一个标量日期/时间函数,它返回一个新的时间戳,该时间戳是通过将指定日期部分的多个间隔添加到时间戳来计算的。
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:
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本引入的一种新的数据类型,它是一个持久化的、可查询的、可扩展的消息队列服务。
时间序列数据有许多定义,它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。
ARIMA是首字母缩写词,代表自动回归移动平均。它是一类模型,可在时间序列数据中捕获一组不同的标准时间结构。
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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。
该文介绍了如何使用不到50行的Python代码构建一个最小的区块链,该区块链可以存储时间戳和索引,以及一个自动识别散列函数。虽然区块链技术已经催生了新的、完全数字化的货币,如比特币和莱特币,但SnakeCoin可以更加灵活地使用区块链技术,为不同的场景提供不同的解决方案。
原文作者:AARSHAY JAIN 36大数据翻译,http://www.36dsj.com/archives/43811 时间序列(简称TS)被认为是分析领域比较少人知道的技能。(我也是几天前才知道它)。但是你一定知道最近的小型编程马拉松就是基于时间序列发展起来的,我参加了这项活动去学习了解决时间序列问题的基本步骤,在这儿我要分享给大家。这绝对能帮助你在编程马拉松中获得一个合适的模型。 文章之前,我极力推荐大家阅读《基于R语言的时间序列建模完整教程》A Complete Tutorial on Ti
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。
博客因为域名未被实名被暂停解析,申请实名加审批到域名重新可用,上下折腾导致博客四五天不能访问,这期间也成功了使用spring batch Integration 完成了spring batch分区远程的工程搭建,期间有使用ActiveMQ(JMS)的实现也有基于RabbitMQ(AMQP)的实现,最终选择了基于RabbitMQ的远程主从模式搭建项目,最终项目模型支持一主多从,多主多从,主从混用的使用,极大的提高了批处理的效率,解决了单机批处理的性能瓶颈。为了强化对spring batch关键概念的理解,故有了如下的对spring batch元数据结构的记录描述
题图来自 Prometheus TSDB (Part 1): The Head Block[1]
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式,它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表,这个过程也叫(数据分片),它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表,比如mysql和oracle都支持分区表机制。
一 基础架构详解 1 概念 讲调优之前,需要大家深入了解phoenix的架构,这样才能更好的调优。 Apache Phoenix在Hadoop中实现OLTP和运营分析,实现低延迟应用是通过结合下面两个优势: 具有完整ACID事务功能的标准SQL和JDBC API的强大功能 通过利用HBase作为后台存储,为NoSQL世界提供了late-bound, schema-on-read灵活的功能。 Apache Phoenix与其他Hadoop产品完全集成,如Spark,Hive,Pig,Flume和Map
我们平时在开发中不可避免的要存储时间,比如我们要记录某条数据的创建时间、更新时间等等。数据库中有多种数据类型可以存储时间,那不同数据类型我们要怎么选择?
使用ARIMA模型,您可以使用序列过去的值预测时间序列。在本文中,我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型,并将其扩展到Seasonal ARIMA(SARIMA)和SARIMAX模型。
Cloud Spanner是Google Megastore系统的继承者,Spanner表现出远超前辈的能力。Spanner首次是在Google内部数据中心中出现,而在2017年才对外发布测试版并加入了SQL能力。如今已经在Google云平台上架并拥有大量各个行业的用户。Cloud Spanner数据库是全球范围分布式的关系型/事务数据库,并且Google承诺Cloud Spanner拥有高吞吐量、低延迟和99.999%的高可用性。 接触Cloud Spanner 第一次接触到Google Cloud Sp
Kibana Maps 已经在6.7版本中引入。从6.7版本开始,之后的每个版本都对之前的一些问题进行了修复,同时也新增了许多新功能和对现有功能的一些改进。
整数集合(intset)是集合键的底层实现之一: 当一个集合只包含整数值元素, 并且这个集合的元素数量不多时, Redis 就会使用整数集合作为集合键的底层实现.
根据频率,时间序列可以是每年(例如:年度预算),每季度(例如:支出),每周(例如:销售数量),每天(例如天气),每小时(例如:股票价格),分钟(例如:来电提示中的呼入电话),甚至是几秒钟(例如:网络流量)。
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升,从简单的Keywords到复杂的KNN向量,再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面:运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段,所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是,我们在所有这些领域都进行了改进,这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如,在我们的基准测试里面,8.8比8.6写入速度提升了13%,这个基准测试模拟了真实的日志写入场景,其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图,您可以看到在这段时间内,实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
Hudi 更复杂并不意味着 Iceberg 更好,只是需要更多的工作来内化设计。复杂性的一个关键原因是 Hudi 在核心规范中加入了更多功能。Iceberg 目前只是一种表格式,而 Hudi 是一种具有多种查询类型的完全成熟的托管表格式。如果精通 Delta Lake 内部结构,会发现 Hudi 的设计与 Delta Lake 的设计有许多相似之处。
本文用不到50行的 Python 代码构建最小的数据区块链,简单介绍了区块链去中心化的结构与其实现原理。
栈、队列、deques、列表是一类数据的容器,它们数据项之间的顺序由添加或删除的顺序决定。一旦一个数据项被添加,它相对于前后元素一直保持该位置不变。诸如此类的数据结构被称为线性数据结构。
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该文介绍了如何使用不到50行的Python代码构建一个简单的区块链。首先定义了一个名为Block的类,用于存储区块的索引、时间戳、数据和前一个区块的哈希等信息。然后通过实例化Block类,创建一个包含20个块的区块链,并手动添加一个起源块。最后,介绍了如何将区块链添加到区块链列表中,并打印出每个区块的哈希值。
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).
为了满足网络设备对时间同步精度越来越高的要求,通过对IEEE 1588协议标准和当前以太网时间同步方案的研究,提出了一种采用FPGA硬件来实现时钟同步的方法。基于FPGA与ARM开发平台,自主设计实现了支持IEEE 1588标准的主从时钟同步系统,该系统具有成本低廉,移植性强的特点。通过在该平台上对千兆以太网环境中的时间精度进行测试,标记精度优于50ns。
消息中间件的性能好坏,它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一,而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点,动不动可以上到几十上百万 TPS,离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。
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。
在 Halodoc,我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务,随着公司的发展,我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量,以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中,我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中,我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略,以拥有一个可扩展的数据平台。
使用ARIMA模型,您可以使用序列过去的值预测时间序列(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
文章:Ctrl-VIO: Continuous-Time Visual-Inertial Odometry for Rolling Shutter Cameras
本篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念:Mapping,Mapping是索引必不可少的组成部分。
即不用手动设置执行间隔时间,而是根据 浏览器屏幕刷新次数 自动调整了,也就是说浏览器屏幕刷新多少次,它就执行多少次。
Python简单易学,但又博大精深。许多人号称精通Python,却不会写Pythonic的代码,对很多常用包的使用也并不熟悉。学海无涯,我们先来了解一些Python中最基本的内容。
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要适合于大批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理。
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
定时器,用来延迟或重复执行某些方法,例如:网络定时刷新,UI间隔刷新,动画效果......iOS中的定时器大致分为这几类: NSObject GCD定时器 NSTimer CADisplayLink
NSObject GCD定时器 NSTimer CADisplayLink
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。
MongoDB中的一些最新特性(如多文档ACID事务)需要对底层的WiredTiger存储引擎中进行基础性的增强。
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