Centos时间序列分析（手把手教你用Linux系统进行时间序列数据处理与可视化）

准备工作：安装必要工具

在 Centos 上进行时间序列分析，我们需要一些基础工具。以下命令适用于 Centos 7/8/Stream：

# 安装 EPEL 仓库（提供额外软件包）sudo yum install -y epel-release# 安装常用工具：gnuplot（绘图）、jq（JSON处理）、bc（高精度计算）sudo yum install -y gnuplot jq bc# 如果需要 Python 环境（推荐）sudo yum install -y python3 python3-pippip3 install pandas matplotlib numpy

步骤一：收集时间序列数据

我们以系统 CPU 使用率为例，每 5 秒记录一次，持续 1 分钟：

#!/bin/bashLOG_FILE="cpu_usage_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log"for i in {1..12}; do  TIMESTAMP=$(date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S")  CPU_USAGE=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk '{print 100 - $8}')  echo "$TIMESTAMP,$CPU_USAGE" >> "$LOG_FILE"  sleep 5doneecho "数据已保存至: $LOG_FILE"

运行该脚本后，你会得到一个类似 cpu_usage_20240601_103000.log 的文件，内容如下：

2024-06-01 10:30:05,12.32024-06-01 10:30:10,15.72024-06-01 10:30:15,10.2...

步骤二：使用 Python 进行分析与可视化

接下来，我们用 Python 脚本读取日志并绘制时间序列图。这体现了 Centos系统日志分析 与 时间序列数据可视化 的结合：

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 读取数据file_path = 'cpu_usage_20240601_103000.log'df = pd.read_csv(file_path, names=['timestamp', 'cpu_usage'])# 转换时间戳df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])# 绘图plt.figure(figsize=(10, 5))plt.plot(df['timestamp'], df['cpu_usage'], marker='o')plt.title('CPU Usage Over Time')plt.xlabel('Time')plt.ylabel('CPU Usage (%)')plt.grid(True)plt.xticks(rotation=45)plt.tight_layout()plt.savefig('cpu_usage_plot.png')print("图表已保存为 cpu_usage_plot.png")

运行后，你将在当前目录看到一张清晰的趋势图，帮助你快速识别 CPU 使用高峰或异常波动。

进阶技巧：使用 sar 工具进行历史分析

Centos 自带的 sar（System Activity Reporter）是强大的 Linux时间序列处理 工具。它默认每天记录系统性能数据到 /var/log/sa/ 目录。

# 查看昨天 CPU 使用情况sar -u -f /var/log/sa/sa$(date -d yesterday +%d)# 导出为 CSV（便于后续分析）sar -u -f /var/log/sa/sa01 > cpu_history.csv

总结

通过本文，你已经掌握了在 Centos 系统中进行基础时间序列分析的完整流程：从数据采集、存储，到使用 Python 可视化，再到利用系统内置工具（如 sar）进行历史回溯。这些技能不仅能提升你的 Centos时间序列分析 能力，还能为系统监控、容量规划和故障排查提供有力支持。

建议你动手实践上述脚本，并尝试将其应用到内存、磁盘 I/O 或网络流量等其他指标上。随着经验积累，你将能构建更复杂的自动化分析管道！