文件名称：timeseries-mock:使用状态空间模型的Kafka和OpenShift的灵活数据模拟器
文件大小：374KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-21 05:04:54
streaming simulator kafka openshift random
时间序列模拟 安装 要在OpenShift上设置数据生成器，只需运行以下命令即可使用s2i ： oc new-app centos/python-36-centos7~https://github.com/ruivieira/timeseries-mock \ -e KAFKA_BROKERS=kafka:9092 \ -e KAFKA_TOPIC=example \ -e CONF=examples/mean_continuous.yml \ --name=emitter 这将部署数据生成器，该数据生成器会将数据（按照配置文件examples/mean_continuous.yml定义建模）发射到Kafka主题example 。 数据模型配置 要配置数据流，必须同时指定时间序列的结构和.yml文件中的观察类型。 结构 可以通过指定几个基本组件来指定结构，这些基本组件最
【文件预览】：
timeseries-mock-master
----.travis.yml(88B)
----test-requirements.txt(29B)
----app.py(9KB)
----transformers.py(701B)
----docs()
--------mvn_anomalies.png(116KB)
--------lc.png(74KB)
--------mvn.png(119KB)
--------lc_anomalies.png(70KB)
----tests()
--------__init__.py(0B)
--------parser_tests.py(8KB)
----tox.ini(324B)
----LICENSE(11KB)
----requirements.txt(30B)
----examples()
--------mean_categorical.yml(144B)
--------mean_discrete.yml(122B)
--------seasonal_continuous.yml(199B)
--------mean_continuous.yml(141B)
--------mean_categorical_values.yml(141B)
--------mean_continuous_anomalies.yml(196B)
--------multiseasonal_continuous.yml(280B)
--------http.yml(618B)
----.gitignore(1KB)
----CHANGELOG.md(0B)
----README.md(8KB)