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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