大学校园具有开放性管理的特征，出入的人员不仅有本校区的学生老师和其他工作人员，还会有其他校区人员、社会人员，出入人员成分比较复杂，流动性大。存在的不可控因素会影响到学校安全管理，影响校园的正常的运行秩序。人脸识别安防系统在学校场景的应用应运而生，逐步落地使用人脸识别门禁系统、智能视频监控系统，进行人员出入管控，校园异常管理，考勤管理。有效助力实现校园场景智能管理，提升校园安全系数。校园人脸识别安防
随着教育信息化的不断发展，智慧教室已成为现代教育的重要组成部分。而智慧教室的设备管理和维护也变得越来越重要。一旦智慧教室的重要设备出现故障或异常，将会对教学活动产生不利影响，因此建立智慧教室重点设备监控系统是必要的。 一、智慧教室重点设备监控系统的作用 智慧教室重点设备监控系统通过AIOT数字化平台、智慧教室、集中控制和物联网平台，实时监测教室中的重点设备的状态，及时发现异常情况并提醒管理人员处理
随着社会的发展和科技的进步，校园安全问题越来越受到人们的关注。为了保障学校师生的人身安全和财产安全，许多学校都开始引入监控系统。而软考学校监控系统集成方案作为一种全面的解决方案，能够有效地提升校园监控系统的效率和安全性。
一、方案介绍
软考学校监控系统集成方案是一种基于数字化技术、网络化技术和智能化技术的综合性解决方案。该方案以全校覆盖、集中管理、智能分析为设计理念，旨在提高校园监控系统的可视
AWS S3 云存储 是按照存储容量，请求数，及网络流量三个维度进行收费。而如果涉及到使用S3 对外提供SaaS服务，成本分布及估算自然称为比较重要的需求。自然而言需要监控以上三个指标。先上官网说明性文档：https://docs.amazonaws.cn/AmazonS3/latest/dev/monitoring-overview.html 文章目录1 监控指标2 Cloudwatch使用2.
# HBase JMX监控数据量入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对HBase的JMX监控感到陌生。不用担心，本文将带你一步步了解如何通过JMX监控HBase的数据量。
## 流程概览
首先，我们通过一个表格来了解整个监控流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 启动HBase服务 |
| 2 | 连接到HBase的JMX接口 |
| 3 | 查询
近来，公司业务拓展，要处理一些超大规模的数据。业务单日数据规模巨大，一天需要采集几百亿甚至上千亿条目的数据，当然总数据规模更大，数据种类繁多，每种数据维度也很多，但数据是有保留期限的。因数据量级较大，起初我们选择了开源的ES进行数据处理和检索。ES是一个高扩展的全文检索和分析引擎，它可以准实时地快速存储、检索和分析海量的数据。ES基本是目前大数据平台中全文检索业务的中流砥柱，ES是面向文档型数据库
文章目录1.概述1.硬件资源的使用：2. clickhouse 服务的监控：2.1系统表：2.1.1. metrics：2.1.2.events：2.1.3.asynchronous_metrics2.1.4.processes：2.2 查询日志：2.2.1.query_log2.2.2.query_thread_log2.2.3.part_log2.2.4.text_log2.2.5.metri
数据的存储一直是一个很热门的话题和技术，数据的存储不但要持久化存储，还要有更优的存储技术。有些人会想能把数据存起来就好了干嘛还有更优的存储呢？我现在这里说明一下，这里所指的更优化的存储指的是：数据写入和读取的速度、数据存储的安全、数据存储的备份和容灾、数据存取的事务性。在这四项里面数据写入和读取的速度与数据存储的安全就一直是一个痛点也可以说是你死我活的点。一般的比较体积比较小的数据只需要少则500
在一个名为智慧学校的小镇上，生物老师Rita和她的丈夫朝哥，一个富有创造力的艺术家，过着幸福美满
原创
2023-05-28 00:30:07
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需要为全量数据提供服务，supperid是百亿级、媒体映射是千亿级、移动id是几十亿级；每天有十亿级别的mapping关系产生；对于较大时间窗口内可以预判热数据（有一些存留的稳定cookie）；对于当前mapping数据无法预判热数据，有很多是新生成的cookie；4 存在的技术挑战1）长短不一容易造成内存碎片；2）由于指针大量存在，内存膨胀率比较高，一般在7倍，纯内存存储通病；3）虽然可以通过c
类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。 表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等； 14.1 新表的统计信息 对于一个新创建的表，默认情况下，如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据，那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据
离线阶段第十天hive+azkaban+sqoop+flumeimpala+hue+oozie 新一套的离线处理架构impala的基本介绍：Cloudera公司开源提供的一款sql on hadoop的软件。号称是当前大数据领域大查询最快的一款sql on hadoop的工具impala能够兼容hive，具有实时批处理等特点，提供高并发impala与hive之间的关系impala与hive是紧耦合
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2023-07-12 21:23:22
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之前已经说过了自己写sh脚本监控，我看有人评论了说用telegraf进行数据收集，于是乎去研究了下，感觉还可以，不过磁盘io的的表个人感觉有些美中不足，并未直接给出读写速率的情况，可能是研究时间太短，没搞定，希望会的能够指点迷津，接下来把我这两天研究的成果展示下。https://www.jianshu.com/p/dfd329d30891，安装比较简单，这里简单再说一下：wget https:
目录数据量与信息量的关系：数据量=信息量+冗余数据量冗余分类心理视觉冗余编码冗余数据量与信息量的关系：数据量=信息量+冗余数据量数据用来记录和传送信息，是信息的载体；数据的处理结果是信息。
数据压缩的对象是数据，而不是“信息”
数据压缩的目的是在传送和处理信息时，尽量减小数据量要使数字电视信号适合于实际存储和传输，必须压缩数据量，降低传输数据码率
（前提：压缩后图像质量要满足视觉要求）冗余分类空间
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2023-08-27 01:56:20
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文章目录1、HBase基本介绍HBase的发展历程2、HBase与Hadoop的关系3、HBase特征简要1）海量存储2）列式存储3）极易扩展4）高并发5）稀疏4、HBase的基础架构1、HMaster2、RegionServer5、HBase的集群环境搭建5.1、下载对应的HBase的安装包5.2、压缩包上传并解压5.3、修改配置文件修改第一个配置文件hbase-env.sh修改第二个配置文件
一、背景 现在到处是摄像头的时代，随着带宽的不断提速和智能手机的普及催生出火热的网络直播行业，新冠病毒的大流行又使网络视频会议系统成为商务会议的必然选择，因此RTSP实时视频流播放及处理不再局限于安防行业。在如道路、工厂、楼宇、学校、港口、农场、景区等场景实施的信息化系统中，已基本全采用B/S架构，迫切需要在浏览器中嵌入多路摄像头RTSP流的超
每秒2万条一分2*60=120万一小时 120*60=7200万每条按1K计算72000000*1K=70312.5Mb=68.6645508Gb硬盘一个月 69G*24*31=51336G=50T每数据备份三份： 50T*3=150T数据冗余20%： 150*0.2=30T文件系统：3T总共硬盘：150+30+3=183T规划 20台服务器每台5个硬盘，每个硬盘2T每台内存： 128G
原创
2016-11-09 11:06:32
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Mysql存储千亿级的数据，是一项非常大的挑战。Mysql单表可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。优化的顺序是:第一优化你的sql和索引；第二加缓存 memcached,redis；第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atla
思路1：采用备份表
备份表中存储不活跃的数据eg：只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少；
备份表可以是一张或者多张备份表，若采用多张备份表，则定期创建备份表(备份表的命名要规范，可以考虑使用原表名称+时间戳命名)
采用多张备份表：定期创建一个备份表（备份一定期间范围内的数据，多张备份表采用联合查询）
多张备份表时可以使用视图对多个备份
欧凯惯例：引子其实每个人时时刻刻都在产生数据，特别是在当今的移动互联年代，但确并不是每个人都知道这个事实。数字信息总量的疯狂扩张简史想要了解当前全球的好数字信息总量，不妨先看一看截至2007年的全球数字信息总量的扩展史，如下图所示： 如上图所示，1986年，全球只有0.02EB也就是约21000TB的数据量，而到了2007年，全球就是280EB也就是约300000000TB的数据量，翻了14000
