Flink 1.9.0及更高版本支持Python,也就是PyFlink. 在最新版本的Flink 1.10中,PyFlink支持Python用户定义的函数,使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数.但是,听完所有这些后,您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么?作为PyFlink的快速指南,本文将回答这些问题. 为什么需要PyFlink? Python上的Flink和Flink上的Python 那么,PyFlink到底是什么?顾名思义,PyFlink就是Apache Fli

Oracle按不同时间分组统计 Oracle按不同时间分组统计的sql 如下表table1: 日期(exportDate) 数量(amount) -------------- ----------- 14-2月 -08 20 10-3月 -08 2 14-4月 -08 6 14-6月 -08 75 24-10月-09 23 14-11月-09 45 04-8月 -10 5 04-9月 -10 44 04-10月-10 88 注意:为了显示更直观,如下查询已皆按相应分组排序 1.按年份分组 sel

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

要说现在工程师最重要的能力,我觉得工程能力要排第一. 就算现在大厂面试经常要手撕算法,也是更偏向考查代码工程实现的能力,之前在群里看到这样的图片,就觉得很离谱. 算法与工程实现 在 Sentinel-Go 中,一个很核心的算法是流控(限流)算法. 流控可能每个人都听过,但真要手写一个,还是有些困难.为什么流控算法难写?以我的感觉是算法和工程实现上存在一定差异,虽然算法好理解,但却没法照着实现. 举个例子,令牌桶算法很好理解,只需给定一个桶,以恒定的速率往桶内放令牌,满了则丢弃,执行任务前先去桶里

Flink流处理的时间窗口 对于流处理系统来说,流入的消息是无限的,所以对于聚合或是连接等操作,流处理系统需要对流入的消息进行分段,然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作. 消息的分段即称为窗口,流处理系统支持的窗口有很多类型,最常见的就是时间窗口,基于时间间隔对消息进行分段处理.本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口. 对于目前大部分流处理系统来说,时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟来进行切分,这种方式实现起来比较容易,不会阻塞消息处理.但是可能无法满足某些应用的要求,

Oracle数据库从10g開始,启用以时间模型统计为主.命中率为辅等性能度量指标.基于时间模型统计,主要是基于操作类型測量在数据库中花费的时间的统计信息.最重要的时间模型统计是数据库时间.或DB时间.数据库时间表示在数据库调用中所花费的总时间,是实例工作负载量的总指示器.本文描写叙述时间模型统计相关知识点. 一. DB Time(数据库时间)与User Response Time(用户响应时间) 1.DB Time(数据库时间) 下图为 DB Time in Overall User Respo

网上没什么资料,就分享下:) 简单模式:kafka传数据到Flink存储到mysql 可以参考网站: 利用Flink stream从kafka中写数据到mysql maven依赖情况: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://ma

概述 近日,阿里云安全团队监测到挖矿团伙watchbog更新了其使用的武器库,增加了最新Solr Velocity 模板注入远程命令执行漏洞的攻击方式,攻击成功后会下载门罗币挖矿程序进行牟利.建议用户及时排查自身主机是否受到影响. 值得注意的是,此漏洞利用代码于10月31日被公布,11月2日阿里云安全团队就已发现watchbog团伙利用此漏洞进行入侵,植入木马进行挖矿,漏洞公开不足2日便被挖矿团伙利用进行攻击牟利.可以看到,当新的漏洞被披露出来时,可供企业用户修复的时间窗口越来越短,因此防守方需

实验目的 OPA-Gatekeeper可以在Kubernetes 中,通过策略来实现一些额外的管理.安全方面的限制,例如:限制特定用户在 Namespace 中的行为权限 本次实验将在test命名空间内对开发人员的更新操作提供时间窗口限制. 说明: 在自建的k8s集群实验成功. 在rancher2.4.4中创建失败,原因是rego语法解析错误,已经提交到官方论坛,尚未解决. 实现思路 为了方便管理,开发人员将使用统一用户deploy, 然后在k8s中添加基于角色的访问控制(RBAC),即使用ro

一.前言 最近有一个生成 APM TraceId 的需求,公司的APM系统的 TraceId 的格式为:APM AgentId+毫秒级时间戳+自增数字,根据此规则生成的 Id 可以保证全局唯一(有 NTP 时间同步),前两个字段好说,最后一个字段也不复杂,我的想法是按秒来进行自增.比如说1秒的时候,自增计数为100,在2秒的时候会重置为0,然后进行自增.其实这个思想就是固定时间窗口算法,这个算法一般常用在限流.Id生成器等场景. 二.代码实现 long _currentTime; long _c

1.按年 select to_char(record_date,'yyyy'), sum(col_8) as total_money from table_name where group by to_char(record_date,'yyyy') 2.按月 select to_char(record_date,'yyyy-mm'), sum(col_8) as total_money from table_name where group by to_char(record_date,'yy

问题描述 由于Azure Redis的性能在不同级别表现不同,当需要升级/缩放Redis的时候,从使用者的角度,需要知道有那些步骤? 注意事项? 潜在影响?停机事件窗口? 升级预估时间? 解决方案 从使用的步骤出发,升级的步骤为: 1)Azure门户页面操作 选择缩放(Scale)目录 选择需要的级别(C1 ~ C6, P1 ~P5) 点击Select按钮确认 2)使用Powershell命令 使用 Set-AzRedisCache 来缩放 Azure Redis 缓存实例,修改 Size.Sk

//PHP获取指定月份的月初月尾时间 //获取上月月初月尾时间: $startday=strtotime(date("Y-m-d H:i:s",mktime(0,0,0,date("m")-1,1,date("Y"))));//获取上月头时间endday = strtotime(date(“Y-m-d H:i:s”,mktime(23,59,59,date(“m”) ,0,date(“Y”)))); //获取上月尾时间echo $startday

处理事情: 数据处理过程中,速度很慢,无法准确定位分析是DB问题还是客户端处理问题,所以增加计时统计日志: Delphi计时首次使用,查阅资料,予以记录: var BgPoint, EdPoind: int64; OffSet: int64; begin BgPoint := GetTickCount; //>> 逻辑处理语句...... EdPoind := GetTickCount; OffSet := EdPoind - BgPoint; //耗时(ms) end; //>>

长度窗口实现原理图 说明: 上图长度窗口为5,事件W1至W5进入引擎后属于NewEvents队列,事件W6进入引擎后,W2至W6就属于NewEvents队列,而事件W1就属于OldEvents队列了.NewEvents为先进先出队列,队列长度为EPL语句中制定的长度窗口大小,OldEvent队列为过期数据的存放队列. EPL长度窗口示例 1  ; 5      } 6      7      public static String UpdataText(String str){ 8     

我们先看两个文件 /etc/ppp/ip-up /etc/ppp/ip-down 这两个文件为shell脚本,当PPTP用户连接或者断开时分别执行这两个文件,并且会带相应的参数 这些参数有 $PEERNAME //PPTP用户名 ${1} //网卡名称,例如ppp0 $4 //网关IP,例如192.168.2.1 $5 //用户静态IP,例如192.168.2.10 $6 //用户真实IP地址,118.13.24.189 $BYTES_SENT //发送的总流量 $BYTES_RCVD //接收

春节躁动行情:大消费,文娱影视 一号文件:泛农业股 两会行情:两会概念 糖酒会:白酒,糖业 五穷六绝:半年节点,[市场缺钱] 暑期档:文娱影视 国庆行情:军工,文娱影视 年底:阳历年底,[市场缺钱] 春节红包行情:阴历年底,[市场缺钱] 财报行情:季度报,半年报,年报

简介 Structured Streaming is a scalable and fault-tolerant stream processing engine built on the Spark SQL engine. You can express your streaming computation the same way you would express a batch computation on static data. The Spark SQL engine will t

为什么需要集群流控呢?假设需要将某个API的总qps限制在100,机器数可能为50,这时很自然的想到使用一个专门的server来统计总的调用量,其他实例与该server通信来判断是否可以调用,这就是基本的集群流控方式,sentinel的实现就是这样的. 如果服务调用使用轮训或者随机路由方式,理论上可以通过在各个单机上设置流控规则即可(单机qps上限=总qps上限 / 机器数).集群流控可以解决流量分配不均的问题导致总体流控效果不佳的问题,其可以精确地控制整个集群的调用总量,结合单机限流兜底,可以

有一个概念,叫做reqeust context,请求上下文,一般来说,在一个web应用中, 我们会在一个filter里面,对每一个请求都施加一个请求上下文,就是说,tomcat容器内,每一次请求,就是一次请求上下文 在一次请求上下文中,如果有多个command,参数都是一样的,调用的接口也是一样的,其实结果可以认为也是一样的 那么这个时候,我们就可以让第一次command执行,返回的结果,被缓存在内存中,然后这个请求上下文中,后续的其他对这个依赖的调用全部从内存中取用缓存结果就可以了 不用在一次

1.手中的锤子都有啥? 围绕日志,挖掘其中更大价值,一直是我们团队所关注.在原有日志实时查询基础上,今年SLS在DevOps领域完善了如下功能: 上下文查询 实时Tail和智能聚类,以提高问题调查效率 提供多种时序数据的异常检测和预测函数,来做更智能的检查和预测 数据分析的结果可视化 强大的告警设置和通知,通过调用webhook进行关联行动 今天我们重点介绍下,日志只能聚类和异常告警如何配合,更好的进行异常发现和告警 2.平台实验 2.1 实验数据 一份Sys Log的原始数据,,并且开启了日志