1、Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。下载图形化界面的zip包格式的，直接解压缩使用即可。...Data%20Integration/ kettle国内镜像下载：http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/Data%20Integration/ 2、由于这里只是演示了如何配置通过时间戳和批次号增量的导入数据...批次量将一批数据从一个数据库导入到另外一个数据库，而且每批次的数据量不能重复。 这里使用时间戳，你也可以使用批次号。原理基本一样，都是确定每一批次的数据量。 job步骤： 第一步。...3、作业项名称，自己填自己的，数据库连接，自己新建和编辑即可。 SQL脚本，自己填上自己的sql脚本。 这个主要是批次量导入数据，所以使用时间戳来实现批次量导入数据。...然后在自己的数据表里面获取到开始时间或者最小的批次号 （此数据表自己初始化好起始时间start_time或者最小批次号和查询条件，比如第几步和那一张表）。
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。...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。...因为java的运算规则从左到右，再与最后一个long型的1000相乘之前就已经溢出，所以结果也不对，正确的方式应该如下：long a = 24856L * 24 * 60 * 60 * 1000。
1、问题背景我有一个包含37456153行和3列的Pandas数据帧，其中列包括Timestamp、Span和Elevation。...我创建了一个名为mesh的numpy数组，它保存了我最终想要得到的等间隔Span数据。最后，我决定对数据帧进行迭代，以获取给定的时间戳(代码中为17300)，来测试它的运行速度。...代码中for循环计算了在每个增量处+/-0.5delta范围内的平均Elevation值。我的问题是: 过滤数据帧并计算单个迭代的平均Elevation需要603毫秒。...对于给定的参数，我必须进行9101次迭代，这导致此循环需要大约1.5小时的计算时间。而且，这只是对于单个时间戳值，我还有600个时间戳值（全部需要900个小时才能完成吗？）。...这些技巧可以帮助大家根据特定条件快速地筛选出需要的数据，从而减少运算时间。根据大家的具体需求和数据集的特点，选择适合的方法来进行数据过滤。
在一次会话开始时的时间戳初值也是随机选择的。即使是没有信号发送时，时间戳的数值也要随时间不断的增加。接收端使用时间戳可准确知道应当在什么时间还原哪一个数据块，从而消除传输中的抖动。...时间戳还可用来使视频应用中声音和图像同步。 在RTP协议中并没有规定时间戳的粒度，这取决于有效载荷的类型。因此RTP的时间戳又称为媒体时间戳，以强调这种时间戳的粒度取决于信号的类型。...有了这样一个时间戳，就可以标记数据块的先后顺序。 第二，在实时流传输中，数据采集后立刻传递到RTP模块进行发送，那么，其实，数据块的采集时间戳就直接作为RTP包的时间戳。...第四，时间戳的单位采用的是采样频率的倒数，例如采样频率为8000Hz时，时间戳的单位为1 / 8000 ，在Jrtplib库中，有设置时间戳单位的函数接口，而ORTP库中根据负载类型直接给定了时间戳的单位...因此，我们根据定义“时间戳增量是发送第二个RTP包相距发送第一个RTP包时的时间间隔”，故时间戳增量应该为3600。
通过记录级别索引，可以观察到大型数据集的显着性能改进，因为延迟与摄取的数据量成正比。这与其他全局索引形成鲜明对比，其中索引查找时间随着表大小线性增加。...记录级索引专门设计用于有效处理此类大规模数据的查找，而查找时间不会随着表大小的增长而线性增加。...多写入器的增量查询 在多写入器场景中，由于并发写入活动，时间线中可能会出现间隙（requested或inflight时刻不是最新时刻）。在执行增量查询时，这些间隙可能会导致结果不一致。...• USE_TRANSITION_TIME：此策略是实验性的，涉及在增量查询期间使用状态转换时间，该时间基于时间线中提交元数据文件的文件修改时间。...用于增量读取的表值函数 hudi_table_changes Hudi 已经提供了使用增量查询类型获取自给定提交时间戳以来更改的记录流的功能。
时间戳增量 就是一帧图像和另外一帧图像之间的时间戳差值，或者一帧音频和一帧音频的时间戳差值。同理时间戳增量也是采样个数的差值不是真实时间差值，还是要根据采样率才能换算成真实时间。...可以看到播放能否准确进行需要编码器打的时间戳必须精确，同时播放器端的系统时钟也精确，因为播放时要基于时间戳和这个系统时钟对数据流进行控制，也就是对数据块要根据时间戳来采取不同的处理方法。...PTS和DTS： 上面通过介绍基本概念就是为了引出实际使用过程中时间戳的表现形式PTS和DTS.其中DTS就是Decoding Time Stamp即解码时间戳，这个时间戳的意义告诉播放器该在什么时候解码这一帧的数据...； PTS即Presentation TimeStamp即显示时间戳，这个时间戳用来告诉播放器在什么时候显示这一帧的数据。...P 帧：前向预测编码帧，又称为prdictive frame，通过充分将低于图像序列中前面已经编码帧的时间冗余信息来压缩传输数据的编码图像，其采用了帧间预测技术来进行编码。
如图4所示，PolarDB-IMCI中的列索引作为现有行存储的补充存储。在PolarDB-IMCI中，表的列可以选择地参与列索引。...首先，列索引从其部分Packs中分配一个空的RID。其次，定位器通过主键更新插入的行的新RID（即在LSM树中添加新记录）。然后，列索引将行数据写入空槽中（例如，图4中行组N内的数据包）。...最后，插入VID记录已插入数据的事务提交序列号（即时间戳）。由于插入VID映射维护每个插入数据的插入版本，因此也遵循只追加的写入模式。...对于各种数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数字列采用参考帧、增量编码和位压缩压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。...对于各种数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数字列采用参考帧、增量编码和位压缩压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。
此外，可以通过设置最大值列来实现增量抓取数据，处理器会跟踪列的最大值，从而只抓取列值超过已记录到的最大值的行，该处理器只在主节点上运行，可以接受传入的连接; 提供传入连接与否，处理器的行为是不同的: 如果没有指定传入连接...如果数据库需要对名称进行特殊处理(例如引用)，那么每个名称都应该包含这样的处理。如果没有提供列名，则返回指定表中的所有列。注意:对于给定的表，使用一致的列名很重要，这样增量获取才能正常工作。...注意:对于给定的表，使用一致的max-value列名很重要，这样增量获取才能正常工作。...如果数据库需要对名称进行特殊处理(例如引用)，那么每个名称都应该包含这样的处理。如果没有提供列名，则返回指定表中的所有列。注意:对于给定的表，使用一致的列名很重要，这样增量获取才能正常工作。...重要的是，将用于值分区的列设置为可以强制类型为长整数(即不是日期或时间戳)的列，并且为了获得最佳性能，列值是均匀分布的，而不是稀疏的。
这样以U中关键字为自变量，以h为函数的运算结果就是相应结点的存储地址。从而达到在O(1)时间内就可完成查找。...假设给定的值为K，根据建表时设定的散列函数h，计算出散列地址h(K)，若表中该地址单元为空，则查找失败；否则将 该地址中的结点与给定值K比较。...但要提高查找效率时，可将确定的散列函数和求增量的方法直接写入算法HashSearch中，相应的算法【参见习题】。...同时也要修改插人操作，使其探查到DELETED标记时，将相应的表单元视为一个空单元，将新结点插入其中。这样做无疑增加了时间开销，并且查找时间不再依赖于装填因子。...而散列法是根据关键字直接求出地址的查找方法，其查找的期望时间为O(1)。
Hudi即时包含以下组件 操作类型 : 对数据集执行的操作类型 即时时间 : 即时时间通常是一个时间戳(例如：20190117010349)，该时间戳按操作开始时间的顺序单调增加。...在发生灾难/数据恢复的情况下，它有助于将数据集还原到时间轴上的某个点。 任何给定的即时都可以处于以下状态之一 REQUESTED - 表示已调度但尚未启动的操作。...写时复制 : 仅使用列文件格式（例如parquet）存储数据。通过在写入过程中执行同步合并以更新版本并重写文件。...这里最重要的一点是压缩器，它现在可以仔细挑选需要压缩到其列式基础文件中的增量日志（根据增量日志的文件大小），以保持查询性能（较大的增量日志将会提升近实时的查询时间，并同时需要更长的合并时间）。...现在，在每个文件id组中，都有一个增量日志，其中包含对基础列文件中记录的更新。 在示例中，增量日志包含10:05至10:10的所有数据。与以前一样，基本列式文件仍使用提交进行版本控制。
散列表是一种数据结构，它使用一个哈希函数将键（key）映射到数组中的一个位置，该位置即为槽位。然后，可以将与该键关联的值存储在该槽位中。...然后你提到的是U中存在一个大小为n的子集，其由散列到同一槽位中的所有关键字构成，使得链接法散列的查找时间最坏情况下为O(n)。...散列表（Hash Table）是一种用于实现快速查找、插入和删除的数据结构。它通过将关键字映射到特定的索引位置来存储和检索数据。散列表有两个重要的性能指标：装填因子和查询时间。...假设我们使用简单的模除散列函数h(k)=k mod m，其中k是关键字，m是散列表大小。 如果所有的n个关键字均散列到不同的槽位中，那么链接法散列的查找时间复杂度就是O(1)，即常数时间。...综上所述，在给定的条件下，链接法散列在最坏情况下的查找时间复杂度为O(n)。 在这里插入图片描述
B树的查找时间主要由树的深度和每个节点中的关键字数量（或磁盘页面中的记录数）决定。 B树的查找时间与树的深度成正比，而树的深度与节点的度数（最小度数t）成反比（在相同数量的元素下）。...B树的查找时间包括磁盘寻址时间（由 ( a ) 表示）和旋转延迟或传输时间（由 ( bt ) 表示），以及处理每个磁盘页面中数据的CPU时间。...在实际应用中，我们可能需要根据磁盘的特定参数和B树存储的数据量来实验不同的 ( t ) 值。...然后在 main 函数中，我们尝试不同的 ( t ) 值来找到使查找时间最小的 ( t )。...注意，这个值可能会随着键值对数量 n 的变化而变化。在实际应用中，可以根据实际情况调整 n 的值。
时间戳同步 使用这种方式进行增量数据抽取的前提是源数据库与目标数据库都必须有时间戳字段。先读取目标数据库中的最大时间，然后以这个时间作为参数从源数据库中读取大于这个时间的所有数据。...基于时间戳的方法需要相关应用系统中的每个表中都有一个时间戳字段，以记录每个表的修改时间。...在进行同步时是查询这张临时表来进行的，再查临时表时会使用自增的列进行排序进行查询，检查寻到的增量数据通过组件到目标库中根据操作标识进行相应的操作，操作完成后如果成功执行则会去临时表把已经同步的增量数据按照自增列的值进行删除...时间戳数据同步的过程是首先到目标表去根据时间戳使用数据库中的获取最大值的函数(一般数据库使用MAX函数)来查找时间戳里的最大值，然后使用这个最大值去源表找大于这个值的数据(同时需要根据这个时间戳进行排序...)，这些查找到的数据就是我们需要同步的增量数据，时间戳这种方式不能区分这些数据是插入还是更新的操作。
行和列的异步压缩。 具有时间线来追踪元数据血统。 通过聚类优化数据集。 1.2 Hudi 基础架构 支持通过Flink、Spark、Hive等工具，将数据写入到数据库存储。...变更流：Hudi 对获取数据变更提供了的支持，可以从给定的 时间点 获取给定表中已 updated / inserted / deleted 的所有记录的增量流，并解锁新的查询姿势（类别）。...2.核心概念 2.1 Timeline 在Hudi中维护一个所有操作的时间轴，每个操作对应时间上面的instant，每个instant提供表的view，同时支持按照时间顺序搜索数据。...图片 在写入数据时，对现有文件组的更新会为该文件组生成一个带有提交即时时间戳的新切片，而插入会分配一个新文件组并为该文件组写入其第一个切片。上面红色标出来的就是新提交的。...更新记录到增量文件中，然后压缩以同步或 异步生成新版本的柱状文件。 将每个文件组的传入追加存储到基于行的增量日志中，以通过在查询期间将增量日志动态应用到每个文件id的最新版本来支持快照查询。
此外，Hudi允许数据用户增量地提取更新的数据，显著提升了查询性能，同时支持对派生建模表的增量更新。 我们的Hadoop生态系统中的原始数据是根据时间划分的，任何旧分区都可能在以后接收更新请求。...有了Hudi，用户可以简单地传递最近检查点时间戳，并检索该时间戳之后更新的数据，而无需运行扫描整个源表的昂贵查询。...建模作业仅仅需要在每一步迭代运行过程中给Hudi传入一个检查点时间戳，就可以从原始表中获取新的或更新的数据流（不用管日期分区数据实际存储在哪里）。...提供特定时间点Hadoop表的整体视图。此视图包括所有记录的最新合并值以及表中的所有现有记录。 2. 增量模式视图。从特定Hadoop表中提取给定时间戳以后的新记录和更新记录。...此模型包含一个合并的快照表，其中包含每个row_key的最新值和每个row_key的历史变更记录。 然而，更新日志流可能不包含给定键的整个行（所有列）。
同样，对于流式输出数据，Hudi通过其特殊列添加并跟踪记录级的元数据，从而可以提供所有发生变更的精确增量流。...一个Hudi 时间轴instant由下面几个组件构成： 操作类型：对数据集执行的操作类型; 即时时间：即时时间通常是一个时间戳(例如：20190117010349)，该时间戳按操作开始时间的顺序单调增加...存储类型的数据集中，其中一些/所有数据都可以只写到增量日志中; COMPACTION: 协调Hudi中差异数据结构的后台活动，例如：将更新从基于行的日志文件变成列格式。...在发生灾难/数据恢复的情况下，它有助于将数据集还原到时间轴上的某个点; 任何给定的即时都会处于以下状态之一: REQUESTED:表示已调度但尚未初始化; INFLIGHT: 表示当前正在执行该操作;...根据查询是读取日志中的合并快照流还是变更流，还是仅读取未合并的基础文件，MOR表支持多种查询类型。在高层次上，MOR writer在读取数据时会经历与COW writer 相同的阶段。
Hudi即时包含以下组件 操作类型 : 对数据集执行的操作类型 即时时间 : 即时时间通常是一个时间戳(例如：20190117010349)，该时间戳按操作开始时间的顺序单调增加。...在发生灾难/数据恢复的情况下，它有助于将数据集还原到时间轴上的某个点。 任何给定的即时都可以处于以下状态之一 REQUESTED - 表示已调度但尚未启动的操作。...这里最重要的一点是压缩器，它现在可以仔细挑选需要压缩到其列式基础文件中的增量日志（根据增量日志的文件大小），以保持查询性能（较大的增量日志将会提升近实时的查询时间，并同时需要更长的合并时间）。...现在，在每个文件id组中，都有一个增量日志，其中包含对基础列文件中记录的更新。在示例中，增量日志包含10:05至10:10的所有数据。与以前一样，基本列式文件仍使用提交进行版本控制。...Hudi采用了数据库文献中的技术，以使这些开销最少，具体可参考下表。 与许多管理时间序列数据的系统一样，如果键具有时间戳前缀或单调增加/减少，则Hudi的性能会更好，而我们几乎总是可以实现这一目标。
行和列的异步压缩。具有时间线来追踪元数据血统。通过聚类优化数据集。1.2 Hudi 基础架构图片支持通过Flink、Spark、Hive等工具，将数据写入到数据库存储。...变更流：Hudi 对获取数据变更提供了的支持，可以从给定的 时间点 获取给定表中已 updated / inserted / deleted 的所有记录的增量流，并解锁新的查询姿势（类别）。...图片2.核心概念2.1 Timeline在Hudi中维护一个所有操作的时间轴，每个操作对应时间上面的instant，每个instant提供表的view，同时支持按照时间顺序搜索数据。...图片在写入数据时，对现有文件组的更新会为该文件组生成一个带有提交即时时间戳的新切片，而插入会分配一个新文件组并为该文件组写入其第一个切片。上面红色标出来的就是新提交的。...将每个文件组的传入追加存储到基于行的增量日志中，以通过在查询期间将增量日志动态应用到每个文件id的最新版本来支持快照查询。因此，这种表类型试图均衡读取和写入放大，以提供接近实时的数据。
Avro模式管理：Camus与Confluent的Schema Registry集成在一起，以确保随着Avro模式的发展而兼容。 输出分区：Camus根据每个记录的时间戳自动对输出进行分区。...增量查询模式 每种增量查询模式都为每一行跟踪一组列，用于跟踪已处理的行以及哪些行是新的或已更新的行。...时间戳列：在此模式下，包含修改时间戳的单个列用于跟踪上次处理数据的时间，并仅查询自该时间以来已被修改的行。...请注意，由于时间戳不一定是唯一的，因此此模式不能保证所有更新的数据都将被传递：如果2行共享相同的时间戳并由增量查询返回，但是在崩溃前仅处理了一行，则第二次更新将被处理。系统恢复时未命中。...时间戳和递增列：这是最健壮和准确的模式，将递增列与时间戳列结合在一起。通过将两者结合起来，只要时间戳足够精细，每个（id，时间戳）元组将唯一地标识对行的更新。
shader中的序列帧动画属于纹理动画中的一种，主要原理是将给定的纹理进行等分，再根据时间的变化循环播放等分中的一部分。...名称 类型 描述 _Time float4 (t/20,t,2t,3t) 其中t为自该场景加载所经过时间 _SinTime float4 (t/8,t/4,t/2,t) 其中t为自该场景加载所经过时间的正弦值...为时间增量，sdt为时间增量的平滑值 脚本如下： 1 Shader "MyUnlit/FrameAnimation" 2 { 3 Properties 4 { 5...float)=4 9 _Speed("Speed",range(1,100))=30 10 } 11 SubShader 12 { 13 //一般序列帧动画的纹理会带有...column = time - row * _CutX; 66 67 //计算偏移值，其中u向为列索引值，v向为行索引的相反数（播放原点是左上角，而uv采样原点是左下角
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