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【SQL】历史SQL监控(Historical SQL Monitoring ) 功能（12c）
Oracle 11g版本 推出了实时SQL监控功能(Real-Time SQL Monitoring)，用于实时地监视执行中SQL的性能；Oracle 12c 对其进一步进行了扩展，推出了历史SQL监控功能(Historical 下面我们进一步了解该功能 关于"Automatic Report Capturing" 历史SQL监控(Historical SQL Monitoring ) 功能是12c新功能"Automatic Report Database PL/SQL Packages and Types Reference >31 DBMSAUTOREPORT 相关参数 我们可以通过下面的方法查看历史SQL监控功能(Historical 错误（RAC环境）等问题，所以当你遭遇到相关问题时，可以通过设定reportcapturecycletime=0来禁用Automatic Report Capturing功能，从而停止历史SQL监控(Historical https://mauro-pagano.com/2015/05/04/historical-sql-monitor-reports-in-12c/ Top Executions SQL Monitoring
2.1K20发布于 2020-03-26 - 来自专栏EmoryHuang's Blog
【论文阅读】HIP network:Historical information passing network for extrapolation reasoning on temporal kno
【论文阅读】HIP network: Historical information passing network for extrapolation reasoning on temporal knowledge ---- 前言 关于时间知识图谱的论文：HIP Network: Historical Information Passing Network for Extrapolation Reasoning on OverView 本文提出了Historical Information Passing (HIP) network。 参考资料 [1] HIP Network: Historical Information Passing Network for Extrapolation Reasoning on Temporal
74920编辑于 2023-04-22 - 来自专栏信数据得永生
Python 算法交易秘籍（二）
参考上一篇配方设置historical_data。 （请注意，如果您选择了与使用经纪人 API 获取历史数据配方中不同的持续时间historical_data，则传递给historical_data.iloc的索引将不同）。 （请注意，如果您选择了第一章中获取的 historical_data 的不同持续时间，传递给 historical_data.iloc 的索引将不同。） 你将其赋值给historical_data_1minute_renko。请注意，historical_data_1minute_renko具有timestamp、open和close列。 （请注意，如果您选择本章第一个配方中获取的historical_data的不同持续时间，则传递给historical_data.iloc的索引将不同。）
99820编辑于 2024-05-11 - 来自专栏AI算法札记
再见Attention：建模用户长期兴趣的新范式
想法也非常直觉： target attention，是拿target item去衡量每个historical item的重要性。 target item embedding与每个historical item embedding都是最新的，也就没有了更新频率上的gap target item embedding与每个historical 既然如此，何不按照hash signature中重合的次序列，来查找与target item相似的historical item? signature的historical item embedding聚合一起，组成buckets。 所以BSE的主要工作，就是从缓存里提取每个historical item的hash signature，再分桶，再聚合。
2.4K20编辑于 2022-08-02 实战指南：通过API获取东京证券交易所历史数据并进行深度分析
: print(f"\n获取到 {len(historical\_data)} 条历史数据") print(f"数据时间范围: {historical\_data.index print(f"平均收盘价: {historical\_data['close'].mean():.2f} JPY") print(f"最高收盘价: {historical\_data[' {historical\_data['returns'].mean() \* 100:.4f}%") print(f"收益率标准差: {historical\_data['returns' historical\_data.empty: # 计算年度表现 start\_price = historical\_data['close'].iloc historical\_data.empty: return None # 计算日收益率 returns = historical\_data
17310编辑于 2026-03-14- 来自专栏用户5909132的专栏
腾讯云 CHDFS 助力微信秒级异常检测
实时节点 (Peon) 和历史节点 (Historical) 数据交流的重要中转。 2. 全量数据分片，Historical 负载均衡和容灾的基石。 Historical 下载完成，一次实时分片任务完成，Historical 接管这个分片的数据查询，Peon 销毁。 Segment 容灾 如果一个 Historical 节点宕机或者处于不可用状态，Coordinator 将会感知到并且认为这个 Historical 中的数据分片都丢掉了。 又回来了，那么它还是会对外提供服务，不会有分片转移，如果 Historical 宕机超过一定时间，Coordinator 会调度其它的 Historical 从 DeepStorage 中加载分片。 Segment 负载均衡 为了确保 Segment 在 Historical 节点中均匀分布，Coordinator 会自动检查所有的 Historical 的分片分布情况，并且调度利用率最低的 Historical
3.2K20编辑于 2022-02-15 - 来自专栏后端架构师
Apache Druid 的集群设计与工作流程
Historical进程存储可查询的数据。 MiddleManager进程负责数据摄入。 你可以以任何方式来部署上面的进程。 Data： 运行 Historical 和 MiddleManager 进程，负责执行数据写入任务并存储可查询的数据。 要响应查询，Historical 进程并不从 Deep Storage 上读取数据，在任何查询之前，先从本地磁盘查询已经存在的数据。 当 Coordinate 发现已发布但不可用的 segment 时，它将选择一个 Historical 进程去加载 segment，并指示 Historical 该做什么。 查询的可用性： segment 可用于在某些 Druid 数据服务器上进行查询，例如实时任务或Historical进程。
1.3K20发布于 2020-03-24 - 来自专栏日常学python
forex-python，一个强大的 Python 库！
import CurrencyRates from datetime import datetime c = CurrencyRates() date = datetime(2022, 1, 1) historical_rate = c.get_rate('USD', 'EUR', date) print(f"2022年1月1日USD对EUR的汇率为: {historical_rate}") 查询货币符号和名称 forex-python = c.get_rates('USD', date) print("2022年1月1日USD对其他货币的汇率:") for currency, rate in historical_rates.items = b.get_previous_price('USD', date) print(f"2022年1月1日比特币价格（USD）: {btc_historical_price}") 实际应用场景 外汇交易平台 = b.get_previous_price('USD', datetime(2022, 1, 1)) return latest_price, historical_price # 示例：
1.3K10编辑于 2024-05-30 - 来自专栏QAPM-腾讯客户端性能分析
Druid架构与实现
image-20210329112045122.png Historical Nodes historical node加载、服务middle-manager node提供的只读segment块。 同时，节点支持简单的并行化模型，historical nodes可以同时扫描和聚合只读块。 分层(Tiers) historical nodes可以分组在不同的层中，给定层中所有节点配置相同。 规则(rules) 规则控制如何从集群加载和删除historical node的segment。 这些查询模式建议以更高的速率复制最近的historical node的数据，将时间上接近不同historical node的大型segment分开，并将来自不同数据源的数据段放在一起。 通过副本的方式使得druid中单个historical node故障变得无所谓。同样，通过这种策略，我们可以无缝地将historical node脱机、更新、备份与软件升级。
2K30发布于 2021-04-16 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
大数据繁荣生态圈组件之实时大数据Druid小传(二)Druid架构与原理
Historical节点 1.6. Broker节点 2. Druid数据存储 2.1. 数据存储 2.2. 数据分区 2.3. Segment 2.4. Coordinator是Historical的master节点 3.Broker 负责接收Client查询请求 拆分子查询给MiddleManager和Historical节点 合并查询结果返回给Client Coordinator节点 Coordinator是Historical的mater节点，主要负责管理和分发Segment 具体工作就是： 1.告知Historical加载或删除Segment 2.管理 Historical节点 1.Historical节点负责管理历史Segment 2.Historical节点通过Zookeeper监听指定的路径来发现是否有新的Segment需要加载 3.Historical 如果没有Historical节点会从Zookeeper中拉取该Segment相关的信息，然后进行下载 1.6.
83930编辑于 2022-04-21 - 来自专栏开源部署
Pig简单的代码实例：报表统计行业中的点击和曝光量
/age/$year/industry %default Industry_SUM $file_path/report/historical/age/$year/industry_sum %default Industry_TMP $file_path/report/historical/age/$year/industry_tmp %default Industry_Brand_Path $file_path /report/historical/age/$year/industry_brand %default Industry_Brand_SUM $file_path/report/historical/ %default ALL_Path $file_path/report/historical/age/$year/all %default ALL_SUM $file_path/report/historical /age/$year/all_sum %default ALL_TMP $file_path/report/historical/age/$year/all_tmp %default output_path
77010编辑于 2022-07-03 - 来自专栏JavaEdge
Druid入门应用场景存储系统选择Druid介绍
image Druid本身包含5个组成部分：Broker nodes, Historical nodes, Realtime nodes, Coordinator Nodes和indexing services ； Historial nodes: 负责’Historical’ segments的存储和查询。 Historical nodes通常会在本机同步deep storage上的部分segments，所以即使deep storage不可访问了，Historical nodes还是能serve其同步的segments 的查询； Real-time nodes: 用于存储和查询热数据，会定期地将数据build成segments移到Historical nodes。 nodes； 查询 Druid的查询是通过给Broker Nodes发送HTTP POST请求（也可以直接给Historical or Realtime Node），具体可见Druid官方文档。
2.4K51发布于 2018-08-10 - 来自专栏iSharkFly
Packer 如何将 JSON 的配置升级为 HCL2
packer hcl2_upgrade -with-annotations druid-historical.json 在升级完成后，将会在当前 JSON 文件同一个文件夹中创建一个 druid-historical.json.pkr.hcl 控制台的输入如下： D:\WorkDir\FacilityConneX\Source-Code\Cloud\packer>packer hcl2_upgrade -with-annotations druid-historical.json Successfully created druid-historical.json.pkr.hcl D:\WorkDir\FacilityConneX\Source-Code\Cloud\packer
1.4K30发布于 2021-06-24 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine（GEE）——MODIS/061/MOD09GQ数据缺失波段信息（官方引入数据超时）
123.33565602090923,36.191180192685735]]); var dataset006 = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09GQ') .filterBounds(table); var historical006 = dataset006.limit(1, 'system:time_start', false) var firstImage006 = historical006.first(); print(firstImage006 dateFirst006) var dataset061 = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD09GQ') .filterBounds(table); var historical061 = dataset061.limit(1, 'system:time_start', false) var firstImage061 = historical061.first(); print(firstImage061
38510编辑于 2024-02-02 - 来自专栏Hadoop实操
Druid 在有赞的实践
Druid 的架构是 Lambda 架构，分成实时层( Overlord、 MiddleManager )和批处理层( Broker 和 Historical )。 Historical 节点加载了大量 Segment 数据，观察发现大部分查询都集中在最近几天，换句话说最近几天的热数据很容易被查询到，因此数据冷热分离对提高查询效率很重要。 Druid 提供了Historical 的 Tier 分组机制与数据加载 Rule 机制，通过配置能很好的将数据进行冷热分离。 首先将 Historical 群进行分组，默认的分组是"_default_tier"，规划少量的 Historical 节点，使用 SATA 盘；把大量的 Historical 节点规划到 "hot" 当需要查询时间跨度比较大的时候，会导致Query很慢，占用大量的 Historical 资源，甚至出现 Broker OOM 的情况。
2K42发布于 2019-03-07 - 来自专栏大数据学习与研究
druid调参
--------------------------------------------------------- -Xms12g -Xmx12g -Djute.maxbuffer=41943040 historical 分冷热节点 不同节点可以参考评论中的配置 historical冷节点 historical-jvm.config -------------------------------------------- ------------------------- -Xms100g -Xmx100g -XX:MaxDirectMemorySize=100g -Djute.maxbuffer=41943040 historical-runtime.properties 10000000000000}] druid.server.http.numThreads 85 druid.server.maxSize 120000000000000 druid.server.tier cold historical 热节点 historical-jvm.config ---------------------------------------------------------------------------
64740编辑于 2022-02-22 - 来自专栏Lansonli技术博客
大数据Apache Druid（四）：使用Imply进行Druid集群搭建
192.168.179.6node3zk,Druid Master(overload,coordinator)192.168.179.7node4zk,Druid Data(middleManager,historical 节点进入“/software/imply-2021.07/conf/druid/historical”路径，配置“runtime.properties”，配置historical节点。 druid.service=druid/historical#配置Druid historical节点druid.host=node4druid.port=8083#配置Historical缓存内存，默认是 #在node4上启动historical和middleManager[root@node4 ~]# supervise -c /software/imply-2021.07/conf/supervise /data.conf 注意：-c指定的data.conf中有启动historical和middleManager信息。
89961编辑于 2022-08-20 - 来自专栏cwl_Java
快速学习-Druid的架构
历史节点（historical node）：加载已生成好的数据文件，以供数据查询。historical 节点是整个集群查询性能的核心所在，因为historical会承担绝大部分的segment查询。
54820发布于 2020-03-25 - 来自专栏Hadoop实操
Druid Segment Balance 及其代价计算函数分析
文 | zhaojiandong on 大数据 一、引言 Druid 的查询需要有实时和历史部分的 Segment，历史部分的 Segment 由 Historical 节点加载，所以加载的效率直接影响了查询的 查询通常需要指定一个时间范围[StartTime, EndTime]，该时间范围的内所有 Segment 需要由 Historical 加载，最差的情况是所有 Segment 不幸都储存在一个节点上，加载无疑会很慢 所以 Segment 在 Historical 集群中分布就变得极为重要，Druid 通过 Coordinator 的 Balance 策略协调 Segment 在集群中的分布。 算法会存在 Segment 不能快速均衡，分布不均匀的情况，Cost 算法的核心思想是：当在做均衡的时候，随机选择一个 Segment（假设 Segment A ）， 依次计算Segment A 和 Historical 节点 for (ServerHolder server : serverHolders) { //遍历一个Historical节点上所有的Segment for (DataSegment
1K20发布于 2019-04-29 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2优雅绘制等高线地图
mapdata) library(ggtext) library(stopwords) library(tidytext) library(ggrepel) library(tidyverse) 导入数据 historical_markers <- read_csv('historical_markers.csv') no_markers <- read_csv('no_markers.csv') 数据清洗 combined <- historical_markers % right_join(word_by_state, by = c("region" = "state_or_prov")) # 计算每个州的地理中心位置，并将其与词汇数据合并 数据可视化 historical_markers
55810编辑于 2023-12-21
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