异动分析（一）如何快速进行异常定位 小P：小H，最近X（某指标）下降的有点狠啊，帮忙找找看原因呗～ 小O：小H，今天Y（某指标）怎么没数据了，帮忙查查呗，急～ 小H：......相信大家对这些话应该很熟悉吧，作为一名数据分析师，异动分析是最重要也是最频繁的专题分析场景，狭义上异动分析只涉及指标的异常波动，广义上所有的数据异常都可以归纳到异动分析范畴。...本文就给大家介绍下如何快速进行异常定位。 数据传输异常 首先应该确认是否是数据传输造成的异常，一般情况下，指标骤降、数据丢失最有可能的原因就是传输异常造成的。...工业上检测时间序列异常值的方法很多，可以参考基于时间序列的异常检测[1]，但对于异动分析来说就显得过于复杂了，因此只建议统计上的简单判断。...内因分析 如果你查看了调度，任务上下游，脚本逻辑，数据明细，也排除了正常波动还是无法确认异常的原因时，这个时候就需要着手进行专题分析了。
image.png 邮件表记录了某邮件App的数据，包括：编号（主键）、寄信人编号、收信人编号、枚举类型（completed表示邮件发送成功，no_completed表示邮件发送失败）。...因为要保留邮件表里的全部数据，所以使用左联结（邮件表为左表） 1 select 寄信人编号,收信人编号,枚举类型,日期,用户编号, 2 b.是否为黑名单 as 寄信人正常用户 3 from...分组后，如何汇总呢？ 因为要分析的是每天发送邮件失败的概率。 某一天发送邮件失败的概率=发送邮件失败数（枚举类型这一列中值为no_completed的个数）/发送邮件总数（枚举类型这一类的总数）。...2.考查如何进行分组汇总。...3.考查如何用format函数保留小数点位数 4.考察count函数，case语句的用法 5.考察如何使用多维度拆解分析方法，将复杂的业务问题拆解为一个一个可以解决的子问题 【举一反三】 以下是某班同学的成绩表
● 我一个朋友想做数据分析，她是学物理的，过去有一些工作经验，但是跟数据分析没什么关系，去面试数据分析有压力吗？ ● 我是文科生，没有数据分析经验，也没有数理统计基础，想找一份数据分析的工作难吗？...归根溯源，很多人看好数据分析，想要入职数据分析岗位，但是为什么选择数据分析，你真的想清楚弄明白了吗？是单纯的因为看好这个职业的发展？还是因为看到市场需求，单纯的跟风转行？...还是对数据热衷，单纯的喜欢数据，被数字吸引？或者还没想好自己想做什么？…… 本文将从三个方面给大家解读以上困惑，希望大家能找准自己的定位，并找到自己心仪的工作。...在这门数据分析师集训课程中，你将掌握如何建置数据仓库、使用可视化方法发现数据中的模式规律、使用统计分析方法进行验证、结合数据建模技术进行预测并清晰传达你的洞察。毕业后，你将成为企业抢手的数据分析师。...一、课程信息 时间：2019.9.21日开课（三个月周末集训） 地点：北京现场 & 全国直播 授课安排：现场班9800元 远程班7800元 二、如何报名？ 1.
关于如何定位分析bug，大的方面就两种方式：一是抓包接口定位分析，二是看系统日志。 首先说抓包接口，如果你是web项目的话，一般工作中使用方式比较多的是使用浏览器自带的F12抓包看接口请求。...然后点击我的订单，会调后端接口，后端从数据库取相关信息，然后前端渲染展示商品和支付信息。 搞明白这个场景的数据流转就很容易定位分析这个bug了，可以使用抓包工具抓包这个我的订单调后端的接口。...以上，就是定位一个bug是属于前端还是后端的分析思路，这个基本也是面试必问问题。 说完了如何通过抓包接口定位分析bug，再来聊聊如何通过查看日志来分析bug。...主要讲解了如何通过抓包去定位分析前端后端问题，以及如何查看日志去定位分析问题。 总之，bug定位分析能力是一枚测试的核心能力，你可以不会自动化，可以不会性能。因为这些都会有专门的测试工程师去负责。...但是如何定位分析bug，如何编写测试用例，这些都是每一个测试安身立命的家伙，所以一定要掌握好。
往期经典： 缺陷定位 | 测试发现了Bug，还要分析定位Bug？...（一） 我觉得BUG分析推理定位很有意思，很像侦破案件，根据用户提供的各种证据信息，分析推理，逐步尝试复原现场，最终还原案发现场，这是最高光的时刻，也是最荣耀的时刻，也是值得他人尊敬和敬佩的...分析用户账号数据，查看用户的注册时间，判断是否与老账号数据兼容有关系，导致的问题；查看用户操作行为，判断用户时候进行了异常操作导致的问题；与正常用户数据对比，判断是否是错误的数据导致的问题。...这个应该不一定吧，确实表象是后端出错了，但不一定是后端BUG导致的，也可能是前端传参错误、异常导致的，也可能是接口A给前端返的错误、异常的数据，导致前端拿错误、异常的参数进行接口B的请求出错了；也可能是前端...H5传递给App的参数错误、异常，导致App拿到错误的参数请求接口出错了，都是有可能的，所以BUG的发生需要进一步分析定位和确认，不能盲目的下结论。
本文将介绍消失的异常堆栈的原因，即JIT编译器对异常进行的优化，以及如何快速定位问题。此外，还将讨论异常优化机制Fast Throw的使用条件和性能影响。...通过一个实际案例，将详细阐述如何通过追溯日志和分析系统指标来定位问题的根因。无论是在大促期间还是平时运维中，追本溯源并解决问题的能力都是非常关键的。...在618保障大促稳定性过程中，消失的异常堆栈可能会带来严重的麻烦，因为这些堆栈信息是我们解决线上问题的关键之一。如何快速定位问题？...、数据分片、流量控制、拥塞控制等。...快速重传则依赖于数据包的期望序列号，并进行一致性检查。
前言 于前端而言，不管是开发还是生产阶段，异常的捕获和定位都是至关重要的。 开发阶段，通过详细的报错信息，我们可以快速定位并解决问题。...在生产，通过异常监控，根据异常埋点信息，我们可以第一时间知道异常信息，不至于造成严重后果。 ?...但是在我们开发阶段这样是不利于我们定位和调试问题的。所以我们可以开启 source map 模式。...关于异步的异常捕获 为什么 try...catch...不能捕获到异步的异常？...那我们应该如何捕获异步的异常呢？
对于异常数据的分析，相信每位数据分析师都不陌生，对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。...去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章，过了一年后有了更进一步的思路和想法，因此再次分享一下，对于数据分析师常见的“异常数据分析”。 分析思路包括以下5个步骤： 1....一般来说，业务数据下降这类问题会是业务方主动提出的。当然作为数据分析师也可能凭借数据敏感，发现异常数据。 这个步骤主要思考4个小问题： 什么叫异常数据？ 异常数据真的是问题吗？对比标准是什么：KPI？...竞争对手等等 数据出口、指标计算口径是一致的吗？ 数据的真实性如何？有没有宕机、传输有没有丢包、数据流转是否有预警等等 2. 判断问题严重吗？...附1：异常数据分析流程（去年） 附2：此图为一些分析视角，仅供参考
之前性能测试也写过几篇文章，作为铺垫，可以看一下 如何自学性能测试？ 新人做性能测试，如何确定目标压测TPS? 性能测试如何做全链路压测？...那么接下来详细聊聊如何定位分析性能瓶颈，并调优呢？首先，说一下相对专业一些的性能测试在压测之前一般是怎么做的？...为什么讲性能瓶颈分析之前要先讲监控呢？ 原因很简单，监控就像是人的眼睛一样，或者说就像是做手工测试时定位分析bug需要先去看日志报什么错一样，那么一通百通，性能测试问题瓶颈定位分析也是如此。...关于响应时间这个问题定位分析，我们还可以使用jprofiler工具去统计每个方法耗费时间定位到代码级别 三.压测过程中cpu过高或者飙升如何定位分析？ 使用了复杂的算法，比如加密，解密。...下面是定位分析过程，尽量定位到代码级别再去开发看问题。
执行内存分析：在 MAT 中，可以执行各种内存分析操作，以定位导致 OutOfMemoryError 异常的原因。...定位异常代码：在进行内存分析的过程中，可以尝试定位导致 OutOfMemoryError 异常的相关代码。根据分析结果，可以查看对象的引用关系，确定哪些代码路径导致了内存泄漏或者内存消耗过大的问题。...异常没有发生定位异常代码异常没有发生定位异常代码，需要通过jmap生成dump文件。然后将其导入到 MAT 中进行分析。...分析堆转储文件：当发生 OutOfMemoryError 异常时，可以生成堆转储文件，通过分析该文件来定位内存泄漏或者内存使用过多的原因。...使用更高效的数据结构和算法：选择更适合场景的数据结构和算法，以减少内存使用量和提高性能。分析内存使用情况：定期监控应用程序的内存使用情况，及时发现潜在的问题并采取相应措施。
如何定位导致数据倾斜的代码 数据倾斜只会发生在 shuffle 过程中。...然后我们就知道如何快速定位出发生数据倾斜的 stage 对应代码的哪一个部分了。...我们建议直接看 yarn-client 模式下本地log 的异常栈，或者是通过 YARN 查看 yarn-cluster 模式下的 log 中的异常栈。...一般来说，通过异常栈信息就可以定位到你的代码中哪一行发生了内存溢出。然后在那行代码附近找找，一般也会有 shuffle 类算子，此时很可能就是这个算子导致了数据倾斜。...查看导致数据倾斜的 key 的数据分布情况 知道了数据倾斜发生在哪里之后，通常需要分析一下那个执行了 shuffle 操作并且导致了数据倾斜的 RDD/Hive 表，查看一下其中 key 的分布情况。
起因 最近一段时间，生产系统持续碰到一些数据库异常，导致 sql 执行失败。...若没有设置，一旦如果数据库相关地址参数错误错误，将会长时间阻塞在建立数据库连接上。 使用网上一张图可以清晰的解析前三者关系。 ? 数据库相关异常分析 实际上还存在操作系统层面上 Socket 超时。...net_read_timeout 该超时不知道如何模拟:(。...BatchUpdateException 这个错误是发生在数据批量导入时。当时数据量大概 20 多W条，然后在批量插入时抛出该异常。以下为批量插入代码。...数据库相关异常分析 查看时序图可知，在真正执行 SqlMapClientCallback 回调方法逻辑时，这个时候会首先从 DataSource 获取 Connection， 然后后面开始执行 SqlMapClientCallback
JVMTI可以提供性能分析、debug、内存管理、线程分析等功能。 JPDA 定义了一个完整独立的体系，它由三个相对独立的层次共同组成，而且规定了它们三者之间的交互方式，或者说定义了它们通信的接口。...类似的，JVMTI 的运行结果，被格式化成 JDWP 数据包，发送给调试者并返回给 JDI 调用。而调试器开发人员就是通过 JDI 得到数据，发出指令。 ?...、回应数据和错误代码，保证了前端和后端的 JVMTI 和 JDI 的通信通畅。...cout << "测试结果-异常类的名称：" << exception_class_name << endl; cout << "测试结果-输出异常信息(可以分析行号)：" << endl...; 测试结果-定位方法位置：0 -> 43 测试结果-异常类的名称：Ljava/lang/NullPointerException; 测试结果-输出异常信息(可以分析行号)： java.lang.NullPointerException
什么是异常(outlier)?Hawkins(1980)给出了异常的本质性的定义：异常是在数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非随机偏差，而是产生于完全不同的机制。...在某个季节里，某一天的气温很高或很低，这个温度数据就是一个异常。异常检测和分析是数据挖掘中一个重要方面，也是一个非常有趣的挖掘课题。...异常检测具有广泛的应用，如电信和信用卡欺骗、贷款审批、药物研究、医疗分析、消费者行为分析、气象预报、金融领域客户分类、网络入侵检测等 。 ...局部异常观点摈弃了以前所有的异常定义中非此即彼的绝对异常观念，更加符合现实生活中的应用。 上述的异常检测算法是以静态数据集为研究对象，需要对数据集进行多次扫描，才能得到输出结果。...在现实生活中，对动态的数据集，即流数据的在线处理的需求更为迫切，因此，只需进行一次扫描便得到结果的数据流异常检测算法，成为当前的研究热点。
它作为一种动态跟踪工具，能够帮助运维高效地定位进程和服务故障。它像是一个侦探，通过系统调用的蛛丝马迹，告诉你异常的真相。 它能够打开应用进程的这个黑盒，通过系统调用的线索告诉你进程大概在干嘛。...-e expr 指定一个表达式,用来控制如何跟踪.格式如下: [qualifier=][!]value1[,value2]......-e read= #输出从指定文件中读出 的数据 -e write= #输出写入到指定文件中的数据....WeiyiGeek.实例7系统调用计时 # 8.strace实战定位共享内存异常 # 有个服务启动时报错,错误日志大概告诉我们是获取共享内存出错通过strace看下 # shmget 267264 30097568...总结 1.当发现进程或服务异常时我们可以通过strace命令进行快速定位异常原因; 2.其可以让我们熟悉常用系统调用，能够更好地理解和使用strace命令; 3.当目标进程卡死在用户态时strace没有输出
在此基础上再进行细分筛查时，才可以更好地精细化定位问题来源。 3. 解释与结论 解释与结论即所谓的出分析报告阶段。...对分析结果进行合理的理论解释，判断数据分析结果是否与预期相符，如果相悖，则应该针对不足的部分进行再分析与实证。...4.行为事件分析应用场景举例 某互联网金融客户运营人员发现，4月10日号来自新浪渠道的 PV 数异常标高，因此需要快速排查原因：是异常流量还是虚假流量？...点击分析模型应用场景举例 例1：以上图天猫超市为案例，开发可对每一个前端模块进行埋点，然后上报数据，运营可在数据报表处下载对应数据，数据可包括：PV、UV、下单、GMV 等，可针对不同指标进行分析。...精准的定位用户才能实现精细化用户运营。我们需要从数据中寻找规律，来进行精准的用户分析和用户运营从而驱动业务增长，不能想当然的依靠经验来制定决策 每天进步一点点：数据分析1480 ? 长按扫码关注我
五年来，Kylin 已经成为了大数据版图中一个不可或缺的角色，帮助了全球上千家企业进行高效的大数据分析。 经过五年的发展，如今回头看，我们发现 Kylin 已经不仅仅是一个 OLAP 分析引擎。...建设银行、农业银行等已经使用 Kylin + Hadoop 来构建下一代大数据分析平台，解决扩容难和并发低的难题。...当你在分析(上滚、下钻等)过程中，Kylin 的数据是稳定一致的，所有层级的汇总结果都严格一致。...完整的用户权限和安全控制等，结合 Hadoop 的分布式存储和计算框架，它已经足以构成一个完整的分析型数据仓库方案。...Extreme OLAP Engine for Big Data」更改为 「Analytical Data Warehouse for Big Data」【2】，以更加准确地描述 Kylin 的能力和定位
---一、背景：客户在巡检时，发现 Greenplum 虽然正常运行，但有些数据的状态异常。...我们知道 Greenplum 的数据是存在主段和镜像段上的，当 primary 数据异常，会自动的启用 mirror 数据。当然为了保证数据的高可用，还是要及时修复异常数据。...11个数据节点处于 down 状态；三、故障分析及解决：3.1、数据检查：分别去down掉的节点中去查看数据文件（此处我们只取一个节点进行展示对比）：[gpadmin@data02 gpseg16]$...其实仔细看可以发现，上面的数据节点看起来都很正常，但还有个小小的问题：部分数据节点的角色存在异常，即有的"主段"角色变成了“镜像段”角色，有的"镜像段"角色变成了“主段”角色。...此时去之前异常数据节点中去查看数据文件，可以发现之前缺少的 postmaster.pid 文件都存在了，并且还多了 recovery.done 文件：[gpadmin@data02 gpseg16]$
1.问题描述 ---- 在使用PySpark的SparkSQL读取HDFS的文本文件创建DataFrame时，在做数据类型转换时会出现一些异常，如下： 1.在设置Schema字段类型为DoubleType...，抛“name 'DoubleType' is not defined”异常； 2.将读取的数据字段转换为DoubleType类型时抛“Double Type can not accept object...u'23' in type ”异常； 3.将字段定义为StringType类型，SparkSQL也可以对数据进行统计如sum求和，非数值的数据不会被统计。...具体异常如下： 异常一： NameError: name 'DoubleType' is not defined NameErrorTraceback (most recent call last) in...3.总结 ---- 1.在上述测试代码中，如果x1列的数据中有空字符串或者非数字字符串则会导致转换失败，因此在指定字段数据类型的时候，如果数据中存在“非法数据”则需要对数据进行剔除，否则不能正常执行。
总第198篇/张俊红 异常值是我们在数据分析中会经常遇到的一种特殊情况，所谓的异常值就是非正常数据。有的时候异常数据对我们是有用的，有的时候异常数据不仅对我们无用，反而会影响我们正常的分析结果。...比如在分析银行欺诈案例时，核心就是要发现异常值，这个时候异常值对我们是有用的。...再比如，在统计某个城市的平均收入的时候，有人月收入是好几个亿，这个时候这个人就是一个异常值，这个异常值会拉高城市的整体平均收入，因此可能会得到一个不真实的分析结果。...这一篇来分享下，如何识别异常值以及识别到异常值以后该如何处理。 1.识别异常值 1.1业务法 根据你对业务的理解，然后对每一个指标设定一个合理的范围，一旦超过这个范围，则认为是异常值。...2.异常值处理 通过上面识别异常值的方法我们就可以把数据中的异常值找出来，那找出异常值以后该怎么办呢？
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