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Flink应用案例统计实现TopN的两种方式

窗口的计算处理,在实际应用中非常常见。对于一些比较复杂的需求,如果增量聚合函数 无法满足,我们就需要考虑使用窗口处理函数这样的“大招”了。 网站中一个非常经典的例子,就是实时统计一段时间内的热门 url。例如,需要统计最近 10 秒钟内最热门的两个 url 链接,并且每 5 秒钟更新一次。我们知道,这可以用一个滑动窗口 来实现,而“热门度”一般可以直接用访问量来表示。于是就需要开滑动窗口收集 url 的访问 数据,按照不同的 url 进行统计,而后汇总排序并最终输出前两名。这其实就是著名的“Top N” 问题。 很显然,简单的增量聚合可以得到 url 链接的访问量,但是后续的排序输出 Top N 就很难 实现了。所以接下来我们用窗口处理函数进行实现。

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无痕浏览真无痕吗?

最近在夸克浏览器上试了无痕浏览,本以为不会产生浏览信息和Cookie信息,但是当访问我的小站的文章的时候竟然发现阅读量并不会增加,小站的浏览量是通过Cookie来判断是不是曾经看过这个文章的,若是不产生Cookie便每次都会增加阅读次数。 于是就去试了下手机上的Firefox(火狐),开启了进入隐私标签页后同样访问后不会增加浏览量,证明也会产生Cookie。 到最后证明一下,所谓无痕浏览只是清除你的浏览记录和登陆信息等(Cookie包含的不算),但还是会产生Cookie留下信息,所以并不是真的无痕浏览。因此要想达到真正的无痕浏览,需要在浏览隐私里设置设置禁止产生Cookie和打开跟踪保护才行。

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【ACMMM17获奖比赛论文报告】让机器告诉你谁是下一个明星?- Social Media Prediction分享(附下载)

导读 哪部电影将会爆红?谁即将获得格莱美大奖?明天哪些股票会涨?人们对未来有着许许多多的预测,这些预测不仅仅是为了娱乐,还能为那些预测正确的人带来真正的价值。因此,预测分析在学术界和工业界引起了广泛关注。 比赛 社会媒体已经走进我们的生活,我们也要学会利用社会媒体获取有用的信息。目前,研究人员根据不同行业建立了大量的社会化媒体数据集,这将有助于我们在社交媒体技术和应用方面取得重大进展。因此,中国科学院大学(CAS),中央研究院(AS),微软亚洲研究院(MSRA)联合组织了这次ACM multimedia 2

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站外引流+站内引导:流量不是梦!

在转化率这个很长、很复杂的链条结果中,提升某个节点的转化,就可以提高转化率。 零售卖家对销售的判断一般来自于自己的销售经验,直接根据销售趋势图来判断销量,利用均值、周转率、促销评估就能给出整体的销量数字,如果从各个渠道的的 流量和站内的主要模块来细分,可更准确地预测相关的销量。每个环节可做事情也许更多,各个模块的玩法也不同,具体的玩法取决于各个网站的脾气、团队的组 建、商品的选择、面向的用户群体。销售一般的都会分成两个部分:站外引流、站内引导,如果对应的公司部门就是市场部和品类部,有的公司可能就一个部门

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领券