此外，与仅具有输入和输出的批处理作业相比，流计算是有状态的。这意味着除了输出之外，系统还需要备份和恢复算子状态。由于这个问题比较复杂，因此在开源生态系统中有许多容错方法去尝试解决这个问题。...这意味着用户不能再以任意时间而只能在检查点间隔的倍数上窗口化数据，并且模型不支持许多应用程序所需的基于计数或会话的窗口。这些都是应用程序开发人员关注的问题。...具有可以改变状态的持续计算的纯流模型为用户提供了更大的灵活性。 流量控制：使用基于时间划分批次的微批次架构仍然具有背压的问题。...如果微批处理在下游操作中（例如，由于计算密集型算子处理不过来或向外部存储数据比较缓慢）比在划分批次的算子（通常是源）中花费更长时间，则微批次将花费比配置更长的时间（译者注：下游算子处理速度跟不上划分批次算子的速度...算子首先将所有流入的流分区的 ‘barrier’ 对齐（如果算子具有多个输入），并会缓存较快的分区数据（上游来源较快的流分区将被缓冲数据以等待来源较慢的流分区）。
还要注意的是，尽管历史表和日志都涉及时间序列数据，但不假设LSM树的索引项具有相同的时态键顺序。与检索率相比，提高效率的唯一假设是较高的更新率。...在这种情况下，即使总存储需求S保持不变，总成本也会随着随机输入/输出速率H线性增加。现在，内存缓冲的重点是在某个点用内存缓冲替换磁盘输入/输出，将输入/输出速率提高到相同的总存储量。...如果我们假设在这些情况下，可以提前填充内存缓冲以支持随机输入/输出请求，则磁盘的成本下降到仅磁盘介质的成本，因此访问该缓冲区驻留数据的计算成本cost-B，就是内存成本加上磁盘介质成本：COST-B =...对于大多数经典的访问方法结构，答案是肯定的。定义5.1。如果索引方案允许根据键值将新插入的索引项立即按其最终排序顺序放置，并且所有其他项都已存在，则基于磁盘的访问方法的索引结构具有连续结构的特性。...如果按时间t拆分节点，则时间戳范围小于t的所有条目都会转到拆分的历史节点，时间戳范围大于t的所有条目都会转到当前节点。
6个 窗口函数 函数功能说明 ROW_NUMBER() 根据具体的分组和排序，为每行数据生成一个起始值等于1的唯一序列数 RANK() 对组中的数据进行排名，如果名次相同，则排名也相同，但是下一个名次的排名序号会出现不连续...DENSE_RANK() dense_rank函数的功能与rank函数类似，dense_rank函数在生成序号时是连续的，而rank函数生成的序号有可能不连续。当出现名次相同时，则排名序号也相同。...请编写 Hive SQL 查询，对用户的上网行为进行聚合，将同一个用户的多个上网行为数据进行聚合，如果两次上网时间间隔小于10分钟，就进行聚合。...现在的任务是计算每个品牌的总的打折销售天数。然而，由于数据中存在时间交叠的情况，我们需要合理处理这种情况，避免重复计算销售天数。因此，你需要设计一条 SQL 查询来解决这个问题。...请编写一条 SQL 查询，计算每个品牌总的打折销售天数，要求正确处理时间交叠的情况，并给出你的解决方案。
这意味着Table API和SQL查询具有相同的语义，无论它们的输入是有界批量输入还是无界流输入。...第二个查询类似于第一个查询，但除了用户属性之外还在每小时翻滚窗口上对click表进行分组，然后计算URL的数量（基于时间的计算，例如窗口基于特殊时间属性，稍后讨论。）...如果仅跟踪注册用户，则要维护的计数可能不会太高。 但是，如果未注册的用户分配了唯一的用户名，则要维护的计数数将随着时间的推移而增长，最终可能导致查询失败。 [SQL] 纯文本查看 复制代码 ?...显然，这样的查询不适合作为连续查询执行。 一个示例是以下查询，该查询基于最后一次点击的时间为每个用户计算RANK。...只要click表接收到新行，就会更新用户的lastAction并且必须计算新的排名。 但是，由于两行不能具有相同的排名，因此所有排名较低的行也需要更新。 [SQL] 纯文本查看 复制代码 ?
例如，如果保留时间设置为2天，那么一个记录被发布后的两天内，它都是可以被消费的，之后被废弃来释放空间。Kafka的性能在数据大小方面是恒定的，因此长时间存储数据不是问题。 ?...如果新实例加入到组中，他们将从该组的其他成员接管一些分区，如果实例死亡，它的分区将会分发给其他实例。 Kafka仅提供了分区中记录的总顺序，而不是主题中不同分区之间的顺序。...也就是说，如果记录M1由与记录M2相同的生产者发送，并且首先发送M1，则M1将具有比M2更低的偏移值并且在日志中更早出现。 生产者实例看到记录的顺序和它们在日志中存放的顺序一致。...在Kafka中，流处理器是指从输入主题获取的连续数据流，对此进行一些处理，和生产输出主题的连续数据流的任何内容。...这个工具有助于解决此类应用程序面临的难题：处理无序数据，在代码变更的时候重新处理输入，执行有状态的计算，等等。
基本概念 数据 数据: 是描述客观事物的符号，是计算机中可以操作的对象，是能被计算机识别，并输入给计算机处理的符号的集和。 数据包括: 整型等数值类型，以及声音图片等非数值类型。...数据元素 数据元素: 是组成数据的、有一定意义的基本单位，在计算机中通常作为整体处理。也被称为记录。 数据项 数据项: 一个数据元素可以由若干个数据项组成。数据项是数据不可分割的最小单位。...算法 算法: 是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。 算法的特性 算法具有五个基本特性: 输入、输出、有穷性、确定性和可行性。...输入输出 算法具有零个或多个输入，算法至少有一个或多个输出。 有穷性 有穷性: 指算法在执行有限的步骤后，自动结束而不会出现无限循环，并且每个步骤在可接受的时间内完成。...一般情况，随着 n 增大，T(n) 增长最慢的算法为最优算法。 推导大 O 阶方法 用常数 1 取代所有加法常数 只保留最高阶 如果最高阶存在且不是 1，则去除与这个项相乘的常数
如果由用户直接管理外存上的文件，不仅要求用户熟悉外存特性，了解各种文件的属性，以及它们在外存上的位置，而且在多用户环境下，还必须能保持数据的安全性和一致性。...(3)因为数据集中存放在连续的盘块中，访问时所需的寻道次数和寻道时间少。...，进行记录的移动； (2)顺序文件需要连续的盘块存放数据，因此，在插入记录时如果原来分配的盘块已没有空闲空间，而与其邻接的盘块也不空闲时，需要重新在外存中查找新的较大的空闲空间，并将原有数据移动到新空间中...例如，在图5.20的文件结构中，如果用户所要进行操作的逻辑块号为2，则系统从第一个物理块20开始，一直沿链搜索到逻辑块号为2的第三块时，得到其所对应的物理块号为22。...VSAM文件的优点 和ISAM文件相比，基于B+树的VSAM文件有如下优点：能保持较高的查找效率，查找一个后插入记录和查找一个原有记录具有相同的速度；动态地分配和释放存储空间，可以保持平均75％的存储利用率
今天就来数组专题，至于刷的题目，应该会比之前大大增多，看看能刷几道吧。 专题简介 ❝数组是在程序设计中，为了处理方便，把具有相同类型的若干元素按有序的形式组织起来的一种形式。...示例 1： 输入：[30,20,150,100,40] 输出：3 解释：这三对的总持续时间可被 60 整数： (time[0] = 30, time[2] = 150): 总持续时间 180 (time...[1] = 20, time[3] = 100): 总持续时间 120 (time[1] = 20, time[4] = 40): 总持续时间 60 示例 2： 输入：[60,60,60] 输出：3...，查找 temp 列表中与该时间元素匹配的余数个数，计入到结果中 将该时间元素整除 60 的余数次数添加到 temp 结果中 思路非常巧妙地将记录余数个数、计算匹配对数放到了遍历时间列表过程中。...至于这种思路如何设计，在理解了其设计的思路后，我觉得可能来源于向时间列表中加入新元素后如何基于之前直接得出结果的考虑。
例如，如果没有动态缩放，应用程序会在繁忙时间外浪费资源；即使有了动态缩放，运行一个连续计算的任务可能比运行定期批处理作业更昂贵。...另一个具有吸引力的特性是模型具有很强的一致性语义，我们称之为前缀一致性。首先，它保证当输入记录属于同一个源（例如，日志记录来自同一设备），系统产生的结果会保证其顺序（例如，从不跳过一条记录）。...第二，因为结果表是基于同时输入前缀中的所有数据，我们知道在结果表中反映了所有输入记录。...在任意时间，C的watermark为max(C)-Tc.请注意，这种watermark是健壮的，可以防止积压数据：如果系统在一段时间内无法跟上输入速率，则watermark不会随意的往前移动，所有在T秒内到达的时间仍会被处理...一个用于检测这种攻击的简化查询实际上计算了在一定时间间隔内每个主机发送的DNS请求的总大小。如果聚合大于给定的阈值，则查询标记对应的主机可能受到危害。
重复值： 两种情况 a数据值完全相同的多条数据记录； b数据主体相同但匹配到的唯一属性值不同； 一般情况下，通过去重方法处理重复值； 不建议去重的情况： a重复记录用于分析演变规律； b重复的记录用于样本不均衡处理...基于特征组合：实际上是将输入特征与目标预测变量做拟合的过程；很多时候并不能减少特征的数量。 基于单一特征离散化后的组合：先将连续型特征离散化，然后基于离散化后的特征组合成新的特征，例如RFM模型。...基于单一特征的运算后的组合：对单一列基于不同条件下获得的数据记录做求和等计算，从而获得新的特征。 基于多个特征的运算后的组合：对多个单一特征直接做复合运算，从而形成新的特征。...方差膨胀因子 容忍度的倒数 <10说明不存在多重共线性 介于10到100说明存在较强的多重共线性 ≥100则存在严重共线性 特征值 即进行PAC 如果存在多个维度的特征值等于0则可能有比较严重的共线性...小技巧 通过关键指标和适当图形展示分析结果 关注趋势、重要事件和潜在因素是日常报告的核心 通过跨屏追踪解决用户跨设备和浏览器的访问行为 基于时间序列的用户群体过滤能应用到很多具有明显事件先后顺序的分析场景中
在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。...由于 Kafka Streams 始终会尝试按照偏移顺序处理主题分区中的记录，因此它可能导致在相同主题中具有较大时间戳（但偏移量较小）的记录比具有较小时间戳（但偏移量较大）的记录要早处理。...在可能正在处理多个主题分区的流任务中，如果用户将应用程序配置为不等待所有分区都包含一些缓冲的数据，并从时间戳最小的分区中选取来处理下一条记录，则稍后再处理从其他主题分区获取的记录时，则它们的时间戳可能小于从另一主题分区获取的已处理记录的时间戳...如果用户要处理此类乱序数据，通常需要允许其应用程序等待更长的时间，同时在等待时间内记录其状态，即在延迟，成本和正确性之间权衡。...任务与 partitions 的对应关系是不会改变的；如果应用程序实例失败，则其所有分配给它的任务将在其他实例上自动重新启动，并继续从相同的流分区中消费数据。
主存与缓存分成相同大小的数据块； 主存的某一数据块可以装入缓存的任意一块空间中 直接相联方式，地址映像规则：主存储器中一块只能映像到Cache的一个特定的块中； 主存与缓存分成相同大小的数据块 主存容量应是缓存容量的整数倍...（30ms到R1起始位置，3ms读完R1，刚好转一圈）的时间，这样，处理11个记录的总时间应为366ms，因为处理前10个记录（即R0...R9）的时间为10*（33+3）ms=360ms，读记录R10...磁头刚好转至R1记录的开始处，立即就可以读出R1并处理，因此处理11个记录的总时间为： 11*（3ms（读记录）+3ms（处理记录））=11*6=66ms 计算机组成与体系结构---磁盘存储 本题考查的是操作系统中文件读取方面的知识...在计算机或数据通信系统，，指的是单位时间内通过某通信信道（a communication channel）或某个节点成功交付数据的平均速率 系统响应时间：是计算机对用户的输入或请求作出反应的时间 资源利用率...若各类指令的执行时间为t1，则等效指令的执行时间为。
判断终止条件：如果达到最大迭代次数iteratorNum，或者连续多次迭代后最优解没有显著改进，则算法终止。...计算每只蚂蚁构建的作业分配路径的总完成时间，并更新信息素矩阵。在蚂蚁经过的路径上增加信息素，同时按照挥发率减少其他路径上的信息素。终止条件：达到最大迭代次数或连续多次迭代后最优解没有显著改进。...计算得到总完成时间为9时间单位（假设作业在机器上连续执行，不考虑切换时间）。在第二次迭代中，另一只蚂蚁可能选择不同的分配策略，如：A→M2, B→M1, C→M2, D→M1。...计算得到总完成时间可能更短或更长。通过多次迭代，蚁群算法会逐渐收敛到最优的作业分配策略。...这意味着在算法开始时，所有路径上的信息素浓度都是相同的，即1。因此，蚂蚁在选择路径时具有相同的概率，从而保证了算法的初始随机性。
私有集交集 (PSI) 协议是一种加密协议，可以安全地计算两方具有各自私有输入集 A 和 B 的交集 A∩B。...如果 PSI 协议产生一个或多个匹配项，则请求中将包含与其中一项匹配项对应的随机选择的单独验证记录。请注意，原则上可以包含所有匹配项的验证记录。...特别是，在几个参考点对协议流进行计时以测量: (a) 计算开销，即计算加密操作所花费的时间，(b) 网络开销，即通过数据通道传输数据所花费的时间，以及(c) 整体运行时间，即执行完整发现过程所花费的时间...上图显示了 iPhone 12 上单个操作的计算时间。实际上，仅计算实际交集取决于地址簿条目的数量 n（参见上图中的紫色部分），最多为 5% n = 15000 的总时间。...为了获得总 PSI 开销，如果假设发送方和接收方的硬件相同，可以将这些数字加倍。尽管如此，仅 PSI 操作就占不到总认证延迟的一半。另一个主要组成部分是网络延迟，接下来将对其进行探讨。
如果所有使用者实例具有相同的使用者组，则记录将有效地在使用者实例上进行负载平衡。 如果所有消费者实例具有不同的消费者组，则每个记录将广播到所有消费者进程。...也就是说，如果记录M1由与记录M2相同的生产者发送，并且首先发送M1，则M1将具有比M2更低的偏移并且在日志中更早出现。 消费者实例按照它们存储在日志中的顺序查看记录。...在Kafka中，流处理器是指从输入主题获取连续数据流，对此输入执行某些处理以及生成连续数据流以输出主题的任何内容。...例如，零售应用程序可能会接收销售和发货的输入流，并输出重新排序流和根据此数据计算的价格调整。 可以使用生产者和消费者API直接进行简单处理。...此工具有助于解决此类应用程序面临的难题：处理无序数据，在代码更改时重新处理输入，执行有状态计算等。
若要满足子数组和 sum[i:j]%k=0，则有： (sum[j]−sum[i−1])%k=0 转化为： sum[j]%k=sum[i−1]%k 这说明： 如果两个前缀和的余数相同，则它们之间的子数组和可以被...总的时间复杂度为：T= i=0∑n−1(n−i)=2n(n+1)=O(n2) 空间复杂度： 没有使用额外的数据结构，空间复杂度为 O(1)。...问题可以转化为找出具有相同前缀和的两个下标之间的最大距离。...如果在后续遍历过程中发现相同的前缀和，说明从哈希表中存储的位置到当前的位置之间的子数组的和为 0（因为前缀和相同，说明中间部分抵消了）。...统计 0 和 1 的数量： 遍历子数组 [i, j]，统计其中的 0 和 1 的数量。 如果 0 和 1 的数量相等，则更新最大长度。 返回最大长度： 遍历完成后，返回记录的最大长度。
科目组具有下列控制功能： □根据不同的功能，供应商主记录具有不同的域，可以覆盖某个科目不需要的域，例如，若主要关心供应商的货物，则银行数据无关紧要，这些数据可以不必录入。...创建采购订单时，系统会检查是否存在相关的信息记录，如果存在，则把有关数据从信息记录拷贝到新的采购订单。...） 系统根据采购订单、物料总记录中的数据决定过帐的金额，因此输入货物移动数据时必须输入实际货物移动的数量。...系统支持下列盘点方法： □年度盘点 □连续盘点 □放置库存时连续盘点 □基于零库存检验的连续盘点 □基于抽样方法的盘点 盘点结果在系统中记录如下...可按用户的需求修改构成分析基础的数据以及显示方式。 采购信息系统是后勤信息系统的一个组成部分，它与分销和生产的信息系统具有相同的逻辑结构和图形用户界面。
该模型提出：100 毫秒内完成由用户输入发起的转换，可以让用户感觉互动是瞬时完成的。为确保在 100 毫秒内获得可见响应，RAIL 的准则是在 50 毫秒内处理用户输入事件。...)：总阻塞时间，测量 FCP 和 TTI 之间的总时间，在此期间，主线程处于屏蔽状态的时间够长，足以阻止输入响应。...如果产生了卡顿（> 1s），则将埋点取出来，并取出本次执行流程中超过 1s 的埋点，如果没有的话，则计算获取耗时最长的位置。将产生卡顿的位置进行上报。...我们会将以下情况作为一次卡顿的产生，并且做卡顿次数的上报：用户交互后，同步卡顿超过 1s检测到一帧的浏览器渲染过程中，用户连续点击操作超过 3 次基于用户体感卡顿的指标，我们可以打造更有效的卡顿日志上报...BUG 上涨了，但是由于相同迭代中模块加载卡顿 BUG 下降了，导致总的卡顿数并没有太大变化，JS 执行卡顿总数并没有明显不一致（反而有些下降了）。
另外一个测量指标称为“第一个字节的时间”(TTFB)。这记录了数据包的第一部分离开网络上的一个点的时刻与它到达目的地的时间之间的时间差。...典型的Ping执行将向给定目标发送32个字节的数据，并记录响应返回的时间。延迟表示为往返时间，其包括测试分组的传输时间和响应分组。该时间以毫秒为单位显示。...如果你输入的URL不存在本地记录，则DNS查找实用程序将引用你的本地网络DNS服务器或最近的基于互联网的服务器。你可以输入IP地址或URL作为此实用程序的搜索词。...该实用程序不是检查指定目标的链接，而是在它们持久存储时侦听所有新的TCP连接和监控。该工具的报告基于Ping，因此你将获得与其他工具相同的延迟反馈。 这是一个免费工具，它安装在Windows上。...该服务不会连续重复。如果要刷新报告，则需要再次按“开始”按钮。 默认输出仅显示每个发现的IP地址的平均RTT，以及该目标的主机名和该设备上的开放端口数。你可以通过选择额外的数据类别来自定义输出。
每个样本用于训练的次数相同，并且用于检验一次； 对于分类，准确率估计是k次迭代正确分类的总数除以初始数据中的样本总数。对于回归预测，误差估计可以用k次迭代的总损失除以初始总样本来计算。...； 内部评估：确定一个结构是否本质地符合数据； (1)可伸缩性： (2)处理不同类型属性的能力 (3)发现任意形状的聚类 (4)决定输入参数的领域知识最小化； (5)对输入记录的顺序不敏感...一趟聚类算法 仅需扫描数据集一趟即可得到结果聚类，具有线性时间复杂度，高效，参数选择简单，对噪声不敏感的优点；但这一算法是将数据划分为大小几乎相同的超球体，不能用于发现非凸形状的簇，或具有各种不同大小的簇...如果数据集中某个属性为连续型变量时，说明如何利用离散化的方法将连续属性转化为二元布尔属性。...； 基于统计的方法 假定所给定的数据集存在一个分布或概率模型，然后将与模型不一致的数据标识为异常数据； 如果一个对象关于数据的概率分布模型具有低概率值时，则认为其是离群点；此类方法要求数据的分布是已知的
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