PyFlux库函数是什么?

PyFlux库函数是什么?,第1张

PyFlux是Python编程语言的开源时间序列库。PyFlux是Python中为处理时间序列问题而创建的开源库。该库有一系列极好的时间序列模型,包括但不限于 ARIMA、 GARCH 和 VAR 模型。简而言之,PyFlux提供了一个时间序列建模的概率方法。

PyFlux允许使用时间序列建模,并且已经实现了像GARCH这样的现代时间序列模型。

时间序列研究是统计学和计量经济学的一个子领域,目标可以描述时间序列如何表现(以潜在的因素或兴趣的特征来表示),也可以借此预测未来的行为。

扩展资料:

Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数,而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据接口、图形系统、XML处理等额外的功能。Python标准库命名接口清晰、文档良好,很容易学习和使用。

Python标准库的主要功能有:

文本处理,包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持,二进制数据处理等功能

文件处理,包含文件 *** 作、创建临时文件、文件压缩与归档、 *** 作配置文件等功能

*** 作系统功能,包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、写日记(logging)等功能

网络通信,包含网络套接字,SSL加密通信、异步网络通信等功能

网络协议,支持HTTP,FTP,SMTP,POP,IMAP,NNTP,XMLRPC等多种网络协议,并提供了编写网络服务器的框架

W3C格式支持,包含HTML,SGML,XML的处理

其它功能,包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等

参考资料:百度百科-Python

今天真是一个美好的时代,有无数的开源系统可以为我们提供服务,现在有许多开发软件可以用到工业大数据中,当然很多系统还不成熟,应用到工业中还需要小心,并且需要开发人员对其进行一定的优化和调整。下面就简单介绍一些开源的大数据工具软件,看看有哪些能够应用到工业大数据领域。

下面这张图是我根据网上流传的一张开源大数据软件分类图整理的:

我们可以把开源大数据软件分成几类,有一些可以逐步应用到工业大数据领域,下面就一一介绍一下这些软件。(以下系统介绍大都来源于网络)

1、数据存储类

(1)关系数据库MySQL

这个就不用太多介绍了吧,关系型数据库领域应用最广泛的开源软件,目前属于 Oracle 旗下产品。

(2)文件数据库Hadoop

Hadoop是大数据时代的明星产品,它最大的成就在于实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed FileSystem),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上,而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。

Hadoop可以在工业大数据应用中用来作为底层的基础数据库,由于它采用了分布式部署的方式,如果是私有云部署,适用于大型企业集团。如果是公有云的话,可以用来存储文档、视频、图像等资料。

(3)列数据库Hbase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

基于Hbase开发的OpenTSDB,可以存储所有的时序(无须采样)来构建一个分布式、可伸缩的时间序列数据库。它支持秒级数据采集所有metrics,支持永久存储,可以做容量规划,并很容易的接入到现有的报警系统里。

这样的话,它就可以替代在工业领域用得最多的实时数据库。

(4)文档数据库MongoDB

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。

MongoDB适合于存储工业大数据中的各类文档,包括各类图纸、文档等。

(5)图数据库Neo4j/OrientDB

图数据库不是存放图片的,是基于图的形式构建的数据系统。

Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、 企业级 的数据库的所有好处。

OrientDB是兼具文档数据库的灵活性和图形数据库管理 链接 能力的可深层次扩展的文档-图形数据库管理系统。可选无模式、全模式或混合模式下。支持许多高级特性,诸如ACID事务、快速索引,原生和SQL查询功能。可以JSON格式导入、导出文档。若不执行昂贵的JOIN *** 作的话,如同关系数据库可在几毫秒内可检索数以百记的链接文档图。

这些数据库都可以用来存储非结构化数据。

2、数据分析类

(1)批处理MapReduce/Spark

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。

这些大数据的明星产品可以用来做工业大数据的处理。

(2)流处理Storm

Storm是一个开源的分布式实时计算系统,可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm有很多使用场景:如实时分析,在线机器学习,持续计算,分布式RPC,ETL等等。Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快(在一个小集群中,每个结点每秒可以处理数以百万计的消息)。Storm的部署和运维都很便捷,而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。

(3)图处理Giraph

Giraph是什么?Giraph是Apache基金会开源项目之一,被定义为迭代式图处理系统。他架构在Hadoop之上,提供了图处理接口,专门处理大数据的图问题。

Giraph的存在很有必要,现在的大数据的图问题又很多,例如表达人与人之间的关系的有社交网络,搜索引擎需要经常计算网页与网页之间的关系,而map-reduce接口不太适合实现图算法。

Giraph主要用于分析用户或者内容之间的联系或重要性。

(4)并行计算MPI/OpenCL

OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向 异构系统 通用目的并行编程的开放式、免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算 服务器 、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在 游戏 、 娱乐 、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。

(5)分析框架Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。

(6)分析框架Pig

Apache Pig 是apache平台下的一个免费开源项目,Pig为大型数据集的处理提供了更高层次的抽象,很多时候数据的处理需要多个MapReduce过程才能实现,使得数据处理过程与该模式匹配可能很困难。有了Pig就能够使用更丰富的数据结构。[2]

Pig LatinPig Latin 是一个相对简单的语言,一条语句 就是一个 *** 作,与数据库的表类似,可以在关系数据库中找到它(其中,元组代表行,并且每个元组都由字段组成)。

Pig 拥有大量的数据类型,不仅支持包、元组和映射等高级概念,还支持简单的数据类型,如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。并且,还有一套完整的比较运算符,包括使用正则表达式的丰富匹配模式。


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