使用 Python，Elasticsearch 和 Kibana 进行实时异常检测的开源框架。
该项目的目的是执行以下功能：
消耗从各种文件和流格式的数据。
实时转换数据流以获取感兴趣的统计信息，如聚合，计数，会话，分组或提取功能。
通过无监督的机器学习对产生的流进行建模，以全局或者在设备/用户层面捕获正常的基线行为。
通过将每个新事件与基准模型进行比较来评分。
在轻量级可定制仪表板上可视化异常事件，并且轻量级的后端。
安装
推荐的安装方法是在 Python 3.x virtalenv 中使用 pip。
virtualenv --python=python3 dsio-env source dsio-env/bin/activate pip install -e git+https://github.com/MentatInnovations/datastream.io#egg=dsio
用法
您可以通过命令行使用 dsio 或将其导入到您的 Python 代码中。您可以使用内置的 Bokeh 服务器可视化您的数据流，也可以将它们重新定位到 Elasticsearch，并使用 Kibana 对其进行可视化。在任何一种情况下，dsio 都会为您的数据流生成适当的仪表板。另外，如果您通过 Jupyter 笔记本调用 dsio，则会将流式 Bokeh 仪表板嵌入到同一个笔记本中。
-
前言 相信大家在做爬虫项目的时候，都会遇到异常，使用 Python，Elasticsearch 和 Kibana 进行实时异常检测的开源框架。 该项目的目的是执行以下功能： 消耗从各种文件和流格式的数据。 实时转换数据流以获取感兴趣的统计信息，如聚合，计数，会话，- 分组或提取功能。 通过无监督的机器学习对产生的流进行建模，以全局或者在设备/用户层面捕获正常的基线行为。 通过将每个新事件与基准模型
-
import java.io.*; public class TestDataStream { public static void main(String[] args) { ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); DataOutputStream
-
flume-ng使用hdfs sink时出现此异常，未设置属性tier1.sinks.sink1.hdfs.fileType=DataStream 转载于:https://www.cnblogs.com/lvdong-1986/p/5018176.html
-
实现java.io.Serializable这个接口是为序列化,serialVersionUID 用来表明实现序列化类的不同版本间的兼容性。如果你修改了此类, 要修改此值。否则以前用老版本的类序列化的类恢复时会出错。 实现后如果你用的是工具的话会出来警告,他会提示你,可以自动生成private static final long serialVersionUID = 1L; 为了在反序列化时，确保
-
flink 1.12.0 提示keyBy警告 Symbol keyBy is deprecated. use [[DataStream.keyBy(KeySelector)]] instead 一、问题描述 flink 1.12相对于1.10个别接口有更新，所以，需要依据代码进行微调。例如keyBy方法 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HyrtAct5
-
java.io 字节流 基类 InputStream 和 OutputStream 字节流主要操作 byte 类型数据，以 byte 数组为准，java 中每一种字节流的基本功能依赖于基本类 InputStream 和 Outputstream，他们是抽象类，不能直接使用。字节流能处理所有类型的数据(如图片、avi 等)。 InputStream InputStream 是所有表示字节输入流的基类
-
DataStream对象，简称ds，作为流计算编程的核心上下文。提供多种功能 //1:接入数据源 1：ds由env和SourceFunction产生，完成接入数据源的功能 //2:数据处理 2：filter。实现过滤功能 3：map，实现1->1的映射转换 4：flatmap，实现拆解字符串等复杂的转换功能 5：project，实现字段裁剪 6：transform实现复杂需求的功能 //3:joi
-
任务描述： 线上版本背景：之前Flink sql任务不能有多个task，也没有嵌套json解析 udf方法，所以考量用的是 DataStream 实现 优化背景：Flink 目前以实现 一个任务多个task/sink，也有 嵌套json解析 udf方法，为了方便运维，优化成使用 Flink Sql 来实现 用时估计：一星期 实际完成时间：三天（背景：之前已追踪过 Java DataStream 项
-
安装好Hadoop后一直没有用 今天往hdfs上传文件的时候突然出现如下bug,翻看别人的博客和相关查找后 发现是自己当时可能使用了两次hadoop namenode -format 命令 hadoop dfs -put ~/words.txt /test DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecat
-
1.简介 1.1 IO分类 Java IO一般包含两个部分：http://java.io的阻塞型IO和java.nio的非阻塞型IO，即NIO。 系统运行的瓶颈一般在于IO操作，一般打开某个IO通道需要大量的时间，同时端口中不一定就有足够的数据，这样read方法就一直等待读取此端口的内容，从而浪费大量的系统资源。 使用java的多线程技术在当前进程中创建线程也是要花费一定的时间和系统资源的，因此不
-
#ifndef MYWIDGET_H #define MYWIDGET_H #include <QWidget> class MyWidget : public QWidget { Q_OBJECT public: explicit MyWidget(QWidget *parent = 0); signals: public slots: }; #endif //
-
问题描述 在尝试使用Pulsar-Flink-Connector的相关API时，出现了问题。相关代码很简单： 相关代码 package org.happy.test; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.Stre
-
异常值检测架构概述。 { "event_log_path": "..." } event_log_path (optional, string) 指定异常事件日志的路径。 返回 上一级
-
异常值检测和逐出是动态确定上游群集中，某些主机是否正在执行不同于其他主机的过程，并将其从正常负载平衡集中移除。 性能可能会受到不同程度的影响，例如连续的故障，时间成功率，时间延迟等。异常检测是被动健康检查的一种形式。 Envoy还支持主动健康检查。被动和主动健康检查可以一起使用或独立使用，形成整体上游健康检查解决方案的基础。 逐出算法 取决于异常值检测的类型，弹出或者以行内（例如在连续5xx的情况
-
{ "consecutive_5xx": "...", "consecutive_gateway_failure": "...", "interval_ms": "...", "base_ejection_time_ms": "...", "max_ejection_percent": "...", "enforcing_consecutive_5xx" : "...",
-
基本模式学习和检测各种异常。 谢谢你。
-
异常检测与处理 [MCE] mce=off 彻底禁用MCE(CONFIG_X86_MCE) [MCE] mce=dont_log_ce 不为已纠正错误(corrected error)记录日志。 [MCE] mce=容错级别[,超时] 容错级别(还可通过sysfs设置)： 0 在出现未能纠正的错误时panic，记录所有已纠正的错误 1(默认值) 在出现未能纠正的错误时panic或SIGBUS，记录
-
问题内容： 我有一个只有几列的熊猫数据框。 现在我知道某些行是基于某个列值的离群值。 例如 “ Vol”列的所有值都在周围，12xx而一个值是4000（离群值）。 现在，我想排除具有Vol此类列的行。 因此，从本质上讲，我需要在数据帧上放置一个过滤器，以便我们选择某一列的值在均值例如3个标准差以内的所有行。 有什么优雅的方法可以做到这一点？ 问题答案： 如果你的数据框中有多个列，并且希望删除至少一