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pandas 转化DataFrame后输出报错 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'total_sec

pandas 转化 数据为DataFrame后,DataFrame不能够print 否则会报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'total_seconds' #data的数据结构大致为[{...,'datetime':datetime.datetime(2022, 7, 4, 13, 55, 0, 500000, tzinfo=zoneinfo.ZoneInfo(key=�

sparkstreaming转换算子--窗口函数

window 画图理解 说明 countByWindow 对每个滑动窗口的数据执行count操作 reduceByWindow 对每个滑动窗口的数据执行reduce操作 reduceByKeyAndWindow 对每个滑动窗口的数据执行reduceByKey操作 countByValueAndWindow 对每个滑动窗口的数据执行countByValue操作 都需要传入两个

Maximum execution time of 30 seconds exceeded解决办法

https://www.cnblogs.com/dgjunjie/p/3733457.html 程序中存在较多的较验,出现Maximum execution time of 30 seconds exceeded,在网上查到的解决办法, 问题解决,备忘 来源网址:http://www.oschina.net/code/snippet_262017_19330 今天给朋友配置wamp的时候,刚刚搭建好,打开一个本地站

MySQL: DATE, TIME, DATETIME, TIMESTAMP

  DATE:       DATETIME:       TIMESTAMP:         Fractional Seconds:  

MySQL: Fractional Seconds

    https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/fractional-seconds.html             CREATE TABLE fractional (c1 TIME(3), c2 DATETIME(3), c3 TIMESTAMP(4));      

Redisson分布式

参考链接:https://www.cnblogs.com/jklixin/p/13212864.html 官网连接:https://redisson.org Redisson分布式 GitHub中文文档 概念:是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid)。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象,还提供了许多分布式服务 引入依赖 <d

grafana 创建带联动效果的选单

本文主要介绍 grafana 连接 prometheus 创建监控看板,并可以通过建立有联动关系的下拉选单来过滤指标 查询变量 当 grafana 接入 prometheus 的时候,可以通过如下 function 来将查询结果转换为 grafana 看板的变量以供过滤: Name Description Used API endpoints label_name

DStream窗口操作-countByWindow

package org.hnsw import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object DStream_winCountby { def main(args: Array[String]): Unit = { //1、初始化Context上下文 val conf = new SparkConf().setAppName("

DStream窗口操作-DStream_ReduceBykeyAndWindow

package org.hnsw import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object DStream_ReduceBykeyAndWindow { def main(args: Array[String]): Unit = { //1、初始化Context上下文 val conf = new SparkConf().set

Prometheus 四种metric类型

Prometheus的4种metrics(指标)类型: Counter Gauge Histogram Summary 四种指标类型的数据对象都是数字,如果要监控文本类的信息只能通过指标名称或者 label 来呈现,在 zabbix 一类的监控中指标类型本身支持 Log 和文本,当然在这里我们不是要讨论 Prometheus 的局限性,而是要看一看 Pro

51、reduce_domain对耗时的影响

图像由reduce_domain截出来的ROI进行图像均值mean_image以及转换灰度图rgb1_to_gray所用耗时跟对整张图像进行相同处理的耗时几乎一样.  read_image (Mode1, 'Mode1.bmp') *整张图像均值计时:13ms count_seconds(Start) mean_image (Mode1, ImageMean0, 40,40) count_seconds(En

crash命令 —— repeat

参考:https://crash-utility.github.io/help_pages/repeat.html 用法: 周期性执行某个命令 repeat -seconds cmd 比如: repeat -1 p jiffies : 一秒执行一次p jiffies

企业实践|分布式系统可观测性之应用业务指标监控

​简介:本文主要讲述如何建立应用业务指标Metrics监控和如何实现精准告警。Metrics 可以翻译为度量或者指标,指的是对于一些关键信息以可聚合的、数值的形式做定期统计,并绘制出各种趋势图表。透过它,我们可以观察系统的状态与趋势。 作者简介: 赵君|南京爱福路汽车科技有限公司基础设施

Instrument: date

  + 号可省略 date +'%F %T' --date='+8 seconds' # 8秒后 date +'%F %T' --date='-8 seconds' # 8秒前 date +'%F %T' --date='+5 minutes' # 5分后 date +'%F %T' --date='-5 minutes

HH:MM:SS 转为秒单位

    import datetime def turn_second(t): h,m,s = t.split(':') return str(int(datetime.timedelta(hours=int(h),minutes=int(m),seconds=int(s)).total_seconds()))

企业实践|分布式系统可观测性之应用业务指标监控

作者简介: 赵君|南京爱福路汽车科技有限公司基础设施部云原生工程师,过去一直从事 java 相关的架构和研发工作。目前主要负责公司的云原生落地相关工作,负责 F6 基础设施和业务核心应用全面上云和云原生化改造。 徐航|南京爱福路汽车科技有限公司基础设施部云原生工程师,过去一直负责数

Go从入门到精通——示例——将 "秒" 解析为时间单位

将 "秒" 解析为时间单位   在本例中,使用一个数值表示时间中的 "秒" 值,然后使用 resolveTime() 函数将传入的秒数转换为天、小时和分钟等时间单位。 package main import ( "fmt" ) const ( //定义每分钟的秒数 SecondsPerMinute = 60 //定义每小时的秒

基于python的固定间隔时间执行实例解析

一 概念        datetime的用法如下: import datetime. # 打印当前时间 time1 = datetime.datetime.now() print(time1) # 打印按指定格式排版的时间 time2 = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')   二 源码解析   import time import datetime def

python时间格式转换--timedelta转换为时分秒 格式

方法一:strftime('%H:%M:%S',gmtime(x))) 例: from time import gmtime from time import strftime import pandas as pd import datetime from datetime import timedelta df=pd.read_excel(r'E:\数据源.xlsx') df=df[~df['审核时间'].isnull()] df[&#

HANA通过时间筛选条目时的SQL调优

今天查看expensive statement的时候发现了一些监控语句,执行时间大于1秒钟,语句如下: select count (*) from ME_WIP.ACTIVITY_LOGwhere DATE_TIME > add_seconds(localtoutc(now()), -1800)12这条语句的目标是查看最近30分钟生成的日志条目数。重复试了几次,执行时间在800ms到1秒钟上

CEPH 性能: 基准测试和 优化

客观的 此测试的目的是展示使用 INTEL SSDPEYKX040T8 NVMe 驱动器在 Ceph 集群(特别是 CephFS)中可实现的最大性能。为避免指控供应商作弊,使用行业标准 IO500 基准测试来评估整个存储设置的性能。 剧透:尽管只使用了 5 节点的 Ceph 集群,因此无法正式提交结果(至少需要 10 个节点),但获

大数据系列-SPARK-STREAMING流数据window

大数据系列-SPARK-STREAMING流数据window package com.test import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} //window object SparkStrea

时间格式化函数

function getNow() { var tempDate = new Date(Date.now()); var year = tempDate.getFullYear(); var month = tempDate.getMonth() + 1; if(month < 10){ month = 0 + month.toString(); } var day = tempDate.getDate(); if(day &l

分布式锁原理

基本原理 所有的服务从redis中插入数据 若插入成功 则表示拿到锁 则可以进行数据库操作 若插入失败 则未拿到锁 则不可以进行插入操作 可以使用redis SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX] 命令 EX seconds – 设置键key的过期时间,单位时秒 NX – 如果不存在 则

PHP将秒数转换成时分秒

function changeTimeType($seconds) { $seconds = intval($seconds); if ($seconds > 3600) { $hours = intval($seconds / 3600); $time = $hours . ":" . gmstrftime('%M:%S', $seconds); } else { $time = gmstrftime('%H:%M:%S', $secon