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.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

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

参考文章 TCP 的那些事儿(下) http://coolshell.cn/articles/11609.html tcp/ip详解--拥塞控制 & 慢启动 快恢复 拥塞避免 http://blog.csdn.net/kinger0/article/details/48206999 TCP window Full http://blog.csdn.net/abccheng/article/details/50503457 tcp队列优化 http://www.tuicool.com/articl

前言:在学习tcp三次握手的过程之中,由于一直无法解释tcpdump命令抓的包中seq和ack的含义,就将tcp协议往深入的了解了一下,了解到了几个协议,做一个小结. 先来看看我的问题: 这是用tcpdump命令抓的三次握手的包,可以看到seq和ack都比较大,我自己也无法解释原因. 第二张是在同一过程中用Wireshark抓的包,其中seq和ack还比较正常,难道原因就是我不懂tcpdump命令中的数据?我的解释是Wireshark和tcpdump中抓的包,数据的显示方式可能不同,最后学长说可

TCP 滑动窗口的简介 POSTED BY ADMIN ON AUG 1, 2012 IN FLOWS34ARTICLES | 0 COMMENTS TCP的滑动窗口主要有两个作用,一是提供TCP的可靠性,二是提供TCP的流控特性.同时滑动窗口机制还体现了TCP面向字节流的设计思路.TCP 段中窗口的相关字段. TCP的Window是一个16bit位字段,它代表的是窗口的字节容量,也就是TCP的标准窗口最大为2^16-1=65535个字节. 另外在TCP的选项字段中还包含了一个TCP窗口扩大因子

上节,我们学习了如何通过卷积网络实现滑动窗口对象检测算法,但效率很低.这节我们讲讲如何在卷积层上应用这个算法. 为了构建滑动窗口的卷积应用,首先要知道如何把神经网络的全连接层转化成卷积层.我们先讲解这部分内容,并演示卷积的应用过程. 一 卷积的滑动窗口实现 假设对象检测算法输入一个 14×14×3 的图像,图像很小,不过演示起来方便.在这里过滤器大小为 5×5,数量是 16, 14×14×3 的图像在过滤器处理之后映射为 10×10×16.然后通过参数为 2×2 的最大池化操作,图像减小到 5×

http://blog.csdn.net/yujun00/article/details/636495 ARQ与滑动窗口概念  滑动窗口协议,是TCP使用的一种流量控制方法.该协议允许发送方在停止并等待确认前可以连续发送多个分组.由于发送方不必每发一个分组就停下来等待确认,因此该协议可以加速数据的传输. 自动重传请求(Automatic Repeat-reQuest,ARQ)是OSI模型中数据链路层的错误纠正协议之一.它通过使用确认和超时这两个机制,在不可靠服务的基础上实现可靠的信息传输.如果发

[TCP协议](3)---TCP粘包黏包 [TCP协议](3)---TCP粘包黏包 有关TCP协议之前写过两篇博客: 1.[TCP协议](1)---TCP协议详解 2.[TCP协议](2)---TCP三次握手和四次挥手 一.TCP粘包.拆包图解 假设客户端分别发送了两个数据包D1和D2给服务端,由于服务端一次读取到字节数是不确定的,故可能存在以下四种情况: 1)服务端分两次读取到了两个独立的数据包,分别是D1和D2,没有粘包和拆包 2)服务端一次接受到了两个数据包,D1和D2粘合在一起,称之为T

［抄题］: 给定一个包含 n 个整数的数组,和一个大小为 k 的滑动窗口,从左到右在数组中滑动这个窗口,找到数组中每个窗口内的中位数.(如果数组个数是偶数,则在该窗口排序数字后,返回第 N/2 个数字.) 对于数组 [1,2,7,8,5], 滑动大小 k = 3 的窗口时,返回 [2,7,7] 最初,窗口的数组是这样的: [ | 1,2,7 | ,8,5] , 返回中位数 2; 接着,窗口继续向前滑动一次. [1, | 2,7,8 | ,5], 返回中位数 7; 接着,窗口继续向前滑动一次. [

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 = &

首先明确: 1)TCP滑动窗口分为接受窗口,发送窗口滑动窗口协议是传输层进行流控的一种措施,接收方通过通告发送方自己的窗口大小,从而控制发送方的发送速度,从而达到防止发送方发送速度过快而导致自己被淹没的目的. 对ACK的再认识,ack通常被理解为收到数据后给出的一个确认ACK,ACK包含两个非常重要的信息:一是期望接收到的下一字节的序号n,该n代表接收方已经接收到了前n-1字节数据,此时如果接收方收到第n+1字节数据而不是第n字节数据,接收方是不会发送序号为n+2的ACK的.举个例子,假如接收端

TCP超时重传 原理是在发送某一个数据以后就开启一个计时器,在一定时间内如果没有得到发送的数据报的ACK报文,那么就重新发送数据,直到发送成功为止. 影响超时重传机制协议效率的一个关键参数是重传超时时间(RTO,Retransmission TimeOut).RTO的值被设置过大过小都会对协议造成不利影响. (1)RTO设长了,重发就慢,没有效率,性能差. (2)RTO设短了,重发的就快,会增加网络拥塞,导致更多的超时,更多的超时导致更多的重发. 连接往返时间(RTT,Round Trip Ti

TCP 滑动窗口 作用: 1. 提供TCP可靠性:对发送的数据进行确认 2. 流量控制:窗口大小随链路变化 一.TCP窗口机制 TCP中窗口大小是指tcp协议一次传输多少个数据.因为TCP是一个面向连接的可靠的传输协议,既然是可靠的就需要传输的数据进行确认.TCP窗口机制有两种,一种是固定窗口大小,另一种是滑动窗口.数据在传输时,TCP会对所有数据进行编号,发送方在发送过程中始终保持着一个窗口,只有落在发送窗口内的数据帧才允许被发送:同时接收方也始终保持着一个接收窗口,只有落在窗口内的数据才会被

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

1.利用opencv实现图像滑动窗口操作 功能:利用opencv实现图像滑动窗口操作(即利用已知尺寸的窗口遍历整幅图像,形成许多子图像)  vs2015+opencv3.1  2016.10 函数实现 #ifndef SLIDINGWND_H_ #define SLIDINGWND_H_ //简单的滑动窗口的形成 #include<iostream> #include<opencv2\opencv.hpp> using namespace std; using namespace

Flink会话窗口测试 一.测试结论: 1.会话窗口的间隔时间和水位线作用一样,表示输出现在时间 - 间隔时间之前所有未结算时间的数据,作用类似于水位线,但是和水位线开闭不一样. 2.会话窗口显示的数据是[上一个时间 - 水位线 - 间隔时间+2ms ~ 现在的时间 - 水位线 - 间隔时间+1ms]之间的数据,注意左右都是闭区间. 二.测试数据: 设定: 水位线4s:new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[String](Time.seconds

题目链接 https://www.luogu.org/problemnew/show/P1886 题目描述 现在有一堆数字共N个数字(N<=10^6),以及一个大小为k的窗口.现在这个从左边开始向右滑动,每次滑动一个单位,求出每次滑动后窗口中的最大值和最小值. 例如: The array is [1 3 -1 -3 5 3 6 7], and k = 3. 输入输出格式 输入格式: 输入一共有两行,第一行为n,k. 第二行为n个数(<INT_MAX). 输出格式: 输出共两行,第一行为每次窗口