Flink对于流处理架构的意义十分重要,Kafka让消息具有了持久化的能力,而处理数据,甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成。
在Streaming-大数据的未来一文中我们知道,对于流式处理最重要的两件事,正确性,时间推理工具。而Flink对两者都有非常好的支持。
上一篇文章 Kafka Connect JDBC Source MySQL 全量同步 中,我们只是将整个表数据导入 Kafka。这对于获取数据快照很有用,但并不是所有场景都需要批量全部同步,有时候我们可能想要获取自上次之后发生的变更以实现增量同步。JDBC Connector 提供了这样的能力,将表中自上次轮询以来发生更改的行流式传输到 Kafka 中。可以基于递增的列(例如,递增的主键)或者时间戳列(例如,上次更新的时间戳)来进行操作。Kafka Connect JDBC Source 提供了三种增量同步模式:
首先我们获得h264的流,在监听里,我们通过参数可以获得RTMP包 IStreamPacket,调用getData()方法直接获得包数据 放入IOBuffer。以下是提取并修改数据存成h264文件的步骤 添加监听 IStreamListener 通过IOBuffer的put函数将每次获得的包数据放入新的IObuffer 在流结束时将IOBuffer存成文件 用工具,如UltraEdit打开文件,查看里面的数据并分析 根据分析结果修改程序,提取h264视频文件所需的数据并存储 1.RTMP协议 RTMP协议
在时间感知的媒体处理链中,在视频内容的获取、处理、生产和消费等过程中,时间与同步是非常重要的。如下图所示,按照视频生产和传输的工作流程来说,其中的各个步骤都需要对时间信息进行记录或者处理。
Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一,它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。在实际项目中,对时间序列数据的处理涉及到各种操作,包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术,通过实例演示如何灵活应用这些功能。
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Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台,Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中,可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值,而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说,Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka,使用Kafka构建应用程序以及保护,监视和管理Kafka基础架构的过程。
PromQL基于时间序列模型,即将数据按时间序列进行存储和查询。Prometheus将所有时间序列数据存储为样本值(即某个指标在某个时间点的值),每个时间序列都由一个唯一的标识符(即指标名称和一组标签)来标识。PromQL通过使用这些标识符来查询和聚合时间序列数据。
通过部署镜像的方式来捕获数据包、进行数据分析是网络流量分析的关键环节。我们已经为大家推荐过三种镜像方法,以及如何高性能的捕获数据包。接下来,我们一起探讨数据包捕获分析中的重要一步——统一数据包的时间戳。
Rtmp协议握手完成之后,就可以进行数据交互了,但交换的数据格式需要一个组织的标准,发送端按照该标准进行数据的组装,接收方按照该标准进行数据的拆解,这样才能完成通信。rtmp的协议的数据包,总的来讲分为两大部分,一部分是Rtmp Header,另一部分为Rtmp Body,这一篇我们来主要讲解一下Rtmp Header的组织形式。
只需要用微信扫一下二维码,这个网站就可以展示你的微信昵称和头像,免去注册账号和输入密码登录的步骤,还免去设置头像和昵称的步骤,所以是挺方便的。
在 Web 开发中,处理日期和时间是一个常见的任务。PHP 提供了一系列强大的日期和时间处理函数,例如strtotime、date和DateTimeImmutable::createFromFormat等。
hbase的内部使用KeyValue的形式存储,其key时rowKey:family:column:logTime,value是其存储的内容。
我们在《Apache Cassandra 简介》文章中介绍了 Cassandra 的数据模型类似于 Google 的 Bigtable,对应的开源实现为 Apache HBase。按照这个思路,Apache Cassandra 的数据模型应该和 Apache HBase 的数据模型很类似,那么这两者的数据存储模型是不是一样的呢?本文将为大家解答这些问题。我们从 KeySpace -> Table -> Partition -> Row -> Cell 顺序介绍。本文基于 Apache Cassandra 3.11.4 源码进行介绍的,不同版本可能有些不一样。
对于时间序列数据,传统的做法是在一个序列或DataFrame的索引中表示时间成分,这样就可以对时间元素执行操作。pandas也可以将时间作为数据
前端表单项目中,经常会展示与时间相关的表格列,比如说修改时间、更新时间等等。此时就会用到将后端返回的时间戳转换为相对时间,也就是诸如一天前等。那么该如何处理呢?
RESTful风格的接口,返回JSON格式的响应数据,并支持身份认证、JWT令牌、丰富的HTTP响应代码等。 influxDB API接口及接口的定义描述如下图所示:
在时间序列数据处理中,有时需要对数据按照一定的时间窗口进行分组。本文将介绍如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作。
CREATE 语句用于向当前或指定的 Catalog 中注册库、表、视图或函数。注册后的库、表、视图和函数可以在 SQL 查询中使用。
[注解:如果执行packetdrill自带的用例出错,一般是协议栈发出的包没有达到预期的包,先将预期 那部分干掉,然后再执行测试用例,然后通过抓包分析预期结果。通常是因为三次握手mss 的限制]
最近Transformer在统一建模方面表现出了很大的威力,是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。最近来自阿里达摩院、上海交通大学的几位学者就近年来针对时间序列场景中的Transformer模型进行了汇总,在Arxiv上发表了一篇综述。综述涵盖了Transformer针对时序问题下的具体设计,包含预测、异常检测、分类等诸多工业界常用场景,并开源了代码,是非常不错的学习资料。
书接上回,在随笔系列的第一篇,我介绍了移动输入和物理模拟的大致过程。第一篇的重点是展示以上过程中,Unreal使用的数学,物理知识。
[注解:如果执行packetdrill自带的用例出错,一般是协议栈发出的包没有达到预期的包,先将预期>那部分干掉,然后再执行测试用例,然后通过抓包分析预期结果。通常是因为三次握手mss 的限制]
优秀便捷的流媒体服务器都支持二次开发调用API对接,同时支持选取指定时间段录像播放及下载(MP4合成播放下载)进行调用,在日常使用中录像接口调用用的是比较频繁的,所以本文就讲一下这个录像接口调用遇到的问题。
前言:“客户端上传时间戳”的玩法,你玩过么?一起聊聊时间戳的奇技淫巧! 缘起:无线时代,流量敏感。APP在登录后,往往要向服务器同步非常多的数据,很费流量,技术上有没有节省流量的方法呢?这是本文要讨论的问题。 ---- 问题一:APP登录时需要拉取什么数据? 答:APP登陆时,一般要拉取两类数据,一类是“id列表型数据”,一类是“信息详情型数据”,以微信为例,需要拉取 (1)好友列表List<user-id>,即所有好友的id(id+name) (2)群组列表List<group-id>,即所有加入群的id
ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎,用于在无限和有界数据流上进行有状态计算。Flink被设计成在所有常见的集群环境中运行,以内存速度和任何规模执行计算。
时间序列是按发生的时间先后顺序排列而成的数据,一般数据中会有一列是日期。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。
Apache Kafka 是一个分布式开源流平台,被广泛应用于各大互联网公司。Kafka 设计之初被用于消息队列,自 2011 年由 LinkedIn 开源以来,Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
腾讯云日志服务 CLS 团队联合北京大学软件工程国家工程研究中心、Tencent ES Oteam,在传统搜索引擎的基础上,引入了时序概念,实现了时序搜索引擎。该研究成果《TencentCLS: The Cloud Log Service with High Query Performances》已经被数据库顶会 VLDB 2022 接收,将于 2022 年 9 月份澳大利亚悉尼举行的 VLDB 学术会议上发布。
Kafka 具有四个核心 API,借助这些 API,Kafka 可以用于以下两大类应用:
Kafka 设计之初被用于消息队列,自 2011 年由 LinkedIn 开源以来,Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
一个分布式系统,经常需要面对同一份数据在不同时间的更改,这个更改可能来自不同节点间数据的同步,也可能来自系统对于客户端写请求的处理,那么这样的更改就可能出现冲突问题。而基于事件发生顺序的冲突问题的解决,是很多分布式系统,在一致性方面,都必须要仔细考虑和妥善处理的问题。我曾经阅读过一些互联网上的材料,但是没有发现哪个能比较系统且简洁地把这个问题和解决描述清楚的,我觉得我也许能够做得更好,于是有了本文。下面我来通过简单的例子介绍这类问题的产生,以及应对的思路。
•Kafka Stream 提供了一个非常简单而轻量的 Library,它可以非常方便地嵌入任意Java应用中,也可以任意方式打包和部署•除了 Kafka 外,无任何外部依赖•充分利用 Kafka 分区机制实现水平扩展和顺序性保证•通过可容错的 state store 实现高效的状态操作(如 windowed join 和aggregation)•支持正好一次处理语义•提供记录级的处理能力,从而实现毫秒级的低延迟•支持基于事件时间的窗口操作,并且可处理晚到的数据(late arrival of records)•同时提供底层的处理原语 Processor(类似于 Storm 的 spout 和 bolt),以及高层抽象的DSL(类似于 Spark 的 map/group/reduce)
直播弹幕是直播系统的核心功能之一。如何迅速作出一个有很好扩展性的弹幕系统?如何应对业务迅速发展?相信很多工程师/架构师都有自己的想法。
1 什么是时间? 2 物理时间:墙上时钟 3 逻辑时钟:为事件定序 4 Turetime:物理时钟回归 5 区块链:重新定义时间 6 其他影响 6.1 NTP的时间同步 6.2 有限时间内的不可能性 6.3 延迟 6.4 租约 7 总结 8 参考文献
时间戳是指格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒开始计算,到记录的时间点所经过的秒数,是一个浮点数。
上游 flink 任务 A 发生故障导致产出脏数据至 kafka X,并且下游消费方消费了脏数据(下游消费方按照下面两类进行划分):
这是一条json数据,add_time,upd_time字段,返回的时间戳的格式, 显然这不是我们想要的, 当然也可以去麻烦帅气的后端小哥哥,把时间戳转换成时间,在传回来。你可以这样做,但是显然这是不推荐的,这样会增加服务器的压力,应当把更多客户机能做的交给客户机
通过简单的计算来,线上I帧在视频中出现的时间点。 完整代码请参考 https://andy-zhangtao.github.io/ffmpeg-examples/
日期和时间是每个系统,每个数据库设计必不可少的部分。也是容易被大家忽视的部分。很多开发者可能根本不了解以不同类型存储日期和时间意味着什么。
时间戳字段在MySQL中经常使用到,比如需要记录一行数据创建的时间或修改的时间时,我们通常会使用时间戳即timestamp字段。本篇文章主要介绍timestamp字段的使用方法及相关参数,希望大家读完能对timestamp有更深的认识。
http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/query/index.html
Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的 可靠性保证测试),有管理平台、常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink(以下简称“Flink”)在近期倍受关注,具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等 特性,对事件窗口有很好的支持,目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。 为深入熟悉了解 Flink 框架,验证其稳定性和可靠性,评估其实时处理性能,识别该体系中的 缺点,找到其性能瓶颈并进行优化,给用户提供最适合的实时计算引擎,我们以实践经验丰富 的 Storm 框架作为对照,进行了一系列实验测试 Flink 框架的性能,计算 Flink 作为确保“至 少一次”和“恰好一次”语义的实时计算框架时对资源的消耗,为实时计算平台资源规划、框 架选择、性能调优等决策及 Flink 平台的建设提出建议并提供数据支持,为后续的 SLA 建设提供一定参考。 Flink 与 Storm 两个框架对比:
最近在Kaggle发现了一个关于时间序列比较不错的kernal,决定翻译一下搬运过来,大家一起学习交流一下。如果预期不错的话准备写四章,分别是时间序列Python基本操作、统计分析、时间序列分解与随机游走、统计建模分析。
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