一、实验介绍
我们知道网站用户访问流量是不间断的，基于网站的访问日志，即 Web log 分析是典型的流式实时计算应用场景。比如百度统计，它可以做流量分析、来源分析、网站分析、转化分析。另外还有特定场景分析，比如安全分析，用来识别 CC 攻击、 SQL 注入分析、脱库等。这里我们简单实现一个类似于百度分析的系统。 1.1 实验知识点Python 模
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2024-05-23 17:08:55
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1.query string search# 搜索全部商品
GET /ecommerce/product/_search
import json
import requests
response = requests.get("http://ip:9200/ecommerce/product/_search")
print(json.dumps(response.json()))
"""
took
# Python 流式分析：数据实时处理的艺术
在当今这个信息爆炸的时代，数据流源源不断地产生，如何高效地处理这些数据流，成为了一个重要的课题。流式分析，即对数据流进行实时分析的技术，可以帮助我们快速地从海量数据中提取有价值的信息。Python，作为一种广泛使用的编程语言，提供了多种工具和库来支持流式分析。
## 流式分析简介
流式分析是一种对连续数据流进行处理的计算模型。与传统的批处理不同
原创
2024-07-23 12:18:09
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背景相对于传统的Hadoop这样的batch分析平台，流式分析的优点就是实时性， 即可以在秒级别延迟上得到分析结果 。 当然缺点是, 很难保证强一致性，即Exactly-Once语义 （在海量数据的前提下，为了保障吞吐量，无法使用类似事务的强一致性的方案）。 一般流式分析平台都会promise较弱的一致性，即Least-Once语义，保证数据不丢但允许数据重复。但这只是在正常的情况下
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2024-01-12 10:58:23
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这里以将Apache的日志写入到ElasticSearch为例，来演示一下如何使用Python将Spark数据导入到ES中。实际工作中，由于数据与使用框架或技术的复杂性，数据的写入变得比较复杂，在这里我们简单演示一下。如果使用Scala或Java的话，Spark提供自带了支持写入ES的支持库，但Python不支持。所以首先你需要去这里下载依赖的ES官方开发的依赖包包。下载完成后，放在本地目录，以下
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2023-07-14 14:48:29
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往期和大家分享了那些年遇到的细胞分选的坑-样品制备篇(一)，今天和大家分享分选后的流式分析篇。流式作为一种强大的细胞分析和分选的技术诞生于1965年，迄今已经有55年的历史。一个年过半百的老技术，竟然历久弥新，说明其强大的生命力和不断的技术进步。流式就是写上一本大部头的著作，也无法面面俱到，这也不是本文的目的。本文主要说一些和细胞分选之后，细胞纯度分析鉴定的Tips，希望能够帮助到大家。本人才疏学
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2024-05-08 22:18:13
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前言本篇文章会从Kafka的核心流式计算原理进行分析，Kafka Streams Low-level processor API 和 核心概念，以及常见的应用场景分析流式计算通过业务场景去分析流式计算的业务场景：双十一时实时滚动的订单量、成交总金额。 每十分钟的成交额 股票交易看板大数据的计算，而且刷新率是非常高的。如果在数据库中去计算，每5秒进行计算，是相当卡的。而且受网络等影响，这些都是影响因
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2023-10-05 21:43:22
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本文在我们的《 现代JavaScript工具和技能》 一书中有介绍 。 熟悉支持现代JavaScript开发的基本工具。 Webpack 4文档指出： Webpack是一个模块捆绑器。 它的主要目的是捆绑JavaScript文件以供在浏览器中使用，但它也能够转换，捆绑或打包几乎任何资源或资产。 Webpack已成为现代Web开发的最重要工具之一。 它主要是JavaScript的模块捆绑器，
1 为何需要标准化有的数据，不同维度的数量级差别较大，导致有的维度会主导整个分析过程。如下图所示：该图的数据维度\(d=30\)，样本量\(n=40\)，上面的图是对原始数据做PCA后，第一个PC在各个维度上的权重的平行坐标图，下面的图则是对数据做标准化之后的情况。可以发现，在原始数据中，第\(4\)和\(24\)个维度的权重非常大。如果其他的维度也包含了重要的信息，而我们只取第一个PC做研究，可
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2023-08-24 21:56:08
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# 实现流式数据分析的步骤
## 1. 定义数据流来源
首先，我们需要定义数据流的来源，比如从数据库、API或者实时传感器获取数据。
## 2. 处理数据
接下来，对数据进行清洗、转换和处理，以便后续分析使用。
## 3. 应用数据分析算法
然后，使用适当的数据分析算法对数据进行分析，比如机器学习模型，统计分析等。
## 4. 可视化分析结果
最后，将分析结果可视化展示，以便更好地理解数据
原创
2024-05-03 03:15:45
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# Storm流式分析入门指南
Apache Storm是一个强大的开源实时计算系统，适合于处理大规模数据流。在这篇文章中，我们将带你一步步实现一个简单的Storm流式分析项目。下面是我们将要遵循的流程。
## 完整流程
| 步骤 | 描述 |
| -------- | ----------------------
目前，流式细胞术广泛应用于细胞表面和细胞内分子表达特征的分析，界定不同种类的细胞群，测定分离出的亚类纯度，分析细胞的大小和总量，它可以同时分析单个细胞的多个参数。它主要用于检测标记在抗体上的荧光强度，这些荧光抗体则可以检测与特定细胞分子结合的蛋白或配体，如与 DNA 结合的溴化丙啶 (PI) 等。 染色步骤包括：将培养的细胞或组织样品制成单细胞悬液，然后将细胞放入管子或酶标板中与
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2023-12-05 22:45:16
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作为科研行业能做一口美味的好厨子，承接的单项实验和整体课题当然也很多。其中有不少的优秀案例在内，这次给大家先挑了一些流式检测和ChIP、RIP的案例来展示。外周血淋巴细胞亚群分析 猕猴外周血T细胞亚群检测-T细胞检测 猕猴外周血T细胞亚群检测-Treg检测 猕猴外周血T细胞亚群检测-Th1/2检测 猕猴外周血在我们接手的项目里，是非常稀少的案例了。这次虽然有挑战，但是我们的流
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2024-06-29 10:06:55
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在科技飞速发展的今天，每天都会产生大量新数据，例如银行交易记录，卫星飞行记录，网页点击信息，用户日志等。为了充分利用这些数据，我们需要对数据进行分析。在数据分析领域，很重要的一块内容是流式数据分析。流式数据，也即数据是实时到达的，无法一次性获得所有数据。通常情况下我们需要对其进行分批处理或者以滑动窗口的形式进行处理。分批处理也即每次处理的数据之间没有交集，此时需
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2023-11-16 17:41:39
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摘要：本文由爱奇艺大数据服务负责人梁建煌分享，介绍爱奇艺如何基于 Apache Flink 技术打造实时计算平台，并通过业务应用案例分享帮助用户了解 Apache Flink 的技术特点及应用场景。提纲如下：爱奇艺 Flink 服务现状Flink 改进实时计算平台Flink 业务案例挑战与规划1.爱奇艺 Flink 服务现状爱奇艺从 2012 年开始开展大数
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2024-07-31 20:47:07
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流式细胞术(flow cytometry，FCM)是一种能够对单个细胞或生物微颗粒的生物学性质进行定量分析和分选的检测手段，具有快速、高精度、高准确性、多参数和高通量等优点，是目前先进的细胞定量分析技术之一。我国流式细胞仪的研制和流式细胞技术的应用历经30多年的发展，在临床和科研领域的应用都发挥了非常重要的作用。目前我国FCM应用领域主要集中在下列方面(在此仅列出部分代表项目)：(1)免疫学领域：
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2024-07-04 21:22:40
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druid 特点Apache Druid是一个高性能的实时分析型数据库云原生、流原生的分析型数据库Druid专为需要快速数据查询与摄入的工作流程而设计，在即时数据可见性、即席查询、运营分析以及高并发等方面表现非常出色。在实际中众多场景下数据仓库解决方案中，可以考虑将Druid当做一种开源的替代解决方案。可轻松与现有的数据管道进行集成Druid原生支持从Kafka、Amazon Kinesi
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2023-12-25 22:32:38
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上海2018年11月13日电 /美通社/ -- 2018年11月9日，在第十三届全国免疫学学术大会上，BD中国隆重宣布，FlowJo流式数据分析软件V10.5.2版本正式上市。这是FlowJo流式数据分析软件国际品牌与BD合并后在国内的首次亮相，标志着BD中国引领生物科学进入了智能化大数据整体解决方案的新时代，全面覆盖大数据获取与分析。
FlowJo正版软件首次登陆中国
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2024-01-10 12:20:34
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# 流式数据可视化分析入门指南
在现代数据分析中，流式数据可视化（Streaming Data Visualization）是一个重要的领域，它允许我们实时监控和分析数据。对于刚入行的小白来说，理解如何实现流式数据可视化分析是一个重要的技能。本文将带你一步一步了解这个过程。
## 实现流程
下面是实现流式数据可视化分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述
流计算的出现拓宽了应对复杂实时计算需求能力。Storm作为流计算的利器，极大方便了应用。
一、静态数据和流数据静态数据：为了支持决策分析而构建的数据仓库系统，其中存放的大量历史数据就是静态数据。流数据：以大量、快速、时变的流形式持续到达的数据。（例如：实时产生的日志、用户实时交易信息）流数据具有以下特点：(1)、数据快速持续到达，潜在大小也许是无穷无尽的
