最近在使用流程订单，发现了一些流程订单特有的功能，本篇将介绍：流程订单中物料数量计算Material Quantity Calculation(MQC) in process order。...在一些行业中，如化工、制药等，出现以下情况： 1、组件数量和产品数量不成比例，或者组件数量需要考虑不同批次的成分、浓度、水分等。 2、产品数量需要根据组件数量进行计算。...3、计算预期的阶段废品数量，用于订单执行计划/实际评估。 4、计算工序和阶段的数量，当考虑由于废料产生的数量差异时。 下面老铁将针对项目中遇到的前两种情况进行举例说明。...首先看看物料计算在哪些地方？ 生产订单组件（在流程订单点击订单组件，然后就可以看到”a/b“的图标） 新版GUI的图标有所变化，是一个”fx“。...主配方（在主配方选择物料视图，一样可以看到”a/b“的图标 新版GUI 这两个地方的区别在于，当计算公式需要参考物料批次中的特性值时，公式要在生产订单组件中设定。
Flink中的事件时间和处理时间有什么区别？为什么事件时间在流计算中很重要？...在Flink中，默认使用处理时间进行处理，即使用数据到达流处理引擎的时间作为事件的时间戳。...事件时间在流计算中非常重要的原因有以下几点： 数据的真实性： 事件时间可以反映数据的真实发生顺序，它是根据事件在源系统中产生的时间来确定的。...在一些应用场景中，数据的时间戳非常重要，例如金融交易、日志分析等。使用事件时间可以确保结果的准确性，避免数据乱序和延迟带来的问题。...在UserVisitEventTimestampExtractor中，设置了最大延迟时间为10秒，并从事件中提取时间戳。接下来，使用事件时间进行窗口操作，计算每分钟的访问量。最后，将结果输出。
背景 今天在跑定时任务的过程中，发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常，出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象，计算时间戳的代码大致如下。...System.out.println("end : " + endTime); System.out.println("start : " + startTime); } } 先放出结论：因为java中整数默认是...int类型，在计算的过程中30 * 24 * 60 * 60 * 1000计算结果大于Integer.MAX_VALUE，所以出现了数据溢出，从而导致了计算结果不准确的问题。...到这里想必大家都知道原因了，这是因为java中整数的默认类型是整型int，而int的最大值是2147483647， 在代码中java是先计算右值，再赋值给long变量的。...在计算右值的过程中（int型相乘）发生溢出，然后将溢出后截断的值赋给变量，导致了结果不准确。 将代码做一下小小的改动，再看一下。
这也是 Windows 用户查找计算机正常运行时间的一种快速且首选的方式。 打开任务管理器，点击性能，点击cpu，就可以看到“正常运行时间”了。 上图显示计算机开机已经3天11小时了。...使用命令行检查计算机正常运行时间 还可以使用命令行选项查看 Windows 正常运行时间。下面使用wmic和systeminfo两个命令来查看windows正常运行时间。 A....使用systeminfo命令 systeminfo 命令显示有关操作系统、计算机软件和硬件组件的详细信息列表。可以用它查询“系统启动时间”的值，以获得计算机的正常运行时间。...以下命令将所有值存储在“$uptime”变量中。...本指南涵盖了任务管理器、命令提示符和 PowerShell 的 3 种方法来获得计算机正常运行时间。
在 SQL 中，可以使用聚合函数来计算数据的总和、平均值和数量。以下是一些常用的聚合函数的示例： SUM 函数：计算指定列的总和。...SELECT SUM(column_name) FROM table_name; AVG 函数：计算指定列的平均值。...SELECT AVG(column_name) FROM table_name; COUNT 函数：计算指定列的数量。...SELECT MAX(column_name) FROM table_name; 注意：这些聚合函数可以与其他 SQL 查询语句一起使用，例如 WHERE 子句来过滤数据，或者 GROUP BY 子句来分组计算
01 计算 R R 的计算方法是计算当天与最近一次购买日期之间的间隔天数。 计算每一笔订单距离当天的时间间隔，可以选中“订单报表”，在“建模”选项卡中单击“新建列”按钮，如图1所示。...在打开的公式文本框中输入以下表达式 ： 时间间隔 = DATEDIFF('pbi 订单报表 '[ 订单付款时间 ],TODAY(),DAY) 计算最小的 R，选中“订单报表”，在“建模”选项卡中单击“新建度量值...在打开的公式文本框中输入以下表达式 ： R = MIN([ 时间间隔 ]) 02 计算 F F 的计算方法是对客户的订单数量进行统计。...对“订单编号”进行计数，可以选中“ pbi 订单报表”，在“建模”选项卡中单击“新 建度量值”按钮。...根据规则计算每个客户的定位，选中“RFM”表，在“建模”选项卡中单击“新建列” 按钮，如图6所示。
运算时用来计算计划订单/采购申请的数量的一个程序配置。...物料主数据中MRP 1的批量大小，就是为物料确定一个计算获取数量的程序，以确定该物料在进行MRP运算时计算数量的算法。 先看看批量大小在系统中的位置： ? 批量程序即批量大小，LOT SIZE。...（上面这三个常见的批量大小我就不举个栗子了） 4、FS：固定和分解，这个需要配合“固定批量大小”、“间隔时间”、“舍入值”三个字段一起使用，下面还是举例说明： 物料主数据设置： ?...另外还有一个字段“间隔时间”，前面我们没有给它赋值， 现在给他设置一个2天，再运行一下MRP看看结果： ? 可以看到，MRP建议出来的订单，是每（2-1）天才创建一个（按工作日）。...也就是说： WB---计划订单的完成日期/采购订单的交货日期要等于需求日期，如果是多个需求日期，则等于最早的那个。
指标：TPC-C 测试的主要指标是每分钟订单交易数量（NOPM），以及每分钟的交易量（TPM） 测试业务模型：测试用到的模型是一个大型的批发销售公司，在地理分布的多个区域有业务，并且使用仓库管理。...事务内容：订单中每个订单行的平均数量必须在9.5到10.5的范围内，并且每个订单的订单行数量必须在5到15之间均匀分布，用于在测量间隔期间提交到系统的新订单交易【原文75页】 主要特点：中量级、读写频繁...基本上，这是每个间隔的吞吐量。越多越好 95%： 9.483： - 每个给定时间间隔内新订单交易的 95% 响应时间。...在本例中为 9.483 秒 99%： 18.738： - 每个给定时间间隔内新订单交易的 99% 响应时间。...在本例中为 18.738 秒 max_rt： 213.169： - 每个给定时间间隔内新订单交易的最大响应时间。
一、期间订货法（POQ，Period Order Quantity） 计划订单产生来满足某期间的需求，用户只需输入订货间隔期，系统会依订货间隔期栏位设定的天数，先计算该期间各天的净需求，然后按期间将各天的净需求进行汇总后进行批量调整...，在各期间的第一天生成计划订单。...对于订货策略为批对批和期间订货法的物料，在进行批量调整时，会考虑最小订货量和批量增量的影响，计算公式为：计划订单量 = 最小订货量+取大整数【（净需求-最小订货量）/批量增量】*批量增量。...三、固定批量（FOQ, Fixed Order Quantity） 计划订单数量是以净需求为基础，订单数量必须为固定/经济批量所定数量的整数倍。...最小、最大订货批量及批量增量、固定/经济批量； 最小订货批量是指每次订货量不能低于此值； 最大订货批量是指每次订货量不能大于此值（最大订货量在计算过程中未做限制，只会在计算日志里进行提示）； 批量增量是指物料的最小包装单位或最少生产数量
为什么需要熔断 微服务集群中，每个应用基本都会依赖一定数量的外部服务。...这时如果有一个主动保护机制应对这种场景的话订单服务至少可以保证自身的运行状态,等待账户服务恢复时订单服务也同步自我恢复，这种自我保护机制在服务治理中叫熔断机制。...其实是有的，google sre提供了一种自适应熔断算法来计算丢弃请求的概率： 算法参数： requests： 窗口时间内的请求总数 accepts：正常请求数量 K：敏感度，K 越小越容易丢请求，一般推荐...// 最后写入桶的时间 // 用于计算下一次写入数据间隔最后一次写入数据的之间 // 经过了多少个时间间隔 lastTime time.Duration } window 是数据的实际存储位置...数组里面按照 internal 时间间隔分隔成多个 bucket。
例如，Elasticsearch有数以百万计的订单，大多数查询需要通过买家ID查询订单。为每个买家创建索引是不可能的，所以不能通过买家ID将数据拆分成多个索引。...请注意，只有在刷新事件发生后才能进行文件搜索。 ? 性能和刷新间隔之间的关系 从上图可以看出，随着刷新间隔的增大，吞吐量增加，响应时间变快。...它不需要计算过滤子句的相关性得分，并且可以高速缓存过滤结果。有关详细信息，请参阅查询和过滤语境。 ? 比较查询和过滤 增加刷新间隔。...太小的分片数量会使搜索无法扩展。例如，如果分片数量设置为1，则索引中的所有文档都将存储在一个分片中。对于每个搜索，只能涉及一个节点。如果有很多文件，那是很耗费时间的。...避免使用脚本查询来计算不固定的匹配。在索引时存储计算的字段。例如，有一个包含大量用户信息的索引，需要查询以“1234”开头的所有用户。
发送Heartbeat的周期间隔由会话发起者使用在Logon消息中HeartBtInt域进行定义。...Heartbeat心跳消息的时间间隔应当在每一个消息发送后复位，即发送一个消息后，在间隔给定的时间内无其它消息发送则发送一个Heartbeat心跳消息。...域出现的顺序应遵循该重复组在消息或组件中定义时的次序; 在一条消息中，除重复组域外任何其他域不能重复出现。...正整数 - LogonTimeout 登录超时时间间隔（秒） 正整数 10 LogoutTimeout 注销登录超时时间间隔（秒） 正整数 2 SocketConnectPort Socket服务端口...在DEFAULT配置节点定义。 Y、N Y ReconnectInterval 尝试重新连接的时间间隔（秒）。仅用于 initiator。
，更多应用在离线计算场景中。...Streaming 应用场景 如下的场景需求, 仅仅通过传统的批处理/离线处理/离线计算/处理历史数据是无法完成的： 1）、电商实时大屏：每年双十一时，淘宝和京东实时订单销售额和产品数量大屏展示，要求...： 数据量大，可能每秒钟上万甚至几十万订单量 快速的处理，统计出不同维度销售订单额，以供前端大屏展示 2）、商品推荐：京东和淘宝的商城在购物车、商品详情等地方都有商品推荐的模块，商品推荐的要求： 快速的处理...T，切分成多个微批量数据，然后对每个批量数据进行处理，Spark Streaming 和 StructuredStreaming采用的是这种方式； 比如间隔是1秒,就一秒钟处理一个批次 Spark...Streaming 计算思想 Spark Streaming是Spark生态系统当中一个重要的框架，它建立在Spark Core之上，下图也可以看出Sparking Streaming在Spark生态系统中地位
1.2 周期快照事实表 以一个周期为时间间隔，来记录事实，一般周期可以是每天、每周、每月、每年等； 个人理解：只看某个业务过程，比如订单收货，数据按订单收货时间来切分，周期可以为每天、每月等。...1.3 累积快照事实 用来描述过程开始和结束之间的关键步骤事件，覆盖过程的整个生命周期，通常具有多个日期字段来记录关键时间点；当过程随着生命周期不断变化时，记录也会随着过程的变化而被修改； 个人理解：要看整个生命周期的多个业务过程...粒度是一个订单一行数据，创建订单时间，付款时间，发货时间，收货时间，分别作为一个字段，便于计算不同业务过程的时间间隔。...2、三种事实表对比 事务事实表 周期快照事实表 累积快照事实表 时期/时间 离散事务时间点 以有规律的、可预测的 用于时间跨度不确定的不断变化的工作流 日期维度 事务日期 快照日期 相关业务过程涉及的多个日期...如，订单的优惠率，应分解为订单原价金额与订单优惠金额两个事实存储在事实表中； 原则 4：在选择维度和事实之前必须先声明粒度 粒度用于确定事实表中一行所表示业务的细节层次，决定了维度模型的扩展性；
（1）日期格式化 由于在日期格式化中，我们会涉及到需要修改表中的日期数据，因此考虑用update语句。而修改表的具体操作会涉及到日期数据类型之间的转换，我们考虑用cast函数。...完单率=完成订单数/呼叫订单数 完成订单： 完成时间（finish_time）这一列中，值不等于‘1970’的数据数量为有效的完成订单数。...根据题目中指标定义： 呼叫应答时间=被应答订单从呼叫到被应答时长总和/被应答订单数量 被应答订单从呼叫到被应答时长=被应答的时间（grab_time） - 呼叫的时间（call_time）。...这里由于涉及到计算相隔的天数之差，我们使用上面讲过的timestampdiff函数。单位为天。 此时查询结果如下 筛选出时间差为1天的数据，也就是间隔=1的数据。...用户行为分类 1) 根据完成时间和接单时间，可大致计算出乘客在乘车过程中所消耗的时间，对这个时间进行预判，属于长途、中途或者是短途，来分析乘客的乘车习惯。
Ping 可用于测量系统中各个组件（如路由器或交换机）的延迟以及整个系统的延迟。 2、Queuing：这是衡量交易延迟时间的一种更复杂的方法，它考虑到订单进入和退出系统中每个组成部分所需的时间。...队列可以用来识别系统中的瓶颈，并确定哪些组件导致了延迟。 3、Logging：这是衡量交易延迟时间的一种方法，包括记录系统中每一事件的时间戳，例如订单何时下达或订单何时填写。...衡量交易延迟指标的常见的有： 1、Tick to Trade：Tick to Trade 是指接收到市场“ Tick”（市场中的价格变动）与处理买入或卖出订单之间的时间间隔。...例如，我们可以计算出一个事件在一定时间内发生的概率。或者，事件将经历小于给定阈值的延迟的概率。延迟通常以百分位数报告。...例如，在订单管理系统中，99.999% 的事件在10毫秒内交付，或者97% 的往返时间在15毫秒内交付。
任务 ：精品旅行服务成单预测 提供了5万多名用户在境外旅行APP（黄包车）中的浏览行为记录和历史订单记录（具体数据和字段如下五张表所示），其中用户在浏览APP之后有三种可能，购买精品旅游服务，或普通旅行服务...比赛方案 数据预处理：首先对数据进行清洗处理缺失值，浏览记录表中的1-4类无顺序，5-9类有顺序，一方面对567*9这种补齐8操作，另一方面发现订单历史记录中的下单时间戳和浏览记录的7操作时间一样，对于历史订单有订单但在浏览记录中对应时间点没有...(AUC) 相差不大的多个模型中，去选取对该条样本预测更自信的模型作为最终结果。...特征工程 特征按照比赛时间进展在文件夹feature中，分别为1 ~ 10_extract_feature.py，以下根据特征所属类别（历史订单 + 浏览行为 + 时间特征 + 文本评论 + 交互）进行分类...总结如下： 历史订单特征 历史订单数量 历史出现精品订单 1 的数量和占比 历史出现普通订单 0 的次数和占比 用户最近一次出行是否为精品旅行 1 历史纪录中城市的精品占比 历史订单是否出现过精品订单
冗余维度是在kimball维度建模方法基础上新增的步骤。主要是因为在大数据的事实表模型设计中，需要考虑更多的是提高下游用户的使用效率，降低数据获取的复杂性，减少关联的表数量。...，包括下单数量、商品价格、子订单折扣、下单分摊比例、父订单支付金额、父订单支付邮费、父订单折扣、子订单下单金额、子订单下单有效金额、支付分摊比例、子订单支付金额等，将父子事实同时冗余到事务表中。...这种间隔联合一个或多个维度，将被用来定义快照事实表的粒度，每行都将包含记录所涉及状态的事实。...例如，商品评价表，多了子订单维度、商品维度、评论者维度。 3. 累计快照事实表 对于类似于研究事件之间时间间隔的需求，采用累计快照事实表可以很好地解决。...累积快照事实表的典型特征是多业务过程日期，用于计算业务过程之间的时间间隔。但结合阿里巴巴数据仓库模型建设的经验，对于累积快照事实表，还有一个重要作用是保存全量数据。
按照一般的面向对象的思路，我们会有一个订单对象，里面包含了当前全部的商品，并有一个属性来表示订单的总价。当商品数量更新之后，订单对象中的商品被更新，同时需要重新调用计算总价的方法来更新总价属性值。...interval 可以根据时间间隔生成从0开始的递增序列。Mono 还可以从 Runnable、Callable 和 CompletableFuture 中创建。...buffer 等方法按照元素数量和/或间隔时间来收集元素，把原始的Flux转换成Flux>。...比如，有一个执行批量处理的服务，我们需要在请求数量达到某个阈值时马上执行批量处理，或者给定的时间间隔过去之后也要执行批量处理。这样既可以在负载高时降低批量处理的压力，又可以在负载低时保证及时性。...在下面的代码中，Flux.interval 用来生成递增的序列，其中第一个 Flux 的时间间隔是100毫秒，第二个 Flux 的时间间隔是10毫秒，并有一秒的延迟。
我们的数据提供了完成时间和接单时间，忽略司机到达乘客的接单地点的时间，我们可以计算出乘客在乘车中花了多少时间，对于这个时间可以进行预判，这是长途、中途还是短途，可以分析乘客的乘车习惯。...按照我们的发单时间可以判断乘客是在时间点发单的，他的需求是怎么产生的，比如切分成上班、下班、就餐、出游、临时等场景。...使用RFM模型，这里的数据提供了最近一次打车的时间并且可以计算出打车频率，将用户切分成重要价值用户和重要发展用户或者中要保持用户和一般价值用户。对不用的用户考虑不用的用户挽留策略。...因为知道了取消订单的量，可以考虑在高峰期间取消订单的数量也就是订单的满足率，滴滴公司应该着重考虑快车调度问题。...我们可以用sql计算出打车的平均时长，从滴滴数据库中获得该地区总车辆，从而得出车辆的需求量。 总结： 题目存在很多易错点，因为是真实的业务问题，特别是对日期的处理大家要加以注意。
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