https://zhuanlan.zhihu.com/p/85996745 上一篇文讲了累计聚合,这篇文章继续讲一下滚动聚合,比如常用的MAT计算,Moving Annual Total,滚动年度总计,即向前滚动12月的合计数. 滚动年度求和,也经常用于财务上的滚动预算,看完这篇文章,你以后会很轻松的计算出需要的数据了. 模拟一份2018年1月至2019年7月的订单数据, 利用CALENDARAUTO生成一份日期表,按日期列建立关系,那么如何计算向前滚动12月的销售额合计呢? 其实很简单,新建度

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88528732 在各种经营分析报告中,我们常常会看到YTD,YOY这样的统计指标,这样的数据计算并不难,尤其是在PowerBI中,因为有时间智能函数的帮助,大大简化了这些计算,从而快速满足定期的报告需求. 下面就给你列出这些常用统计数据的度量值,帮你快速掌握各种期间数据的算法. 如果对时间智能函数不熟悉,可以先看看这篇文章: 一文帮你掌握时间智能函数 假设数据模型为一张订单表和一张对应的日期表,并已经建立了基础度量值: 收入 = SUM

Spark Streaming 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/Spark-Streaming/ Spark Streaming使用Spar

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. DataStream Transformation 1.1 DataStream转换关系 上图标识了DataStream不同形态直接的转换关系,也可以看出DataStream主要包含以下几类: 1.keyby就是按照指定的key分组 2.window是一种特殊的分组(基于时间) 3.coGroup 4.

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1.4 JobGraph -> ExecutionGraph 1.5 ExecutionGraph 从JobGraph转换ExecutionGraph的过程中,内部会出现如下的转换. 1.ExecutionJobVertex <- JobVertex:JobVertex转换为Executio

#include <iostream> #include <string> #include <cstring> using namespace std; int dir[4][2]={{0,-1},{0,1},{-1,0},{1,0}}; int mat[20][20],tar[20][20],tar2[20][20]; char transtar[20][20]; int pxvalue[16]; int main() { int testcase; cin>

1. Flink 批处理Api 1.1 Source Flink+kafka是如何实现exactly-once语义的 Flink通过checkpoint来保存数据是否处理完成的状态: 有JobManager协调各个TaskManager进行checkpoint存储,checkpoint保存在 StateBackend中,默认StateBackend是内存级的,也可以改为文件级的进行持久化保存. 执行过程实际上是一个两段式提交,每个算子执行完成,会进行“预提交”,直到执行完sink操作,会发起“确

综述: 在Flink中DataStream程序是在数据流上实现了转换的常规程序. 1.示范程序 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streamin

Data Sources 源是程序读取输入数据的位置.可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 将源添加到程序.Flink 有许多预先实现的源函数,也可以通过实现 SourceFunction 方法自定义非并行源 ,或通过实现 ParallelSourceFunction 或扩展 RichParallelSourceFunction 自定义并行源. 有几个预定义的流数据源可从 StreamExecutionEnvironm

状态(State)与一致性模型 接下来我们转向另一个在流处理中十分重要的点:状态(state).状态在数据处理中是无处不在的.为了产生一个结果,函数一般会聚合某个时间段内(或是一定数量的)events的状态信息(例如计算聚合值,或是发现一个模式),有状态的 operators使用流的输入事件以及内部状态,计算出它们的输出.例如,一个滚动聚合operator输出当前它读入的所有的events的总和.Operator 持有当前sum的值作为它的内部状态,并在每次读入新值时对它做更新.类似,考虑一个o

3. 数据流操作 流处理引擎一般会提供一组内置的操作,用于对流做消费.转换,以及输出.接下来我们介绍一下最常见的流操作. 操作分为无状态的(stateless)与有状态的(stateful).无状态的操作不包含任何内部状态.也就是说,处理此event时,并不需要任何其他历史event的信息,也不需要保存它自己的信息.无状态的操作易于并行,因为events可以以它们到达的顺序,相互独立的被处理.在出现错误时,无状态operator可以被简单的重新执行,从它丢失数据的点开始继续执行即可. 有状态的o

代码地址:https://gitee.com/nltxwz_xxd/abc_bigdata 一.flink编程方法 获取执行环境(execution environment) 加载/创建初始数据集 对数据集进行各种转换操作(生成新的数据集) 指定将计算的结果放到何处去 触发APP执行 flink的计算方式和spark一样都是惰性的 Flink APP都是延迟执行的 只有当execute()被显示调用时才会真正执行 本地执行还是在集群上执行取决于执行环境的类型 好处:用户可以根据业务构建复杂的应用

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

和其他所有的计算框架一样,flink也有一些基础的开发步骤以及基础,核心的API,从开发步骤的角度来讲,主要分为四大部分 1.Environment Flink Job在提交执行计算时,需要首先建立和Flink框架之间的联系,也就指的是当前的flink运行环境,只有获取了环境信息,才能将task调度到不同的taskManager执行.而这个环境对象的获取方式相对比较简单 // 批处理环境 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

R数据科学(R for Data Science) Part 1:探索 by: PJX for 查漏补缺 exercise: https://jrnold.github.io/r4ds-exercise-solutions ------------前言------------------------------- library(tidyverse) #核心包:ggplot2/tibble/readr/purrr/dplyr/tidyr/forcats/stringr #更新 tidyverse

目录 一.Environment 二.Source 从集合读取数据 从文件读取数据 从kakfa读取数据(常用) 自定义数据源 三.Transform map Rich版本函数 flatMap keyBy filter shuffle split + select connect union connect 和 union 的区别 四.Operator 滚动聚合算子(Rolling Aggregation): sum.max.min reduce process 五.Sink Kafka Sin

前段时间详细地阅读了 <Apache Flink的流处理> 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细.全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家.有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开. 一.传统的数据处理框架 1.1事务型处理 企业在日常业务运营过程中会用到各类基于web的应用,通常是业务系统,比如订单.客户系统等等   

原文地址: [1]http://ju.outofmemory.cn/entry/172684 [2]http://ju.outofmemory.cn/entry/129445 MAT使用入门 MAT简介 MAT介绍 MAT(Memory Analyzer Tool),一个基于Eclipse的内存分析工具,是一个快速.功能丰富的JAVA heap分析工具,它可以帮助我们查找内存泄漏和减少内存消耗.使用内存分析工具从众多的对象中进行分析,快速的计算出在内存中对象的占用大小,看看是谁阻止了垃圾收集器的

简介 Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具,功能强大.易于使用.其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘. 但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI.因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能.在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”.应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式.毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步. “Time intel

时隔一年,奥威Power-BI重磅再推新版,在之前V10 WEB可视化前端分析工具基础上,更加注重用户体验这一块.V11站在用户的角度,以用户的视野去设计研发新版本,最终在前端框架的优化.移动设备的体验.以及动态视图和免费版优化四个方面进行了优化.下面我们来简略看一下此次V11升级版的亮点内容: 一.全新前端框架 1.自动布局功能:新框架风格更为简约,自动布局可以让用户快速的将图表对象重组,从而形成规整的管理驾驶舱. 2.主题样式自定义功能:主题样式增加,甚至用户可以根据自己需要,任意定义主题调