实时股票预测的开源参考结构-低调大师

实时股票预测的开源参考结构

2017-05-01 629

有这样一个传说，将人工智能和机器学习算法用于服务器农场后，你就可以搬家到夏威夷，在让机器交易的同时你终日躺在沙滩上享受生活。但是，问题在于交易市场是不断变化的：经济力量，新产品，竞争，世界事件，法规，甚至推特都是因素。虽然没有免费的午餐，在开放源码机器学习算法和数据分析平台的帮助下，公司仍然可以得到一个“更好，更健康，更便宜的午餐”。在股票市场中，查看历史股票价格并尝试用不同的模型来预测未来是一种常见的做法。

虽然这篇文章不能提供股票分析的细节，但它提出了一种用于解决大规模实时数据分析问题的方法，在一个可高度扩展和延伸性的参考架构下使用开放源代码工具。下面的架构专注于金融交易，但也适用于几乎任何一个行业的实时使用需求。关于这篇文章所讨论的构架的更多信息也可在网上通过Linux基金会，SlideShare，YouTube，和Pivot

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storm集群的监控

所谓兵马未动，粮草先行，准备将storm用在某个项目中做实时数据分析。无论任何系统，一定要有监控系统并存，当故障发生的时候你能第一个知道，而不是让别人告诉你，那处理故障就很被动了。因此我写了这么个项目，取名叫storm-monitor，放在了github上https://github.com/killme2008/storm-monitor 主要功能如下：1.监控supervisor数目是否正确，当supervisor挂掉的时候会发送警告。2.监控nimbus是否正常运行，monitor会尝试连接nimbus，如果连接失败就认为nimbus挂掉。3.监控topology是否正常运行，包括它是否正常部署，是否有运行中的任务。当故障发生的时候通过alarm方法警告用户，开放出去的只是简单地打日志。因为每个公司的告警接口不一样，所以你需要自己扩展，修改alarm.clj即可。我们这儿就支持旺旺告警和手机短信告警。基本的原理很简单，对supervisor和topology的监控是通过zookeeper来间接地监控，通过定期查看path是否存在。对nimbus的监控是每次起一个短连接连上去...

2017-05-02

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1.前言计算机的基本工作就是处理数据，包括磁盘文件中的数据，通过网络传输的数据流或数据包，数据库中的结构化数据等。随着互联网、物联网等技术得到越来越广泛的应用，数据规模不断增加，TB、PB量级成为常态，对数据的处理已无法由单台计算机完成，而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理，除了与存储系统打交道外，还涉及计算任务的分工，计算负荷的分配，计算机之间的数据迁移等工作，并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全，情况要复杂得多。举一个简单的例子，假设我们要从销售记录中统计各种商品销售额。在单机环境中，我们只需把销售记录扫描一遍，对各商品的销售额进行累加即可。如果销售记录存放在关系数据库中，则更省事，执行一个SQL语句就可以了。现在假定销售记录实在太多，需要设计出由多台计算机来统计销售额的方案。为保证计算的正

2017-05-02

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。