文件事件变化； 2. sersync 调用 rsync 客户端命令将更新的目录和文件增量同步到 rsync 服务器，实现数据同步 也就是说，你在 rsync 服务器上，如果有 符号链接，你在备份服务器 #上运行客户端的同步数据时，只会把符号链接名同步下来，并不会同 步符号链接的内容 log file=/var/log/rsyncd.log =no # 只读选择，如为 yes 则不让客户端上传文件到服务器上 list=yes # 服务器上提供同步数据的目录是否显示 auth users=root 数据同步测试 源服务器创建文件 ? 目的服务器查看 ? rsync 数据同步日志 ?
1.8K20发布于 2020-07-16 - 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。 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？ 周末骑行的时间一般分布在上午11点至晚上8点。我尝试通过用户的帐户类型进行分析。使用共享单车服务，你可以按年租，类型为“注册”用户；或按天支付，类型为“临时”用户。临时用户的数量对总数据影响并不大。
1.2K100发布于 2018-02-26 - 来自专栏摘繁华
U8数据库同步至WMS数据库语句
U8数据库同步至WMS数据库语句 1. 静态数据 1.1. 动态数据 2.1. om.MoDId = od.MoDId INNER JOIN mom_order o ON od.MoId = o.MoId WHERE om.WIPType = 3 --只有领料的物料才同步 INNER JOIN mom_replenishapply o ON o.ApplyId = od.ApplyId WHERE ods.WIPType = 3 AND --只有领料的物料才同步 Rdrecords09 od INNER JOIN RdRecord09 o ON od.ID = o.ID WHERE --od.WIPType = 3 AND --只有领料的物料才同步
1.3K20编辑于 2022-05-09 - 来自专栏摘繁华
U8数据库同步至WMS数据库语句
U8数据库同步至WMS数据库语句 1. 静态数据 1.1. 动态数据 2.1. om.MoDId = od.MoDId INNER JOIN mom_order o ON od.MoId = o.MoId WHERE om.WIPType = 3 --只有领料的物料才同步 INNER JOIN mom_replenishapply o ON o.ApplyId = od.ApplyId WHERE ods.WIPType = 3 AND --只有领料的物料才同步 Rdrecords09 od INNER JOIN RdRecord09 o ON od.ID = o.ID WHERE --od.WIPType = 3 AND --只有领料的物料才同步
1.2K20编辑于 2022-08-31 - 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。 master:~/mysql_gtid# vim mysqlslave.cnf root@master:~/mysql_gtid# diff mysqlslave.cnf mysqlmaster.cnf 8c8 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Hadoop数据仓库
MySQL 8 复制（二）——半同步复制
但异步复制的缺点同样明显，不能保证主从数据实时一致，也无法控制从库的延迟时间，因此它不适于要求主从数据实时同步的场景。 与异步复制相比，半同步复制提供了改进的数据完整性，因为当提交成功返回时，已知数据至少存在于两个位置。 图8 其实上图流程中存在着会导致主备数据不一致，使主备同步失败的情形。见下面sync_binlog配置的分析。 但可能出现Slave获取到Events，这也会导致Slave数据比Master多，主备同步失败。 ? 物理内存，8G Swap 100G物理硬盘 三台主机已经配置了一主两从的异步复制，参见“MySQL 8 复制（一）——异步复制”。
6K42发布于 2019-05-25 - 来自专栏iSharkFly
RedHat 8 时间同步和时区修改
在新的 RedHat 8 或者更新的 Linux 版本中，我们可以使用 timedatectl 来对时间进行相关的操作进行一些修改。 设置 NTP 同步 以前，我们还需要装一大堆的 NTP 服务来对时间进行同步。 现在只需要运行： timedatectl set-ntp yes 就可以设置自动同步了。 是不是非常方便了。 总结 可以只运行 2 句话解决时间同步和时区的问题。 https://www.ossez.com/t/redhat-8/13714
3.9K40发布于 2021-09-04 - 来自专栏全栈程序员必看
k8s pod同步时区
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/100334.html原文链接：
1.5K30发布于 2021-05-19 - 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。 180.0 is_even = True for c in geohash: cd = __decodemap[c] for mask in [16, 8,
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 overwrite", "compress" : "", "schema" : "kudu", "charsetName" : "UTF-8"
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 - 来自专栏Apache IoTDB
Apache IoTDB 系列教程-8：文件同步工具
各个电厂间数据不互通。这个时候公司想建一个云平台，汇总所有电厂的数据进行分析（这里有一个前提，云平台的数据分析主要针对长期历史数据，对数据的实时性要求不高）。这时候就可以用这个文件同步工具了。 文件同步工具的定位：将一个 IoTDB 的 Schema 和数据文件（TsFile）同步至另一个 IoTDB 中，同步过程会有一定延迟，具体延迟取决于负载和配置。 基本原理 通过名字应该能看出来，这个工具的同步粒度是数据文件，而不是每一个数据点。这也就导致同步的最长延迟是一个数据文件的生成耗时（从创建文件到封口）。 因为发送端必须等一个文件生成好才会同步，否则传过去半个文件也没法解析。传文件类似 scp，相对同步每条数据的好处就是避免了数据的解析和重新导入。 同步流程 发送端定时检查本地有没有新创建的 Schema 和新生成的完整的数据文件，如果存在，就发给接收端。同步的延迟基本就是 max(同步检查间隔，文件生成耗时)。
1.1K30发布于 2020-09-27 - 来自专栏java，python，数据结构，算法
linux下mysql8主从同步配置
显示为 on 则表示已经成功开启 3.master数据库上创建主从同步账户: create user '同步账户名'@'从机账户' identified by '密码'; grant replication 8.配置主库信息,实现主从同步 定制主数据库数据,如果不是第一次设置的,设置之前需要先停掉slave服务: stop slave; change master to master_host='主服务器ip 其实到这里我们就已经完成了主从同步复制,这个错误误伤大雅,主要是mysql8开始使用 caching_sha2_password 加密方式,所以识别不出来我们的密码,但不影响使用,但是强迫症的我们还是决定将这个解决 我们再去关闭以下 主数据库的读锁定 就行了. unlock tables; 到这里我们的同步复制就已经配置完成了. 9.检测是否实现主从同步 最后我们就只需要再来检测以下就行了. 从库操作: use 数据库名称; select * from 数据库名称.test001; ? 显然没有同步好,所以我们查看错误原因: show slave status \G ?
3.2K10发布于 2021-01-13 - 来自专栏∑小熊猫的博客
Java 多线程系列(8) —— 线程同步基础
线程同步基础 Synchronized Synchronized 关键字提供了一种锁机制，可以实现一个简单的策略来防止线程的干扰和内存一致性错误。 同步方法块 public static Object MUTEX; public void functionA() { synchronized(MUTEX) { } } 用于放在同步代码块的对象一定是 位系统中写入 64 位数据，64 位的变量会被拆成两个 32 位进行进行写入，那么在写入一半时有其他线程来读取数据，那么会造成数据读取的错误 内存可见性 在线程写入一个数据时，会先向缓存中写入数据，稍后在写入到本地的主存中去 这就造成了一个线程写完了，另一个线程立刻去读取写入的数据，却读取到原先的值，虽然过一段时间后，可以读到这个数据，但是却是最终一致性，而不是强一致性。 由于每个逻辑 CPU 都有自己的缓存，这些缓存和主存之间是不完全同步的，因此也就会存在内存可见性问题。
46810编辑于 2022-09-26
腾讯云开发者
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