.keyBy(0) .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.days(1), Time.hours(-8))) .trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(10))) .evictor(TimeEvictor.of(Time.seconds(0), true)) .process(new ProcessWindowFunction[(String, String), (Str

sentinel的滑动窗口统计机制就是根据当前时间,获取对应的时间窗口,并更新该时间窗口中的各项统计指标(pass/block/rt等),这些指标被用来进行后续判断,比如限流.降级等:随着时间的推移,当前时间点对应的时间窗口是变化的,这时会涉及到时间窗口的初始化.复用等.可以说,sentinel上的功能所用到的数据几乎都是滑动窗口统计机制来维护和更新的. sentinel 处理流程是基于slot链(ProcessorSlotChain)来完成的,比如限流.熔断等,其中重要的一个slot就是Sta

之前有小伙伴在群里说:滑动窗口使用触发器让每条数据都触发一次计算 但是他并没有得到预期的结果:每条数据都触发一次计算,输出一条结果,而是每天数据都输出了很多条结果 为什么会这样呢? 写了个小案例,来解释这种情况 为了方便使用自定义的 source 开发数据: class StringSourceFunction extends SourceFunction[String] { var flag = true override def cancel(): Unit = { flag = false

之前一直用翻滚窗口,每条数据都只属于一个窗口,所有不需要考虑数据需要在多个窗口存的事情. 刚好有个需求,要用到滑动窗口,来翻翻 flink 在滑动窗口中,数据是怎么分配到多个窗口的 一段简单的测试代码: val input = env.addSource(kafkaSource) val stream = input .map(node => { Event(node.get("id").asText(), node.get("createTime").asT

一.window滑动窗口 1.概述 Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持,从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作.每次掉落在窗口内的RDD的数据, 会被聚合起来执行计算操作,然后生成的RDD,会作为window DStream的一个RDD.比如下图中,就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算, 这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理,然后过了两秒钟,又会对最近三秒内的数据执行滑动窗口计算.所以每个滑动窗口操作,都必须指定 两个参数,窗口长度以及滑动间隔,而且这两个参

前言 Sentinel的核心功能之一是流量统计,例如我们常用的指标QPS,当前线程数等.上一篇文章中我们已经大致提到了提供数据统计功能的Slot(StatisticSlot),StatisticSlot在Sentinel的整个体系中扮演了一个非常重要的角色,后续的一系列操作(限流,熔断)等都依赖于StatisticSlot所统计出的数据. 本文所要讨论的重点就是StatisticSlot是如何做的流量统计? 其实在之前介绍常用限流算法[常用限流算法](https://www.jianshu.co

3. 无重复字符的最长子串 A: 要找最长的无重复子串,所以用一个map保存出现过的字符,并且维持一个窗口,用le和ri指针标识.ri为当前要遍历的字符,如果ri字符在map中出现过,那么将le字符从map移除,le++.如果ri字符没出现过,那ri++,并更新最大无重复子串长度.全程利用map保持无重复的要求,每次循环要么le++,要么ri++.最差情况是n个一样的字符,那么ri++,le++,ri++,le++这样一直从0循环到n-1.时间复杂度和空间复杂度都是O(N). class Sol

总览 Window 是flink处理无限流的核心,Windows将流拆分为有限大小的"桶",我们可以在其上应用计算. Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理. 而窗口(window)就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁. Flink 提供了非常完善的窗口机制. 在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理. 当然我们可以每来一个消息就处理一次

目录 Flink的窗口机制 1.窗口概述 2.窗口分类 基于时间的窗口 滚动窗口(Tumbling Windows) 滑动窗口(Sliding Windows) 会话窗口(Session Windows) 全局窗口(Global Windows) 基于元素个数的窗口 滚动窗口 滑动窗口 3.窗口函数 ReduceFunction(增量聚合函数) AggregateFunction(增量聚合函数) ProcessWindowFunction(全窗口函数) 4.Key和No Key的窗口区别 Fli

一.为什么需要 window ? 在流处理应用中,数据是连续不断的,即数据是没有边界的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理.当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页.在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算. 流上的聚合需要由 window 来划定范围,比如 "计算过去的5分钟" ,或者 "最后100个元素的和" . windo

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/701/C 题意:找到字符串中能包含所有元素的最短字符串长度. 利用“滑动窗口”解题 解题思路: 1. 遍历找到所有元素进行统计,元素数sum 2.设置两个”指针“ st.en,双重while 循环 3.先清空dp[]数组,进行统计 双重while 第一个 whielt(st<n) { 内部while(en<n&&sum!=sum1)//sum1统计元素个数 {//内部while sum

滑动窗口在监控和统计应用的场景比较广泛,比如每隔一段时间(10s)统计最近30s的请求量或者异常次数,根据请求或者异常次数采取相应措施.在storm1.0版本之前,没有提供关于滑动窗口的实现,需要开发者自己实现滑动窗口的功能(storm1.0以前实现滑动窗口的实现原理可以自行百度). 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6481588.html 微信:intsmaze 这里主要演示在storm1.0以后如何通过继承storm1.0提供的类来快速

一.系统承载吞度量 系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高.系统吞吐量几个重要参数:QPS.TPS.并发数.响应时间 1.吞吐量(TPS):吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量:也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.2.每秒查询率QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量:是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规

https://vjudge.net/problem/UVA-12174 题意: 你在听音乐播放器,它采用随机播放形式.随机播放的原理时先随机产生一个1~n的排列,然后就按这个排列顺序播放歌曲.播放完这序列的所有歌曲以后,再次随机生成一个1-n的排列,再继续播放. 现在给你一个播放历史记录,这个历史记录是不完整的,以为它是开始记录时,已经有些歌曲播放过了而没有记录到. 现在给你一段从某个时刻开始的播放音乐的历史记录,以及播放器里一共有多少首歌. 问历史记录中第一首歌可能是某个随机列表中的第几首,

题意:你正在使用的音乐播放器有一个所谓的乱序播放功能,即随机打乱歌曲的播放顺序.假设一共有s首歌, 则一开始会给这s首歌随机排序,全部播放完毕后再重新随机排序.继续播放,依次类推.注意,当s首歌播放完毕之前不会重新排序. 这样,播放记录里的每s首歌都是1~s的一个排列.给出一个长度为n的1≤s,n≤100000)的播放记录(不一定是从最开始记录的)xi(1≤xi≤s), 你的任务是统计下次随机排序所发生的时间有多少种有多少种可能性. 例如,s=4,播放记录是3,4,4,1,3,2,1,2,3,4

计算top N words的topology, 用于比如trending topics or trending images on Twitter. 实现了滑动窗口计数和TopN排序, 比较有意思, 具体分析一下代码 Topology 这是一个稍微复杂些的topology, 主要体现在使用不同的grouping方式, fieldsGrouping和globalGrouping  String spoutId = "wordGenerator"; String counterId = &

Spark-Streaming之window滑动窗口应用,Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持,从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作.每次掉落在窗口内的RDD的数据,会被聚合起来执行计算操作,然后生成的RDD,会作为window DStream的一个RDD. 网官图中所示,就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算,这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理,然后过了两秒钟,又会对最近三秒内的数据执行滑动窗口计算.所以每个滑动窗口操作,都必须指定两个参数,窗口长度以及滑

前言 RxJava可能有些小伙伴没有听过是什么东西,可能是因为大家平时在做业务需求的时候对异步编程了解得比较少,而RxJava就是这么一个响应式编程框架,RxJava在安卓上面用得非常多,做安卓的朋友肯定对它很熟悉.那我这里为什么要讲这个呢?因为spring cloud中服务治理框架Hystrix中大量用到了RxJava的响应式编程,为了便于理解,这里也简单给大家介绍一下.这里介绍的版本是RxJava 1.X版本的, 而在去年的早些时候,官方便宣布,将在一段时间后不再对 RxJava 1.x 进

注意理解题意,不是排列种类,而是下一个排序出现的时间滑动窗口,具体见代码,写了很多注释(紫书的思路1理解有点麻烦...)注:可以画一个轴来方便理解 #include<iostream> #include<vector> using namespace std; + ; ], cnt[maxn], ok[maxn*]; int main() { int T; cin >> T; while(T--) { cin >> s >> n; // add

METHOD #1: No smooth, just scaling. def pyramid(image, scale=1.5, minSize=(30, 30)): # yield the original image yield image # keep looping over the pyramid while True: # compute the new dimensions of the image and resize it w = int(image.shape[1] / s