一.流式计算的未来 在谷歌发表了 GFS.BigTable.Google MapReduce 三篇论文后,大数据技术真正有了第一次飞跃,Hadoop 生态系统逐渐发展起来. Hadoop 在处理大批量数据时表现非常好,主要有以下特点: 1.计算开始之前,数据必须提前准备好,然后才可以开始计算: 2.当大量数据计算完成之后,会输出最后计算结果,完成计算: 3.时效性比较低,不适用于实时计算: 而随着实时推荐.风控等业务的发展,数据处理时延要求越来越高,实时性要求也越来越高,Flink 开始在社区崭

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程. 本文将为您详细介绍如何使用 Windowing TVF 配合聚合函数,实时调整乱序数据,经过聚合分析后存入 MySQL 中. 操作视频 前置准备 创建

毕业后稀里糊涂的闭门造车了两年,自己的独立博客也写了两年,各种乱七八糟,最近准备把自己博客废了,现在来看了下这两年写的对我来说略微有点意义的文章只此一篇,转载过来以作留念. 写的很肤浅且凌乱,请见谅. 我的服务器主要完成一个内网音视频实时转发功能,以及其他一些业务.设计大概如下: 服务器上分为接收线程,业务处理线程,发送线程.接收线程socket绑定到完成端口.业务处理线程是采用多线程的模拟完成端口,发送线程也是多线程采用模拟完成端口.这样做的目的是想业务处理线程阻塞并不影响发送和接收. 客户端

乱序问题 在业务编写 FlinkSQL 时, 非常常见的就是乱序相关问题, 在出现问题时,非常难以排查,且无法稳定复现,这样无论是业务方,还是平台方,都处于一种非常尴尬的地步. 在实时 join 中, 如果是 Regular Join, 则使用的是 Hash Join 方式, 左表和右表根据 Join Key 进行hash,保证具有相同 Join Key 的数据能够 Hash 到同一个并发,进行 join 的计算 . 以下面的例子进行说明, 以下有三张表, 分别是订单表, 订单明细表, 和商品类

之前用HTML5的Audio API写了个音乐频谱效果,再之后又加了个播放列表就成了个简单的播放器,其中弄了个功能是'Shuffle'也就是一般播放器都有的列表打乱功能,或者理解为随机播放. 但我觉得随机播放绝对要好实现些,用Math.random()产生一个介于1到歌曲数目之间的随机数便可,然后player.play(随机数). 而列表的打乱情况要不一样点,一是要呈现到界面,歌曲顺序要随机排,二是播放顺序不变,该哪是哪,只是该位置上的歌曲可能已经变成其他曲目了.抽象出来就是数组元素的重排,那么

#pragma mark -- 数组排序方法(升序) - (void)arraySortASC{ //数组排序 //定义一个数字数组 NSArray *array = @[@(3),@(4),@(2),@(1)]; //对数组进行排序 NSArray *result = [array sortedArrayUsingComparator:^NSComparisonResult(id  _Nonnull obj1, id  _Nonnull obj2) { NSLog(@"%@~%@",

本文简单介绍volatile关键字的使用,进而引出编译期间内存乱序的问题,并介绍了有效防止编译器内存乱序所带来的问题的解决方法,文中简单提了下CPU指令乱序的现象,但并没有深入讨论. 以下是我搭建的博客地址: http://itblogs.ga/blog/20150329150706/    欢迎到这里阅读文章. volatile关键字 volatile关键字用来修饰一个变量,提示编译器这个变量的值随时会改变.通常会在多线程.信号处理.中断处理.读取硬件寄存器等场合使用. 程序在执行时,通常将数

这两篇博客[1][2]的模式是我心仪的一种科技博客的方式,提供源代码,显示运行图形结果,通俗地介绍理论原理. 直接把结论摘录下来吧. 随机算法如果写成如下形式 randomIndex = random.randint(0, len(items) - 1) 则得到一个偏序的结果,正确的写法是 randomIndex = random.randint(i, len(items) - 1) 只有这样,才能得到无偏的结果. 注: 所谓无偏,简单理解就是给定一个数组,随机乱序 n 多次,那么得到的结果应该

上一篇讲述了用位图实现无重复数据的排序,排序算法一下就写好了,想弄个大点数据测试一下,因为小数据在内存中快排已经很快. 一.生成的数据集要求 1.数据为0--2147483647(2^31-1)范围内的整数: 2.数据集包含60%的0--2^31-1的整数,即踢去40%的数: 3.数据集中无重复数据,即任意两个数不相等: 4.生成的数据尽可能乱序. 二.方案分析 开始只是想弄个大点数据玩一下而已,觉得测试数据应该要满足上面的要求,动手写的时候发现,满足前3个要求都很容易,实现尽可能的乱序不好处理

clumsy : http://jagt.github.io/clumsy/可以模拟以下几种场景: 延迟(Lag),把数据包缓存一段时间后再发出,这样能够模拟网络延迟的状况. 掉包(Drop),随机丢弃一些数据. 节流(Throttle),把一小段时间内的数据拦截下来后再在之后的同一时间一同发出去. 重发(Duplicate),随机复制一些数据并与其本身一同发送. 乱序(Out of order),打乱数据包发送的顺序. 篡改(Tamper),随机修改小部分的包裹内容.

#pragma mark - 答题区按钮点击方法 - (void)answerClick:(UIButton *)button { // 1. 如果按钮没有字,直接返回 ) return; // 2. 如果有字,清除文字,候选区按钮显示 // 1> 使用button的title去查找候选区中对应的按钮 UIButton *btn = [self optionButtonWithTilte:button.currentTitle isHidden:YES]; // 2> 显示对应按钮 btn.h

数组的升序和降序 - (void)sortWith:(NSArray *)array { // 排序 array = [array sortedArrayUsingComparator:^NSComparisonResult(NSNumber *num1, NSNumber *num2) { /** 1 4 5 2 4 1 5 2 4 1 5 2 5 4 1 2 5 4 1 2 5 4 2 1 */ NSLog(@"%@ %@", num1, num2); // 升序 // retur

http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2009/07/15/1524415.html 1.IP分片的情况.IP软件包有一个［分片］和［重组］模块,一个IP数据报在传输中可以被ip软件包的［分片］模块分片,在目的接收端B的IP软件包 的[重组]模块重新组合.接收端B的IP软件包如果收到乱序的IP报文,是不会把这个包交付到高层TCP协议的,直到收到同一个IP报文的全部分片.所 以,如果发送端的FIN被分片,接收端B在收到完整的此IP数据报之前,TCP模块不

转载请在文首保留原文出处: EMC 中文支持论坛https://community.emc.com/go/chinese 介绍 TCP 的一大常见问题在于重复 ACK 与快速重传.这一现象的发生也是由于性能问题,本章讨论如何发现这一问题以及他们意味着什么. 另一个常见问题是前一片段丢失以及乱序片段.某些情况下,这一现象喻示着故障发生,可能是由于网络问题或是抓包中断. 更多信息 重复 ACK 与快速重传 : 当网速变慢时,重复 ACK 是可能的原因之一.大多数情况下,重复 ACK 的发生是由于高延

题目 乱序字符串 给出一个字符串数组S,找到其中所有的乱序字符串(Anagram).如果一个字符串是乱序字符串,那么他存在一个字母集合相同,但顺序不同的字符串也在S中. 您在真实的面试中是否遇到过这个题? Yes 样例 对于字符串数组 ["lint","intl","inlt","code"] 返回 ["lint","inlt","intl"] 注意 所有的字符串都只

 题目:在一个文件中有 10G 个整数,乱序排列,要求找出中位数.内存限制为 2G.只写出思路即可(内存限制为 2G的意思就是,可以使用2G的空间来运行程序,而不考虑这台机器上的其他软件的占用内存). 关于中位数:数据排序后,位置在最中间的数值.即将数据分成两部分,一部分大于该数值,一部分小于该数值.中位数的位置:当样本数为奇数时,中位数=(N+1)/2 ; 当样本数为偶数时,中位数为N/2与1+N/2的均值(那么10G个数的中位数,就第5G大的数与第5G+1大的数的均值了). 分析:明显是一道

分布式系统中的RPC请求经常出现乱序的情况.写一个算法来将一个乱序的序列保序输出.例如,假设起始序号是1,对于(1, 2, 5, 8, 10, 4, 3, 6, 9, 7)这个序列,输出是:123, 4, 567, 8, 9, 10 上述例子中,3到来的时候会发现4,5已经在了.因此将已经满足顺序的整个序列(3, 4, 5)输出为一行. #include<stdio.h> int main() { int num ; while(scanf("%d",&num)!=

题目:在一个文件中有 10G 个整数,乱序排列,要求找出中位数.内存限制为 2G.只写出思路即可(内存限制为 2G的意思就是,可以使用2G的空间来运行程序,而不考虑这台机器上的其他软件的占用内存). 关于中位数:数据排序后,位置在最中间的数值.即将数据分成两部分,一部分大于该数值,一部分小于该数值.中位数的位置:当样本数为奇数时,中位数=(N+1)/2 ; 当样本数为偶数时,中位数为N/2与1+N/2的均值(那么10G个数的中位数,就第5G大的数与第5G+1大的数的均值了). 分析: 既然要找中

Mysql in查询 结果集 乱序 SQL: select * from table where id IN (3,6,9,1,2,5,8,7); 这样的情况取出来后,其实,id还是按1,2,3,4,5,6,7,8,9,排序的,但如果我们真要按IN里面的顺序排序怎么办?SQL能不能完成?是否需要取回来后再foreach一下?其实mysql就有这个方法 sql: select * from table where id IN (3,6,9,1,2,5,8,7) order by field(id,

给出一个字符串数组S,找到其中所有的乱序字符串(Anagram).如果一个字符串是乱序字符串,那么他存在一个字母集合相同,但顺序不同的字符串也在S中. 注意事项 所有的字符串都只包含小写字母   样例 对于字符串数组 ["lint","intl","inlt","code"] 返回 ["lint","inlt","intl"] 标签 字符串处理 哈希表  第一次尝试解