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Druid 从控制台(Druid console)中查询字段

从左侧的面板中打开 wikipedia 数据源,我们将会从这里对数据源中的 page 进行查询。...单击 page 然后从菜单中选项 Show:page : SELECT 查询语句将会在查询编辑器中显示。...但是,现在如果你进行查询的话是没有任何返回数据的,这是因为默认的查询时间为最近的一天, 但是我们的数据已经远比这个数据老。  因此我们需要删除这个过滤器(filter)。...需要注意的是,如果你使用的是这种方式查询的字段,那么返回的结果只会是退回 1 天。 同时在每一条记录的后面都会自动添加一个 Count 的字段。...请注意上图中的查询脚本和查询自动为你添加的 Count 字段。 https://www.ossez.com/t/druid-druid-console/13630

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    Spring Boot使用Druid进行维度的统计和监控

    ##Druid## Druid:一款为监控而生的数据库连接池框架,整个项目由数据库连接池、插件框架和SQL解析器组成。...Druid功能介于PowerDrill和Dremel之间,它几乎实现了Dremel的所有功能,并且从PowerDrill吸收一些有趣的数据格式。...Druid允许以类似Dremel和PowerDrill的方式进行单表查询,同时还增加了一些新特性,如为局部嵌套数据结构提供列式存储格式、为快速过滤做索引、实时摄取和查询、高容错的分布式体系架构等。...=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000 ###方式一原生的servlet和filter方式### 编写Servlet类: package com.example.web.servlet...; } } ###项目监控### 然后输入url访问,我的项目访问路径:http://localhost:8087/springbootdemo/druid/login.html,这个需要自己修改

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    Druid 从控制台(Druid console)中删除过滤器和运行查询

    在 datasource 的树中,单击 __time 然后选择 Remove Filter 单击 Run 来运行这个查询。...让我们对上面的查询语句进行一些编辑来看看在查询构建器中能够提供那些特性,请在查询构建起器中进行下面的一些修改: 第一列的 "page" 后面开始输入一个新列的名字 "countryName"。...SQL 查询都可以被转换为基于 JSON 格式的 Druid native query 来在 Druid 的数据节点中进行查询。...上面就是我们如何通过使用 Druid 控制的查询构建特性来构建的一个简单的数据查询。 在本页面的后续部分提供了更多的一些你可以尝试使用的查询实例。...同时请查看 进行查询的其他方法 部分中的内容来了解如何 在命令行工具或者 HTTP 上运行 Druid SQL 查询。

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    Apache Druid历险记

    1.3 Druid 适用 & 不适用场景 ⼀句话总结,Druid适合带时间维度、海量数据的实时/准实时分析 带时间字段的数据,且时间维度为分析的主要维度。 快速交互式查询,且亚秒级快速响应。...公共属性 type : 声明使⽤用的聚合器器类型 name : 定义返回值的字段名称,相当于sql语法中的字段别名 fieldName : 数据源中已定义的指标名称,该值不可以⾃自定义,必须与数据源中的指标名...普通的查询 Select Scan Search 聚合查询 Timeseries TopN GroupBy 元数据查询 Time Bounding Segment Metadata DataSource...主要需要理解的是三种内置的聚合查询,本质上做的操作是这样的。 timeseries: 时序查询,实际上即是对数据基于时间点(timestamp)的一次上卷。适合用来看某几个度量在一个时间段内的趋势。...适合看某个维度下的时间趋势,(比如美国和中国十年内GDP的增长趋势比对,在这里除了时间外国家就是另外一个维度) GroupBy: 适用于两个维度以上的查询,druid会根据维度切块,并且分别上卷,最后返回聚合集

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    NumPy中的维度Axis

    写作时间:2019-04-16 14:56:53 ---- 浅谈NumPy中的维度Axis NumPy中的维度是一个很重要的概念,很多函数的参数都需要给定维度Axis,如何直观的理解维度呢?...(有人将ndim属性叫维度,将axis叫轴,我还是习惯将axis称之为维度,axis=0称为第一个维度) 二维数组的列子 下面是一个二维数组的列子: In [1]: import numpy as np...对于axis=0第一个维度求和,不是将第一维度(行)中的所有元素相加,而是沿着第一个维度,将对应其他维度(列)的数据相加,分解开来就是第10个输入输出。...同理,对于axis=1,是沿着列,将行中的元素相加。 NumPy中对于维度的操作都是以类似这样的逻辑操作的。 多维数组 对于多维数组我们如何准确区分维度呢?下面以图示进行说明: ?...所以,我的结论就是:在概念上维度是从整体到局部看的,最外围的是第一个维度,然后依次往里,最内部的就是最后一维。

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    OLAP红与黑 | 也许你应该考虑一下Druid

    下面重点说一下维度的存储。 Druid 的一大亮点就是支持多维度实时聚合查询,简单来说就是 filter 和 group。而实现这个特性的关键技术主要两点:bitmap + 倒排。...首先,Druid 会将维度值编码映射成数字 ID,类似数据仓库中的维度表,主要是为了存储节省空间。比如上面图中的 Page 维度:Justin Bieber 被编码成 0,Ke$ha 被编码成 1。...在 druid 中的数据摄入官方支持了多种方式,关于各种方式的对比可以用如下一个图来概括。...Druid 的查询类型有下面几种: 聚合查询(Aggregation Queries): Timeseries : 可以简单理解为性能更好的 select。...元数据查询(Metadata Queries) Druid 的元数据一般是存储到 MySQL 中,包含一些 dataSource,segment 的元信息。

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    geoserver图层中的维度

    概述 在geoserver图层发布的时候有一个tab面板叫维度,里面包含了时间和高度两个维度,本文就讲一下geoserver有关维度的内容。...效果 数据来源 本文测试数据来源于中国地震台网——历史查询 (ceic.ac.cn),查询并下载了2012年以后震级大与四级的数据。...下载下来后转成csv导入到qgis中,并添加字段date,类型日期,并通过字段计算器输入公式to_date(time)给字段赋值。...geoserver发布数据 先添加shp数据源,再发布服务,发布服务的时候维度的配置如下图。 服务调用 服务发布完成后,通过openlayers进行调用测试,测试代码如下: 的精度,可精确到年、月、日、时、分、秒,例如,如果TIME的值是年的话,则展示该年的数据,如果如果TIME的值是月的话,则展示该月的数据; 高程维度(ELEVATION)跟时间维度类似

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    Numpy中的数组维度

    ., 23) 进行重新的排列时,在多维数组的多个轴的方向上,先分配最后一个轴(对于二维数组,即先分配行的方向,对于三维数组即先分配平面的方向) # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b的每一个平面的构成:\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b的每一个平面的构成: [[ 0 4 8] [

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    NumPy中的维度Axis

    写作时间:2019-04-16 14:56:53 ------ 浅谈NumPy中的维度Axis NumPy中的维度是一个很重要的概念,很多函数的参数都需要给定维度Axis,如何直观的理解维度呢?...(有人将ndim属性叫维度,将axis叫轴,我还是习惯将axis称之为维度,axis=0称为第一个维度) 二维数组的列子 下面是一个二维数组的列子: In [1]: import numpy as np...对于axis=0第一个维度求和,不是将第一维度(行)中的所有元素相加,而是沿着第一个维度,将对应其他维度(列)的数据相加,分解开来就是第10个输入输出。...同理,对于axis=1,是沿着列,将行中的元素相加。 NumPy中对于维度的操作都是以类似这样的逻辑操作的。 多维数组 对于多维数组我们如何准确区分维度呢?...下面以图示进行说明: [NumPy中的维度] 所以,我的结论就是:在概念上维度是从整体到局部看的,最外围的是第一个维度,然后依次往里,最内部的就是最后一维。

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    Druid 0.17入门(4)—— 数据查询方式大全

    本文收录于专辑 Druid入门指南 持续更新中~ 本文介绍Druid查询数据的方式,首先我们保证数据已经成功载入。 Druid查询基于HTTP,Druid提供了查询视图,并对结果进行了格式化。...二、原生JSON查询 Druid支持基于Json的查询 { "queryType" : "topN", "dataSource" : "wikipedia", "intervals" : [...Aggregation查询 Timeseries查询 { "queryType": "timeseries", "dataSource": "sample_datasource", "granularity...用Timeseries和TopN替代GroupBy 取消查询 DELETE /druid/v2/{queryId} curl -X DELETE "http://host:port/druid/v2...pretty 四、客户端查询 客户端查询是基于json的 具体查看 https://druid.apache.org/libraries.html 比如python查询的pydruid from pydruid.client

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    机器学习中的维度灾难

    一、介绍 本篇文章,我们将讨论所谓的“维度灾难”,并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释,并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。...二、维度灾难与过拟合 在之前引入的猫和狗的例子中,我们假设有无穷多的猫和狗的图片,然而,由于时间和处理能力限制,我们只得到10张图片(猫的图片或者狗的图片)。...尽管训练样本不能全都分类正确,但这个分类器的泛化能力比图5要好。 尽管图7中的简单的线性分类器比图5中的非线性分类器的效果差,但是图7的分类器的泛化能力强。...另一方面,如果增加特征维度,为了覆盖同样的特征值范围、防止过拟合,那么所需的训练样本数量就会成指数型增长。 在上面的例子中,我们展示了维度灾难会引起训练数据的稀疏化。...这种令人惊讶的反直觉发现部分解释了在分类中维度灾难的问题:在高维空间中,大部分的训练数据分布在定义为特征空间的超立方体的角落处。

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    ​十分钟了解 Apache Druid

    Druid 专为实时和历史数据的快速临时查询而构建。 部署在 AWS/GCP/Azure,混合云,k8s 和租用服务器上 Druid 可以部署在任何*NIX 环境中。无论是内部环境还是云环境。...你可以在你的指标中包括百万唯一维度值,并随意按任何维度组合 group 和 filter(Druid 中的 dimension 维度类似于时间序列数据库中的 tag)。...Druid 的核心设计融合了 OLAP/analytic databases,timeseries database,和 search systems 的理念,以创造一个适用广泛用例的统一系统。...architecture(核心架构)中。...自动数据备份 Druid 自动备份所有已经 indexed 的数据到一个文件系统,它可以是分布式文件系统,如 HDFS。你可以丢失所有 Druid 集群的数据,并快速从备份数据中重新加载。

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    python中函数的返回值详解

    1.返回值介绍 现实生活中的场景: 我给儿子10块钱,让他给我买包烟。...这个例子中,10块钱是我给儿子的,就相当于调用函数时传递到参数,让儿子买烟这个事情最终的目标是,让他把烟给你带回来然后给你对么,,,此时烟就是返回值 开发中的场景: 定义了一个函数,完成了获取室内温度,...想一想是不是应该把这个结果给调用者,只有调用者拥有了这个返回值,才能够根据当前的温度做适当的调整 综上所述: 所谓“返回值”,就是程序中函数完成一件事情后,最后给调用者的结果 2.带有返回值的函数 想要在函数中把结果返回给调用者...在本小节刚开始的时候,说过的“买烟”的例子中,最后儿子给你烟时,你一定是从儿子手中接过来 对么,程序也是如此,如果一个函数返回了一个数据,那么想要用这个数据,那么就需要保存 保存函数的返回值示例如下:...无返回值 有参数,有返回值 1.无参数,无返回值的函数 此类函数,不能接收参数,也没有返回值,一般情况下,打印提示灯类似的功能,使用这类的函数 def printMenu(): print('-

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    什么是 Druid

    Apache Druid 是一个实时分析型数据库,旨在对大型数据集进行快速查询和分析(“OLAP” 查询)。 Druid 最常被当做数据库,用以支持实时摄取、高查询性能和高稳定运行的应用场景。.../ OLAP Druid 的核心架构集合了数据仓库(data warehouses),时序数据库(timeseries databases),日志分析系统(logsearch systems)的概念。...Druid 的一些关键特性包括有: 列示存储格式(Columnar storage format) Druid 使用列式存储,这意味着在一个特定的数据查询中它只需要查询特定的列。...可扩展的分布式系统(Scalable distributed system) Druid通常部署在数十到数百台服务器的集群中, 并且可以提供每秒数百万级的数据导入,并且保存有万亿级的数据,同时提供 100ms...高性能并发处理(Massively parallel processing) Druid 可以在整个集群中并行处理查询。

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