时序数据库简介时间序列数据最简单的定义就是数据格式里包含timestamp字段的数据。比如股票市场的价格,环境中的温度,主机的CPU使用率等。几乎所有的数据都可以打上一个timestamp字段。时间序列数据更重要的一个属性是如何去查询它。在查询的时候,对于时间序列我们总是会带上一个时间范围去过滤数据。同时查询的结果里也总是会包含timestamp字段。时序数据库技术选型基于关系型数据库几乎任意数据
在许多现代应用中,时序数据处理是个至关重要且复杂的问题。在我最近的一个项目中,我们遇到了一个与“时序数据处理 Java”相关的难题,这个问题不仅涉及到系统性能,还影响到了我们的用户体验。因此,我决定记录下这个问题的解决过程,分享我的思路和收获。 #### 问题背景 在一个基于 Java 的数据处理系统中,我们需要处理大量的时序数据,以实现实时监控和分析。在一段时间的高负载测试后,我们的团队注意
原创 6月前
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# Java时序数据处理 在日常软件开发中,我们经常会遇到需要处理时序数据的情况,比如处理日志、监控数据、传感器数据等。时序数据是一种按时间顺序排列的数据,通常包含时间戳和数值。Java作为一种流行的编程语言,提供了丰富的工具和库来处理时序数据。本文将介绍如何在Java中处理时序数据,并通过代码示例演示。 ## 时序数据处理的基本概念 时序数据处理主要包括数据采集、存储、分析和可视化等步骤。
原创 2024-05-27 04:32:25
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作者:蔡春久前言时序数据治理是数据治理领域核心、打通IT与OT域数据链路,是工业物联网基石、大数据价值创造的关键、企业管理提升的发动机、是数字化转型的重要支撑。工业企业在生产经营过程中,会运用物联网技术,采集大量的数据并进行实时处理,这些数据都是时序的,而且具有显著的特点,比如带有时间戳、结构化、没有更新、数据源唯一等。时序数据处理应用于智慧城市、物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程
 通用大数据处理工具的不足在物联网、车联网、工业互联网兴起之后,大家都想用通用的大数据平台来处理其中的数据。现在市场上流行的物联网、车联网等大数据平台几乎无一例外都是这类架构,但这套通用处理工具的效果如何?可以说有很多不足,主要表现在以下几个方面。1、开发效率低因为不是单一的软件,需要集成4个以上模块,很多模块都不是标准的POSIX或SQL接口,都有自己的开发工具、开发语言、配置等,需要
       前言        Apache IoTDB 社区在 2022 年 3 月发布的 0.13.0 版本中有这样一条:支持 aligned timeseries(对齐时间序列),今天介绍一下这个功能的来龙去脉。设备与传感器 &nb
本文主要是对时序数据挖掘当前研究的综述,翻译原文(Esling2012)索引为:Esling P, Agon C. Time-series data mining. ACM computing surveys (CSUR). 2012, 45(1): 12.摘要:根据时间进行的测量存在于大部分科学领域中.由这些观测值组织而成的数据,我们称之为时间序列数据.挖掘时间序列数据的目的是,从这些数据模型中
KairosDB  KairosDB最初是从OpenTSDB 1.x版本fork出来的一个分支,目的是在OpenTSDB的代码基础上进行二次开发来满足新的功能需求。其改造之一就是支持可插拔式的存储引擎,例如支持H2可以方便本地开发和测试,而不是像OpenTSDB一样与HBase强耦合。在其最初的几个版本中,HBase也是作为其主要的存储引擎。但是在之后的存储优化中,慢慢使用Cassandra替换了
基于时序数据库的GPS处理方案1       概述运动中的GPS数据是典型的时序数据,是由设备在一段时间内连续间隔一定时间生成GPS坐标信息。少量设备的GPS信息处理可以用简单的算法处理,但对于成千上万的设备,就需要考虑算法的执行效率。特别是针对大量用于查询的情况下,例如公交车查询、物流查询等。      &
时序数据时序数据概述即时间序列数据------用于时序预测 作用:用来连续观察同一对象在不同时间点上获得的数据样本集 处理目标:对给定的时间序列样本,找出统计特性和发展规律性,推测未来值语音是一类特殊的时序数据 识别语音对应的文本信息是当前人工智能的热点观察时序数据时序数据特性循环性 指时间序列的变动有规律地徘徊于趋势线上下并反复出现季节性 一年内随季节变换而发生的有规律的周期性变化,比如流感季,
原始数据如下(data.csv): 由此可以得到特征值:x1社会从业人数  X2在岗职工工资总额X3社会消费零售总额X4城镇居民人均可支配收入X5城镇居民人均消费性支出X6年末总人口X7全社会固定资产投资额X8地区生产总值X9第一生产值X10税收X11居民消费价格指数X12第三产业与第二产业产值比X13居民消费水平Y财政收入一、数据分析1、数据分析:import numpy a
1. 预处理后CV数据在预处理后应符合以下规范:img, mask——两个数组分别储存原图片与切割后图片的路径(str)imgs, masks——两个数组分别储存原图片与切割后图片(tensor)masks中只有0与1,imgs变量类型为torch.long2.数据增广数据增广安排在data generator抓取数据时,对抓取数据进行相应处理再丢入模型中。目前计划做以下增广:随机裁剪(临近插值法
引言:为什么选择 TDengine 与 Rust? TDengine 是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库,支持高并发写入、高效查询及流式计算,通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。 Rust 作为一门系统级编程语言,近年来在数据库、嵌入式系统、分布式服务等领域迅速崛起,以其内存安全、高性能著称,与 TDengine 的高效特性天然契合,
原创 6月前
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一、收集、预处理数据收集:使用R包TSA的数据集,描述数据的基本统计特征【均值、方差、原始时序图】数据处理:因为数据来源可靠,故针对数据处理只做空缺值检查,其基本检测方法如下: 根据时间起点与时间终点以时间粒度确定的总的时间点数;将TSA的数据co2中数据映射到刚才确定的时间轴上,空缺的地方赋值为Null;针对值为Null的时间点,用该点两侧的时间点对应取值的平均值为其重新赋值;二、平稳
之前的章节在介绍时序数据的时候基本上时间作为index,提供values值产生了Series数据,一般时序index和values一一对齐,现实使用pandas处理数据会发现数据value和index存在位置差,需要将values前移或整体后移,这个时候可以借助pandas的shift函数来移动一下数值数据values.有的时候会发现index过密,想缩短时间学列的间隔值,这个时候可以考虑用asf
1.UML是什么,UML中有哪些图UML是统一建模语言(Unified Modeling Language)的缩写用例图(use case diagram)、类图(class diagram)、时序图(sequence diagram)、协作图(collaboration diagram)、状态图(statechart&nbsp
转载 2023-12-12 09:50:31
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前言1.Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。(1)查询 : Elasticsearch 允许执行和合并多种类型的搜索 — 结构化、非结构化、地理位置、度量指标 — 搜索方式随心而变。(2)分析 : 找到与查询最匹配的十个文档是一回事。但是如果面对的是十亿行日志,又该如何解读呢?Elasticsearch 聚合让您能够从大处着眼,探索数据的趋势和模式
一、什么是时序数据时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据,带时间标签的数据也称为时间序列数据。时间序列数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据,这些工业数据的典型特点是:产生频率快(每一个监测点一秒钟内可产生多条数据)、严重依赖于采集时间(每一条数据均要求对应唯一
# 处理时序数据的利器——Hive 时序数据是指按照时间顺序排列的数据,如传感器数据、日志数据等。在大数据领域中,对时序数据进行处理是非常常见的需求。Hive作为一个数据仓库工具,也可以很好地处理时序数据。本文将介绍如何利用Hive处理时序数据,并通过代码示例演示。 ## 时序数据处理流程 处理时序数据的一般流程包括数据的导入、清洗、分析和可视化。在Hive中,可以利用HiveQL进行数据
原创 2024-03-04 05:07:03
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初探时序数据库-InfluxDB最近公司有个需求需要借助InfluxDB实现(或者更准确的说,使用该数据库可以更容易的实现),因此稍微看了下这个数据库,把比较重要的一些东西先简单记录一下,日后如果采坑,也会继续在下面补充。零、下载&安装官方地址:https://portal.influxdata.com/downloads/一、什么是时序数据库,它可以用来做什么?简单来说时序数据库就是存储
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