分析图片服务日志.把日志(每个圈片访问次致.图片大小的总和)排行，取top10

最新推荐文章于 2025-05-05 17:08:20 发布
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本文介绍了一种使用awk命令处理HTTP服务器访问日志的方法，通过解析日志文件，可以统计每个文件的总访问次数及总流量，为网站流量分析和优化提供数据支持。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

想要的输出格式内容
单个文件大小乘以访问次数 访问次数 文件名（可带url）
awk ‘{print $7"\t"$10}’ /etc/httpd/logs/access_log |sort|uniq -c|awk ‘{print $1*$3,$1,$2}’|sort -rn|head

分布式数据库中的物化视图：原理与实现
AI天才研究院
06-14 490
随着数据量从“GB级”跃升至“PB级”，分布式数据库成为企业核心系统的标配（如电商的订单库、金融的交易库）。但分布式查询的“慢”问题却让开发者头疼：一个跨节点的聚合查询（如“统计全国各省份月销售额”）可能需要扫描数百万行数据，耗时从毫秒级飙升至秒级甚至分钟级。本文聚焦分布式数据库中的物化视图技术，覆盖其核心原理、实现策略、实战案例及未来趋势，帮助开发者理解何时用、如何用、如何避坑。本文从生活案例引出物化视图的概念，逐步拆解其与普通视图的区别、刷新策略、分布式特性；
BI工具多数据源融合：跨系统分析解决方案
大数据洞察的博客
07-08 358
想象你经营着一家奶茶店，收银台用Excel记销售额，仓库用ERP系统管原料库存，外卖平台有独立的订单数据，会员信息存在CRM里。想知道"哪种奶茶最赚钱"，你需要同时看销售额（Excel）、原料成本（ERP）、外卖销量（平台API）和会员复购（CRM）——但这些数据分散在4个系统，格式不同、字段含义各异，手动复制粘贴要花3小时，还容易出错。业务系统越复杂，数据越分散，决策越依赖经验而非数据。
oceanbase日志文件分类与常用视图
weixin_41561946的博客
06-18 556
日志文件分类 常用视图
15.日志分析入门
weixin_51126797的博客
05-05 994
• 理论： 你了解了日志分析的定义、重要性和常见类型。• 实践： 你查看了系统日志，分析了样本日志，识别了潜在异常。• 复习建议： 睡前回顾日志分析的四个步骤，想想生活中哪些设备会生成日志。
轻松精通awk数组企业问题案例
weixin_33809981的博客
08-22 180
轻松精通awk数组企业问题案例精彩超详细解答见http://edu.51cto.com/course/course_id-4319.html考试题1：处理以下文件内容,将域名取出并根据域名进行计数排序处理:(百度和sohu面试题)oldboy.loghttp://www.etiantian.org/index.htmlhttp://www.etiantian.org/1.htmlhttp://po...
一款非常好用的网站访问日志分析工具,360星图
我是来搞笑的小白
08-21 6703
原文转载自：豫章小站»《【分享】360星图，一款非常好用的网站访问日志分析工具》 广大站长有没有这样一个体验，网站流量异常，要通过网站日志来分析的时候非常头疼，日志文件很大，一条一条来查看分析几乎不可能，需要借助网站日志分析工具来分析，但很多日志只有一个大概的访问统计，不是很详细。 今天要介绍的就是一款功能强大，页面清新，使用方便简洁的日志分析工具—【360星图】，该工具具有以下功能：We...
用awk数组统计日志访问状况和网络连接状态
weixin_34241036的博客
05-16 200
统计ip及此ip访问的pv数#awk '{s[$1]++}END{for(key in s) print key,s[key]}' 12.log | sort -k2rn | head统计当前网络各种状态的连接数#netstat -na | awk '/^tcp/{s[$6]++}END{for(key in s) print key,s[key]}'注：awk也支持过滤功能...
基于Spark SQL对新闻网站项目案例分析
蔡政洁的博客
12-13 1419
目录一、需求分析二、数据准备（1）数据格式（2）基于Java开发离线数据生成器（3）基于业务数据创建hive表三、数据模型（1）需求一：对网站的pv分析（2）需求二：对网站的uv分析（3）需求三：新用户注册比率（4）需求四：用户跳出率（5）需求五：版块热度排行榜四、实施过程五、总结 一、需求分析 新闻网站需求： PV： PV是Page View，是指一个页面被所有用户访问次数的总和，页面被访问一次就被记 录1次PV。 UV： UV是User View，是指一个页面被多少个用户访问了，一个用户访问一次是1次
import akshare as ak import pandas as pd def fetch_total_fund_data(): """获取涨停板封板资金数据""" zt_pool = ak.stock_zt_pool_em(date=datetime.now().strftime("%Y%m%d")) # 计算当日封板资金总和（亿元） total_fund = zt_pool['封板资金'].sum() / 100000000 # 万元转亿元 return total_fund import sqlite3 import schedule import time from datetime import datetime, timedelta def save_to_db(): """定时保存数据到SQLite数据库""" data = fetch_total_fund_data() conn = sqlite3.connect('total_fund.db') data.to_sql('total_fund_data', conn, if_exists='append', index=False) conn.close() print(f"{pd.Timestamp.now()} - 已保存{len(data)}条记录") # 设置定时任务（每15秒钟执行） schedule.every(15).seconds.do(save_to_db) while True: schedule.run_pending() time.sleep(1) import plotly.express as px from dash import Dash, dcc, html, Input, Output import dash_bootstrap_components as dbc # 创建Dash应用 app = Dash(__name__, external_stylesheets=[dbc.themes.BOOTSTRAP]) app.layout = html.Div([ dcc.Interval(id='live-update', interval=60*1000), # 每分钟更新 dcc.Graph(id='live-bar-chart'), dcc.Dropdown(id='stock-selector', multi=True, options=[], placeholder="选择对比股票"), dcc.Graph(id='history-chart') ]) @app.callback( [Output('live-bar-chart', 'figure'), Output('stock-selector', 'options')], [Input('live-update', 'n_intervals')] ) def update_live_chart(n): """更新实时封板资金柱状图""" conn = sqlite3.connect('zt_pool.db') df = pd.read_sql("SELECT * FROM zt_pool_data", conn) conn.close() latest = df.groupby('代码').last().reset_index() fig_bar = px.bar( latest.nlargest(10, '封板资金'), x='名称', y='封板资金', title='实时封板资金TOP10', color='封板成功率', color_continuous_scale='RdYlGn' ) options = [{'label': f"{row['名称']}({row['代码']})", 'value': row['代码']} for _, row in latest.iterrows()] return fig_bar, options @app.callback( Output('history-chart', 'figure'), [Input('stock-selector', 'value')] ) def update_history_chart(selected_codes): """更新历史对比折线图""" if not selected_codes: return px.scatter() conn = sqlite3.connect('zt_pool.db') query = f"SELECT * FROM zt_pool_data WHERE 代码 IN ({','.join(['?']*len(selected_codes))})" df = pd.read_sql_query(query, conn, params=selected_codes) conn.close() df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间']) # 添加时间戳字段 fig_line = px.line( df, x='时间', y='封板资金', color='名称', title='封板资金历史趋势对比', markers=True, line_shape='spline' ) return fig_line if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)帮我检查这段代码是否有问题
最新发布
07-28
我们正在处理一个涉及定时任务、数据存储和Dash可视化的项目。根据之前的错误信息，我们主要关注定时任务部分（schedule.run_pending()）的问题，同时结合用户提到的数据保存到SQLite和使用Dash进行可视化，我们将...
【橘子Kibana】Kibana的分析能力Analytics之Map地图
liuwenqiang1314的博客
01-25 493
Maps:这里指的就是地图，你可以通过导入es对应的地理信息来支持geo方面的业务，而且基于这些数据我们可以在kibana上绘制关于地图，地理等信息的图。那你可能会问，有啥用。1、分析热点，我们可以用于分析哪些位置的数据分布比较集中进而采取对应的行为。2、事后恢复，当你的哪个位置的机房，服务器被摧毁(雷电)，此时事后你可以分析这个区域的人群分布，进而针对性用户去做补偿。3、地图业务，你可以做一些地图业务，比如送外卖等等吧。
经典面试问题: Top K 之 ---- 海量数据找出现次数最多或，不重复的。
weixin_34414650的博客
03-09 483
作者：林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金：https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客：http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub ： https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏： https://cloud.tencent.com/developer/use...
src请求拦截_关于打点日志上报时发送 gif 请求的学习
weixin_39926394的博客
12-09 695
❀ 日志上报的特点日志收集的功能业务优先级比较低，不应该阻塞其他功能的运行日志上报不关心响应，只需要把数据发出去就可以了❀ 直接发 request 请求client > nginx > server >>> client日志量大的时候对服务器压力山大流量消耗不容小觑可能会阻塞页面，用户体验有风险❀ 通过创建图片元素来发起请求以图片为载体，不存在跨域被拦截的问...
shell 练习题集合（思路和解答）
weixin_34397291的博客
02-02 201
##########################################################################################部分题目引用自：https://www.centos.bz/2012/07/shell-script-exercises/Q1题目：分析图片服务日志，把日志（每个图片访问次数*图片大小的总和）排行，...
awk
Zhao_S的专栏
09-21 469
统计字符串长度 expr length  "abc" read -p "please input a string:" a b=`expr length  "${a}"` for((i=1;i do ((c = $b - $i + 1)) echo -n $a |awk -F "" -v m="$c"  '{printf $m}' done echo ""
日志排序
qq_30339595的博客
02-21 1086
题目描述有一个网络日志，记录了网络中计算任务的执行情况，每个计算任务对应一条如下形式的日志记录： “hs_10000_p”是计算任务的名称， “2007-01-17 19:22:53,315”是计算任务开始执行的时间“年-月-日 时：分：秒，毫秒”， “253.035(s)”是计算任务消耗的时间(以秒计) hs_10000_p 2007-01-17 19:22:53,315 253.035(s) ...
把问题倒过来
lucyn808的专栏
10-21 315
“倒过来看问题”是一种智力冲撞：使你脱离思维定式，从不同角度思考问题。   举例来说，录音师都会使用这样一种流行的技术来混合唱片。为了尽可能让声音好听，他们首先录一遍，把每一种乐器的声音弄的尽可能差。萨克斯管的音色沙哑，调高吉他的品丝噪音，让电贝司嗡嗡作响，等等，无一例外。现在翻转整个设置：把一切导致声音差的事物都调整或者关闭一获取清晰、动人的旋律；   这种视角的简单转变，也就是从相反角度思
Linux 运维之路(1)
weixin_30307921的博客
08-19 350
centos 网卡配置 setup 设置完之后，启动网卡，ifup eth0 /etc/init.d/network restart 在/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 修改 onboot=yes crt中的 回滚缓冲区 32000 这个是决定你拉条能往上拉多少 ls -ld 查...
每天一道编程题2--递归
最后的武艺集大成者
12-11 458
1.题目： 数列A满足An = An-1 + An-2 + An-3, n >= 3 编写程序，给定A0, A1 和 A2, 计算A99 Input 输入包含多行数据 package com.wx.day03; import java.util.Scanner; public class Test1 { public static void main(String[] ar...
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