指标监控

该工具能够监控 HDFS 的各项指标，并将数据存储至 MySQL 数据库。使用前，请先在 MySQL 中创建名为 nihao 的数据表，用于存储监控指标数据。 nihao 表结构： | 列名 | 数据类型 | 默认值 | 描述 ||---|---|---|---|| dt | datetime | NULL | 数据时间 || AddBlockNumOps | bigint(20) | NULL | 添加块操作次数 || BlockReceivedAndDeletedNumOps | bigint(20) | NULL | 接收并删除块操作次数 || CompleteNumOps | bigint(20) | NULL | 完成操作次数 || CreateNumOps | bigint(20) | NULL | 创建操作次数 || DeleteNumOps | bigint(20) | NULL | 删除操作次数 || GetFileInfoNumOps | bigint(20) | NULL | 获取文件信息操作次数 || RenameNumOps | bigint(20) | NULL | 重命名操作次数 || SendHeartbeatNumOps | bigint(20) | NULL | 发送心跳操作次数 || AddBlockAvgTime | double | NULL | 添加块平均时间 || BlockReceivedAndDeletedAvgTime | double | NULL | 接收并删除块平均时间 || CompleteAvgTime | double | NULL | 完成平均时间 || CreateAvgTime | double | NULL | 创建平均时间 || DeleteAvgTime | double | NULL | 删除平均时间 || GetFileInfoAvgTime | double | NULL | 获取文件信息平均时间 || RenameAvgTime | double | NULL | 重命名平均时间 || SendHeartbeatAvgTime | double | NULL | 发送心跳平均时间 |

MongoDB是一个流行的开源文档型数据库系统，以其灵活性和高性能而受到广泛的采用。在管理和优化MongoDB实例时，监控其运行状态是至关重要的。mongodb-stat命令是MongoDB提供的一个实用工具，用于实时查看数据库的性能指标。通过这个命令，我们可以了解数据库的插入、查询、更新、删除等操作的频率，以及内存使用、磁盘写入、索引命中率等关键信息。 监控项说明 insert: 显示每秒插入到集合中的文档数量。 query: 指示每秒执行的查询操作数。 update: 表示每秒执行的更新操作数。 delete: 显示每秒删除的文档数。 getmore: 每秒执行的getmore操作次数，通常与分页查询相关。 command/s: 统计每秒执行的所有命令，包括但不限于上述的插入、查询、更新和删除。 flushes/s: 每秒执行的fsync操作次数，确保数据被持久化到磁盘。 mapped/s: 显示所有通过内存映射的数据总量（MB）。 vsize: 虚拟内存的总使用量（MB）。 res: 物理内存使用量（MB）。 faults/s: 每秒的页面错误（页失效）次数，当数据从内存交换到交换空间时发生。 locked %: 数据库被锁定的时间百分比，应尽量保持在较低水平以避免阻塞。 idx miss %: 索引未命中的百分比，如果过高可能需要检查索引设置。 q t|r|w: 队列长度信息，分别代表总的、读操作和写操作的队列长度。 conn: 当前连接到MongoDB实例的客户端连接数。 time: 输出的时间戳。 web控制台监控 MongoDB还提供了一个基于Web的监控界面，监听在端口28017，默认情况下可以通过浏览器访问http://:28017/来查看。此界面提供更直观的图形化展示，包括服务器基本信息、连接状态（如锁类型、等待和查询信息）、各个数据库和集合的访问统计，以及日志信息等。 在监控MongoDB性能时，可以使用mongodb-stat命令的参数来调整监控的间隔时间和次数，例如./mongostat -n 10 1表示每秒执行一次监控，总共执行1次。

在数据挖掘中，衡量分类方法优劣的指标多种多样，以下列举几项关键指标： 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例，是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间，体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间，影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力，体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力，决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度，影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度，影响模型的效率和可解释性。 8. 决策树大小:- 决策树模型的规模和复杂程度，影响模型的效率和可解释性。 9. 分类规则简洁性:- 分类规则的易懂程度，影响模型的可解释性和可应用性。

该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能，并将指标可视化，叠加在烛台图上。

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。

这是一个用MATLAB编写的KDJ指标，可以直接下载并放入当前文件夹使用。操作简便，欢迎大家提出改进建议。

各模块设定统计指标，便于数据分析 基于数据分析优化产品 追踪用户行为，分析网站轨迹 重点关注异常数据，探究原因 简化数据维度，明确数据变化原因 报表格式灵活（日报/周报/月报等）

核心指标： 曝光量（Impressions）：广告被展示的次数 点击量（Clicks）：用户点击广告的次数 转化率（Conversions）：点击后完成特定操作的用户数量 每次点击费用（CPC）：每次广告点击所需支付的费用 每次展示费用（CPM）：每次广告展示所需支付的费用 YAML文件： 用于定义数据提取规则 CSV文件： 包含实际广告投放数据

Kafka 网页监控工具包，帮助大数据和 Kafka 学习者深入了解 Kafka 运行情况。

SQL监控工具用于追踪客户端执行过的SQL语句。