linux 监控指标

最新推荐文章于 2025-03-11 16:53:58 发布
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文章标签： linux
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文章讨论了系统负载（load）的概念，它是衡量CPU压力的整体指标，而非特定进程的CPU利用率。当遇到高负载情况，可以通过运行top命令来观察哪个Java进程占用了较高CPU资源。此外，sar命令可以用于查看CPU的历史使用情况。负载高可能与io等待时间占比有关。

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

这个1分钟load，负载 500 ，500 是啥意思

一般理解就是CPU的压力，load 没法区分进程的，load是机器整体的指标，每个进程的CPU利用率，还是得靠top观察 

部署了多个java 进程，怎么区分是哪个进程造成的load 高了？

可以在机器上通过top命令查看,排在前面的，就是占有CPU高的

top 是瞬时的，历史怎么看？

你查下sar命令

为啥是百分比？

io等待时间 / 总CPU时间 

数据聚合与分组运算
Yml13的博客
05-17 1824
标注：我用的是jupyterNotebook 一、分组与聚合的原理 在Pandas中，分组是指使用特定的条件将原数据划分为多个组，聚合在这里指的是，对每个分组中的数据执行某些操作，最后将计算的结果进行整合。 分组与聚合的过程大概分为以下三步： 二、通过groupby方法将数据拆分成组 1、在Pandas中，可以通过groupby()方法将数据集按照某些标准划分成若干个组。 groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort
django聚合查询——表字段相乘求和
weixin_40583478的博客
10-30 2284
django聚合查询——表字段相乘求和models文件需求传统思路优雅简洁的思路注意点： models文件 # 用户列表 class User(models.Model): # 用户唯一标识 user_id = models.CharField(max_length=50, verbose_name='用户id', primary_key=True) # 电话号码 ...
数据的聚合运算
m0_62365338的博客
05-17 452
聚合就是在groupby方法对数据进行分组时，GroupBy对象高效的对数据进行切片，对每个切片使用指定的运算方法，并将结果组装成最终结果的过程。 下表列出的是最常使用的作用于GroupBy对象的聚合运算方法。 1.选取GroupBy对象的一列聚合运算 2.选取GroupBy对象的多列聚合运算 3.自定义聚合函数（aggregate和agg方法） 如果使用的是自己编写的聚合函数，需要使用aggregate或者agg方法传入GroupBy对象后才能被执行， 聚合高级...
另类却不罕见的聚合运算
最新发布
smilejingwei的博客
03-11 632
标准 SQL 中提供了五种最常用的聚合运算：SUM/COUNT/AVG/MIN/MAX，都是对集合计算出单值。语法上只是多了分组字段。看起来这两句代码风格是一致的，但分组聚合的计算结果却不是二维的 DataFrame。但这和全集聚合的语法风格又有点不一致了。和 SQL 一样，对象和语法风格都是一致的。不过，聚合运算并不总以这么基础的形式出现，情况更复杂时，SPL 就会显出优势了。
聚合运算
Abel_01_xu的博客
03-20 5401
一、聚合      聚合运算就是从一组值中计算出一个值。Aggregate扩展方法允许实现自定义的聚合运算。【示例】合并、求平均值、最大值、最小值using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; namespace 使用Aggregate扩展方法实现的自定义聚合 { class Program {...
Python数据分析——Pandas基础入门+代码（二）
pppgu‘s blog
03-30 1902
数据分析必备之pandas基础内容总结（2）。本篇主要是agg()，groupby和count，内含代码加实例。
数据库——mysql 基础篇
ljy320672584的博客
04-09 399
数据库——mysql 第一章 数据库简介 1.1 简介 数据库（DataBase，DB）：指长期保存在计算机的存储设备上，按照一定规则组织起来，可以被各种用户或应用共享的数据集合。 数据库管理系统（DataBase Management System，DBMS）：指一种操作和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，对数据库进行统一管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过数据库管理系统访问数据库中的数据。 数据库软件应该为数据库管理系统，数据库是通过数据库管理系统创建和操作的。 数据库：存
【Mysql自学笔记（黑马程序员）】基础篇（三）SQL常用语法分类——DQL（数据查询语言）（篇一）基本查询、条件查询、聚合函数
m0_50695189的博客
10-31 2326
本篇文章是关于 SQL 常用语法分类中 DQL（数据查询语言）的介绍，本文将分两篇介绍相关语句，介绍了基本查询、条件查询、聚合函数的用法和示例。
Python数据分析——Pandas基础：dt.datetime与pivot_table()数据透视表
pppgu‘s blog
04-04 3447
pandas——数据透视表+时间提取
K-Means 算法
07-17 1471
源地址：http://coolshell.cn/articles/7779.html 最近在学习一些数据挖掘的算法，看到了这个算法，也许这个算法对你来说很简单，但对我来说，我是一个初学者，我在网上翻看了很多资料，发现中文社区没有把这个问题讲得很全面很清楚的文章，所以，把我的学习笔记记录下来，分享给大家。 在数据挖掘中， k-Means 算法是一种 cluster analysis
Numpy中的聚合运算
纸城的博客
02-28 695
所谓聚合运算，就是：求最大值、最小值、求和、均值、方差、中位数。 一、求最大值,注意两种调用方式结果都是一样的。 二、求最小值（两种方式也是一样的） 三、求和 四、求均值 五、求方差 六、求中位数 七、求标准差 八、另一种方法求中位数、最大值，以及看懂数据的走势 ...
NUMPY学习系列——聚合运算
zhx_123987的博客
07-07 276
numpy的内置的聚合函数可以用于计算大量数据的统计值 计算元素的和np.sum() 计算元素的积np.prod() 计算元素的平均值np.mean() 计算元素的标准差np.std() 计算元素的方差np.var() 找出最大值np.max() 找出最小值np.min() 计算元素的中位数np.median() 计算基于元素排序的统计值np.percentile() ...
pandas聚合运算，分组运算
sinat_41901394的博客
09-17 490
数据聚合 分组运算，先根据一定规则拆分后的数据，然后对数据进行聚合运算，如前面见到的 mean(), sum() 等就是聚合的例子。聚合时，拆分后的第一个索引指定的数据都会依次传给聚合函数进行运算。最后再把运算结果合并起来，生成最终结果。 内置聚合函数 先生成一个dataframe df = pd.DataFrame({'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'], 'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'
聚集运算之group
freedomai的专栏
05-18 789
语法： db.collection.group(document) { key:{key1:1,key2:1}, cond:{}, reduce: function(curr,result) { }, initial:{}, finalize:function() { } } 解析： key: 分组字段 cond:查询条件 reduce:聚合函数 （curr：分组数据的
聚合算法总结
kaka19880812的专栏
09-10 4451
聚合算法是将简单算法混合或组合起来的算法。它既具有限制欠拟合的能力，又具有限制过拟合的能力，合理使用将能获得很好的效果。本文是对聚合算法的总结。
数据的聚合与运算
jdjdisn的博客
05-17 142
1.Groupby Grouyby是pandas中最常用和有效的分组函数，有sum(),count(),mean()等 e.g import pandas as pd import numpy as np a=pd.DataFrame({'key1':list('aabba'), 'key2':['one','two','one','two','one'], 'data1':np.random.randn(5), 'data2':np.random.randn(5}) grouped=a.groupby(a
SQL Server 2008：掌握数据操纵——INSERT, UPDATE, DELETE与SELECT
本篇教程是关于SQL Server 2008的基础课程，主要讲解如何在数据库中进行数据操纵。章节内容涉及以下几个关键知识点： 1. 操纵数据的重要性：章节开篇强调了对表的操纵，即数据的添加、更新、删除和检索，这些都是...
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