这些构造采用 ODBC 日期、时间或时间戳格式的整数或字符串，并将其转换为相应的 IRIS 日期、时间或时间戳格式。他们执行数据输入以及值和范围检查。
使用服务器端的Python渲染日期和时间来展示到用户的浏览器并非一个好主意。考虑如下的例子， 我在2017年9月28日下午4点06分写这篇文章。我身处的时区是PDT(UTC-7)，在Python解释器中运行如下：
# !/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- import redis import time # 这里用来读取ip def getips(): ip = [] # 读取ip file = open("../ip/ip.txt") ips = file.readlines() # 将ip写入数组并加上时间戳 for item in ips: # 标记时间戳 markedtime
当我们第一次使用 Flink 时，可能会对 Watermark 感到困惑，其实 Watermark 并不复杂。让我们通过一个简单的例子来说明为什么我们需要 Watermark，以及它是如何工作的。
作者 | Lukasz Mierzwa 译者 | 平川 策划 | 褚杏娟 我们使用 Prometheus 来监控构成我们全球网络的所有不同的硬件和软件。Prometheus 让我们可以随时度量其健康状况和性能，如果任何服务有任何问题，那么我们的团队在其成为问题之前就可以知道。 在写这篇文章的时候，我们运行着 916 个 Prometheus 实例，总共大约 49 亿个时间序列。下面的截图展示了确切的数值： 平均每个实例大约有 500 万个时间序列，但实际上，我们的实例有的非常小，有的非常大，最大的
从图中可以看出，若服务器主动关闭连接，在四次挥手的最后一个ACK后连接端口会变为TIME_WAIT状态， 状态停留时长为两个MSL（最大分段寿命），这个状态只有在主动关闭连接方会出现， 另一端可以在连接断开后立刻投入后续使用。
在讨论连接时，REDHAWK 中有几个经常被提到的术语：使用（uses）、提供（provides）、端口（port）、接口（interfaces）、接口描述语言（IDL）等等。本节将揭开连接的神秘面纱，介绍一些关键概念，这些概念使基于 REDHAWK 的系统能够轻松与其他 REDHAWK 系统以及在 REDHAWK 范围之外开发的外部工具进行交互。
雪花Id生成算法，是鼎鼎有名的分布式Id生成算法。它的优点在于，在分布式系统中快速生成有时间顺序的唯一编号！Snowflake实测每秒可生成900万个唯一Id。
如果你在 t1 时刻推送Metric，你可能认为普罗米修斯会“刮取(scrap)”这些指标，并使用相同时间戳 t1 作为对应时序数据的时间戳，然而，普罗米修斯不会这样做，它会把从推送网关(Pushgateway)“刮取”数据时的时间戳当作指标数据对应的时间戳。为什么会这样？
论文地址：https://opt-ml.org/oldopt/papers/2020/paper_28.pdf
在本文中，我们将介绍一些有用的 Linux 实际示例touch command.这touch command是一个标准程序Unix/Linux操作系统，用于创建、更改和修改文件的时间戳。在开始接触命令示例之前，请查看以下选项。 touch命令选项 -a, 只更改访问时间 -c, 如果文件不存在，不创建 -d, 更新访问和修改时间 -m, 只更改修改时间 -r, 使用文件的访问和修改次数 -t, 使用指定时间创建文件 1. 如何创建一个空文件 以下 touch 命令创建一个名为的空（零字节）新文件sheena
含有时间的流处理是有状态流处理的扩展，其中时间在计算中起一定作用。 除其他外，当您进行时间序列分析、基于特定时间段（通常称为窗口）进行聚合时，或者在事件发生的时间很重要的情况下进行事件处理时，就会出现这种情况。
pandas是python数据分析的不二选择，堪称瑞士军刀般的存在，几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话，那么就是其不支持分布式，所以对于小数据量完全不压力，但面对大数据时却当真有些乏力。近日，自己便用pandas处理了一些大数据场景，现分享几个心得技巧。
Flink Streaming API借鉴了谷歌数据流模型(Google Data Flow Model)，它的流API支持不同的时间概念。Flink明确支持以下3个不同的时间概念。
DAYNAME返回与指定日期对应的日期的名称。返回值为字符串，最大长度为15。默认返回的日期名称为：Sunday, Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday, Saturday。
该定义暗含着：所有操作会形成一个确定的执行顺序。在图 9-4 中，我们就根据读到的结果来推测出了一个服务器端所有操作的看起来的执行顺序。
该算法是继raft算法之后的再一次深入实践的共识算法，与raft、paxo一样都可以看作是分布式一致性算法。
本文主要讲解 RTMP 协议，并通过 wireshark 对 RTMP 进行抓包并分析。
Promtail 是 Loki 官方支持的日志采集端，在需要采集日志的节点上运行采集代理，再统一发送到 Loki 进行处理。除了使用 Promtail，社区还有很多采集日志的组件，比如 fluentd、fluent bit 等，都是比较优秀的。
1前言 本文将阐述过载相关的内容，这些内容是总结和分析了常用的一些过载处理的方式，并结合为我们系统开发过载保护中所遇到和用到的一些方法，期望能够给予大家在处理过载问题的一些参考。限于个人能力的问题，考虑不够全面，其中可能会出现错误，希望能够批评指正，不吝赐教，加以探讨。 2何为过载 “过载”一词，在海量服务的后台开发中，基本都会遇到。何为过载，即当前负载已经超过了系统的最大处理能力。例如，系统每秒能够处理的请求是100个，但实际每秒的请求量却是1000个，就可以判定系统出现了过载。 过载的定义看似简单，但却
Apache Flink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等
随着音视频技术的飞速发展，直播已成为当下最为炙手可热的技术。然而如何保障资源不被盗用，如何防止用户非法接入，对于直播平台至关重要。本文简要介绍了当下主流的几种防盗链，并对其机制进行了详细的分析，对直播平台的安全建设具有一定的参考价值。
当前主流TSDB的时序数据模型都是以标签(tag 或者称为label) 为主来唯一确定一个时间序列(一般也附加上指标名称,时间戳等).
Flink实现了数据流模型(Dataflow Model)中许多技术。如果想对事件时间(event time)和watermarks更详细的了解，请参阅下面的文章:
Prometheus 中 Range Vector 的概念是有一点不直观的，除非你彻底阅读并理解了官方提供的文档。谁会这样做呢，去读官方文档？大多的人应该会花些错误的时间去做了一些错误的事情，然后随机去寻找一篇像本文一样的文章去理解这个概念，不是吗？
NTP协议介绍 (2013-06-19 14:50:50)转载▼ SNTP协议原理
在神经科学研究中收集的数据集越来越复杂，通常结合了来自多个数据采集模式的高维时间序列数据。在适当的编程环境中处理和操作这些各种数据流对于确保可靠的分析并促进共享可重复性分析管道至关重要。在这里，我们介绍了Pynapple，这是一个轻量级的Python包，旨在处理系统神经科学中广泛范围的时间解析数据。该包的核心特点是一小部分多功能对象，支持任何数据流和任务参数的操作。该包括一组读取常见数据格式的方法，并允许用户轻松编写自己的方法。
Flink提供了三种时间模型，EventTime、IngestionTime、WindowProcessingTime如下图：
机器学习模型只能从我们给定的数据中学习，所以构造一个和任务相关的特征是至关重要的。
1、Token授权机制，用户使用用户名密码登录后，服务器将Token返回给客户端。
前言：最近在做kafka、mq、redis、fink、kudu等在中间件性能压测，压测kafka的时候遇到了一个问题，我用jmeter往kafka发消息没有时间戳，同样的数据我用python发送就有时间戳，且jmeter会自动生成错误的变量key，那我是怎么解决的呢，容我细细道来！
今年发布8月份发布的一篇有关长时间序列预测（SOTA）的文章，DLinear、NLinear在常用9大数据集（包括ETTh1、ETTh2、ETTm1、ETTm2、Traffic等）上MSE最低，模型单变量、多变量实验数据：
MONTHNAME 将日期整数、$HOROLOG 或 $ZTIMESTAMP 值、ODBC 格式日期字符串或时间戳作为输入。
一直没有在意自己花了多少钱，我卡绑定了电话吧，取钱，支付宝什么的消费，过后都会短信通知，有时间准备统计一下，自己的情况。 然后散点图，柱状图，折线图表示出来。 x轴为时间，y轴为钱数。 占位，等我有时间，把几百条短信整理出来，在作图。 必须先将时间戳转换为Python datetime对象（使用datetime.strptime）。然后使用date2num将日期转换为matplotlib格式。 绘制日期和值使用[plot_date] dates = matplotlib.dates.dat
摘要：PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践，能够降低你在机器学习数据收集时的数据清理工作以及数据浪费。这些经验包括:要收集所有数据，每个事件的时间戳，避免序列化和二进制，查询时间和使用队列服务等。 在新的一年里，很多人都在思考如何利用机器学习（ML）算法来提高产品或服务的质量。 PredictionIO公司与许多公司合作，部署他们的第一个ML系统和大数据基础设施。PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践，并愿意与你分享这些经验。 如果你正在考虑采用ML，以正确的格式收
随着ApacheParquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而，为了实现这一点，这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
时间戳选项使发送方在每个报文段中放置一个时间戳值。接收方在确认中返回这个数值，从而允许发送方为每一个收到的 A C K计算RT T（我们必须说“每一个收到的 A C K”而不是“每一个报文段”，是因为T C P通常用一个A C K来确认多个报文段）。我们提到过目前许多实现为每一个窗口只计算一个 RT T，对于包含8个报文段的窗口而言这是正确的。然而，较大的窗口大小则需要进行更好的RT T计算。
名称 TO_CHAR 和 TOCHAR 是可互换的，并且支持 Oracle 兼容性。
ICMP（Internet Control Message Protocol）网际控制报文协议。它是TCP/IP协议簇的一个子协议，用于在IP主机、路由器之间传递控制消息。控制消息是指网络通不通、主机是否可达、路由是否可用等网络本身的消息。这些控制消息虽然并不传输用户数据，但是对于用户数据的传递起着重要的作用。
TIMESTAMPDIFF 函数返回指定日期部分间隔（秒、天、周等）的两个给定时间戳之间的差异（即，从另一个中减去一个时间戳）。返回的值是一个 INTEGER，即两个时间戳之间的这些间隔数。 （如果 enddate 早于 startdate，则 TIMESTAMPDIFF 返回负 INTEGER 值。）
FIN_WAIT_1 : FIN_WAIT_1和FIN_WAIT_2状态的真正含义都是表示等待对方的FIN报文。而这两种状态的区别是： FIN_WAIT_1状态实际上是当SOCKET在ESTABLISHED状态时，它想主动关闭连接，向对方发送了FIN报文，此时该SOCKET即进入到FIN_WAIT_1状态。而当对方回应ACK报文后，则进入到FIN_WAIT_2状态，当然在实际的正常情况下，无论对方何种情况下，都应该马上回应ACK报文，所以FIN_WAIT_1状态一般是比较难见到的，而FIN_WAIT_2状态还有时常常可以用netstat看到。（主动方）
public static String getISO8601TimestampFromDateStr(String timestamp){
众所周知，区块链具有时间戳特性和不可篡改特性，这两个特性就用于数据的存证，这是区块链诞生除了CryptoCurrency之外，人们最容易想到的应用。区块链存证的技术原理很简单，在用户签名和发送交易前，用户将要存证的数据（如果数据量小，而且不用担心隐私问题，可以直接存储正文，如果数据量大，则计算该数据的Hash）附加到交易中，然后再进行签名广播。记账节点在验证了交易的合法性后，将该交易打包到区块中，并在区块中附加上时间戳信息。
近期在处理视频编码的过程中，我遇到了一个错误：“Application provided invalid, non monotonically increasing dts to muxer in stream 0: -92233720368547”。这个错误消息可能会让人感到困惑，因此我在这篇文章中将解释这个错误的意义以及如何解决它。
本章我们将研究 Broadcast protocols广播协议（也称为multicast protocols 组播协议），即向多个接收者传递同一条信息的算法。正如我们将在第5讲中看到的那样，这些协议可以用来构成更高级分布式算法。在实践中，几种不同的广播协议都有采用，它们的主要区别在于传递消息的顺序order。正如我们在上一讲中看到的，顺序的概念与时钟和时间密切相关。因此，我们将在本章开始时，更深入地研究时钟如何帮助我们跟踪分布式系统中的顺序。
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。
有时候可能我们可能需要模仿一些IO请求,假装让程序休眠一下,所以需要用到time的sleep函数。
【问题分析】 通过Fiddler抓包查看请求，Moco Server已经返回了对应的XML文件，但是浏览器还是依然报错，如图所示：
Prometheus项目中的storage和tsdb两个目录都和数据存储相关，但它们的职责和用途有所不同。
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