1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签,然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag),从而获得窗口迟到的数据,进而进行相关的计算,具体代码见下 WindowLateDataDemo package cn._51doit.flink.day10; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tup

相信会看到这篇文章的都对Flink的时间类型(事件时间.处理时间.摄入时间)和Watermark有些了解,当然不了解可以先看下官网的介绍:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/event_time.html 这里就会有这样一个问题:FLink 是怎么基于事件时间和Watermark处理迟到数据的呢? 在回答这个问题之前,建议大家可以看下下面的Google 的三篇论文,关于流处理的模型: https://www.vld

Flink迟到的数据更新窗口计算结果,窗口销毁后的迟到数据输出到测输出流 主程序: //TODO 使用迟到的数据更新窗口的计算结果 public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); Properties prope

flink 处理实时数据的三重保障 window+watermark 来处理乱序数据对于 TumblingEventTimeWindows window 的元数据startTime,endTime 和程序启动时间无关,当你指定出 window.size 时, window的startTime,endTime就分配好了 allowedLateness 来处理迟到的数据相当于延迟了window 的生命周期, [startTime,endTime) -> [startTime,endTime+ all

JsSDK设计规则在js sdk中我们需要收集launch.pageview.chargeRequest和eventDuration四种数据,所以我们需要在js中写入四个方法来分别收集这些数据,另外我们还需要提供一些操作cookie和发送数据的的公用方法. SDK测试 启动集群上的hdfs+nginx+flume进程,创建web项目加载js,然后发送数据到nginx服务器中,查看最终是否在hdfs中有数据的写入.命令: start-dfs.sh: 启动hdfs命令 su root:切换用户 se

前言 第一次写博客,有点紧张和兴奋.废话不多说,直接进入正题.如果你渴望使你的电脑能够进行人脸识别:如果你不想了解什么c++.底层算法:如果你也不想买什么树莓派,安装什么几个G的opencv:如果你和我一样是个还没入门的小白,但是想体验一下人脸识别的魅力.那么恭喜你,这篇文章就是为你准备的.让我们开始吧! 一.需要准备的材料 1.一台可以联网的有摄像头的电脑(手动滑稽). 2.python3.7的安装包 二.Python3.7及其第三方包的安装 1.Python3.7的安装 关于python3.

Hadoop提供了一个中央化的存储系统,其有利于进行集中式的数据分析与数据共享. Hadoop对存储格式没有要求.可以存储用户访问日志.产品信息以及网页数据等数据. 常见的两种数据来源.一种是分散的数据源:机器产生的数据.用户访问日志以及用户购买日志.另一种是传统系统中的数据:传统关系型数据库(MySQL.Oracle).磁盘阵列以及磁带. Flume由三部分构成.Master负责负责通信及配置管理,是集群的控制器.Collector用于对数据进行聚合.往往会产生一个更大的数据流.然后加载到HD

需求描述 在生产环境中,很多情况下需要采集数据,用以定位问题或者形成基线. 关于SQL Server中的数据采集有着很多种的解决思路,可以采用Trace.Profile.SQLdiag.扩展事件等诸多方案. 几种方案各有利弊,其中从SQL Server2012版本开始,微软的开始各种整合这些采集方案,力推扩展事件. 对于上述的数据采集只是一种实现手段,对于采集完数据的存储没有统一的规范,并且对于多服务器的数据采集及汇总没形成统一的规范. 本篇实现 1.通过SQL Server自带的数据采集器实现

转载自:http://blog.codinglabs.org/articles/how-web-analytics-data-collection-system-work.html 网站数据统计分析工具是网站站长和运营人员经常使用的一种工具,比较常用的有谷歌分析.百度统计和腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.本文将简要分析这种数据收集的原理,并一步一步实际搭建一个实际的数据收集系统. 数据收集原理分析 简单来

本文将阐述 Ceilometer 中的数据收集机制.Ceilometer 使用三种机制来收集数据: Notifications:Ceilometer 接收 OpenStack 其它服务发出的 notification message Polling:直接从 Hypervisor 或者 使用 SNMP 从host machine,或者使用 OpenStack 其它服务的 API 来获取数据. RESTful API:别的 application 使用 Ceilometer 的 REST API 创

导读网站数据统计分析工具是各网站站长和运营人员经常使用的一种工具,常用的有 谷歌分析.百度统计和腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.在此简要分析数据收集的原理,并按照步骤,带领大家一同搭建一个实际的数据收集系统. 数据收集原理分析 简单来说,网站统计分析工具需要收集到用户浏览目标网站的行为(如打开某网页.点击某按钮.将商品加入购物车等)及行为附加数据(如某下单行为产生的订单金额等).早期的网站统计往往只收集一

需求描述 在生产环境中,很多情况下需要采集数据,用以定位问题或者形成基线. 关于SQL Server中的数据采集有着很多种的解决思路,可以采用Trace.Profile.SQLdiag.扩展事件等诸多方案. 几种方案各有利弊,其中从SQL Server2012版本开始,微软的开始各种整合这些采集方案,力推扩展事件. 对于上述的数据采集只是一种实现手段,对于采集完数据的存储没有统一的规范,并且对于多服务器的数据采集及汇总没形成统一的规范. 本篇实现 1.通过SQL Server自带的数据采集器实现

数据收集程序一般功能 经socket数据的接收的另一侧.端方能够访问智能电表采集器,你可曾与计算机之间的通信的通信协议(你良好的一致性是谁client,谁是服务端,即数据流) 为收集程序要求 可扩展:协议到来的时候,你能够不修改其它代码,仅仅创建相应的解码器和通信类就可以. 可配置:能够通过文件或者数据库来载入对方和自己的配置信息. 模块化程度高:採集程序依照模块功能划分为例如以下的几个主要模块(配置载入模块.两级消息队列.消费线程.解码器管理器.两级解码器.通信模块) 採集程序的一般架构 wa

传统的日志查看方式 使用fluentd之后 一.介绍 Fluentd是一个开源的数据收集器,可以统一对数据收集和消费,以便更好地使用和理解数据. 几大特色: 使用JSON统一记录 简单灵活可插拔架构 最小的资源需求 内置可靠性 1. JSON统一记录 Fluentd尽可能地将数据结构转化为JSON格式,这样可以使Fluentd统一处理日志数据的各个方面:收集,过滤,缓冲和输出多个源和目的地(Unified Logging Layer)的日志.JSON格式对于下游数据处理容易得多,因为它具有足够的

cAdvisor 是 google 开发的容器监控工具,我们来看看 cAdvisor 有什么能耐. 在 host 中运行 cAdvisor 容器. docker run \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:rw \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --publish=8080:8080 \ --detach=true

前面的 ELK 中我们是用 Filebeat 收集 Docker 容器的日志,利用的是 Docker 默认的 logging driver json-file,本节我们将使用 fluentd 来收集容器的日志. Fluentd 是一个开源的数据收集器,它目前有超过 500 种的 plugin,可以连接各种数据源和数据输出组件.在接下来的实践中,Fluentd 会负责收集容器日志,然后发送给 Elasticsearch.日志处理流程如下: 这里我们用 Filebeat 将 Fluentd 收集到的

什么是数据收集器? 数据以key/value形式存在,收集一些状态,简化数据收集的状态 计算到底发送了多少request等等统计信息 如何对404页面进行设置? 通过response.status等于判断状态是否为404,然后把失败的URL添加到初始化的失败列表中,设置失败计数收集器 在spider类逻辑中: def __inint__(self): self.fail_urls = [] # 定义存储失败url列表 def parse(self, response): if response.

1. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl

使用Flink实现索引数据到Elasticsearch  2018-07-28 23:16:36    Yanjun 使用Flink处理数据时,可以基于Flink提供的批式处理(Batch Processing)和流式处理(Streaming Processing)API来实现,分别能够满足不同场景下应用数据的处理.这两种模式下,输入处理都被抽象为Source Operator,包含对应输入数据的处理逻辑:输出处理都被抽象为Sink Operator,包含了对应输出数据的处理逻辑.这里,我们只关

为什么 Confluence 收集使用数据? 针对 Confluence 我们很自豪 Confluence 是这个星球上最高效和强大的协作工具,我们也计划继续保持这个特性,尽我们最大的努力提供更新的 Confluence 版本.为了我们能够优先发布我们的新 Confluence 版本,我们需要了解我们的客户是如何使用 Confluence 的,这个对我们来说非常重要,如果我不了解用户是如何使用的,我们将不能确定哪些功能是用户需要的.我们收集的数据将有助于我们从成千上万的用户使用中确定哪些对用户而