org.apache.spark.sql.AnalysisException:流式数据帧/数据集上不支持非基于时间的窗口；；尽管存在基于时间的窗口 - 腾讯云开发者社区

---- 案例一基于时间的滚动和滑动窗口需求 nc -lk 9999 有如下数据表示: 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4...需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口代码实现 package...: * 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4 * 需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口... * 需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口 */ public class WindowDemo01_TimeWindow { public...--基于时间的滚动窗口 //timeWindow(Time size窗口大小, Time slide滑动间隔) SingleOutputStreamOperator<CartInfo

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Apache Flink基本编程模型

数据相对与批处理来说是无界的持续数据集。而代码上增加了一个Window。 Windows 窗口窗口是批处理上不存在的一个过程。...Apache Flink中窗口有翻滚窗口，滑动窗口与会话窗口。基于对数据集的切割能够实现基于时间的窗口(TimeWindow)、基于数据驱动的窗口(CountWindow)等。...时间(Event Time,Processing Time,Ingestion Time) 既然存在时间窗口，那么就会对时间做一个基本的定义。一般来讲，时间基本上存在与事件处理的当前时间。...摄取时间：是指事件源输入到Flink的时间。处理时间：基于时间的操作，每次操作的时间。...但是Apache Flink会记录基于窗口的多个事件的结果。批处理时不需要把数据的当前状态进行存储。而流式计算需要持久的执行，基本上都是以月为单位的执行。

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SIGCOMM 2023 | Dragonfly：以更高的感知质量实现连续 360° 视频播放

目录引言 DRAGONFLY 设计基于效用的调度算法实现实验实验设计数据集对比实验消融实验主观评价总结引言与主要处理网络带宽不确定性的传统视频不同，360°视频还必须处理用户与视频交互方式的不确定性...图 1 基于 tile 的流式传输：视频在时间上被分割成 chunk，而这些 chunk 在空间上被划分为 tile 视角中心（view-centric）。...考虑一个离散时间模型，其中每个时间单位表示一个帧的播放持续时间。时间表示已完成 − 1 帧的播放，目前正在进行第帧的播放。...数据集使用 Afshin Taghavi Nasrabadi 等人的公开数据集"A taxonomy and dataset for 360° videos"中的视频子集。...使用 Mahimahi 模拟不同带宽条件流式传输视频，从带宽数据集中随机选择五条带宽轨迹，每条带宽轨迹分别使用 Pano、Flare 和 Dragonfly 三种方法进行流式传输。

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Spark Structured Streaming高级特性

一，事件时间窗口操作使用Structured Streaming基于事件时间的滑动窗口的聚合操作是很简单的，很像分组聚合。在一个分组聚合操作中，聚合值被唯一保存在用户指定的列中。...这在我们基于窗口的分组中自然出现 - 结构化流可以长时间维持部分聚合的中间状态，以便后期数据可以正确更新旧窗口的聚合，如下所示。 ?...要与他们一起工作，我们还支持追加模式，只有最后的计数被写入sink。请注意，在非流数据集上使用watermark是无效的。由于watermark不应以任何方式影响任何批次查询，我们将直接忽略它。...A),流Datasets不支持多个流聚合（即流DF上的聚合链）。 B),流数据集不支持Limit 和取前N行。 C),不支持流数据集上的Distinct 操作。...此外，还有一些Dataset方法将不适用于流数据集。它们是立即运行查询并返回结果的操作，这在流数据集上没有意义。相反，这些功能可以通过显式启动流式查询来完成。

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Streaming 101:批处理之外的流式世界第一部分

尽管这些业务需求驱动了流式处理的发展，但与批处理相比，现有的流式处理系统仍然相对不成熟，这使得该领域最近产生了许多令人兴奋的发展。...不幸的是，大多数为无限数据处理设计的系统都只考虑了处理时间。为了处理无限数据集的无限特性，这些系统通常提供输入数据上窗口的概念。...我们将在下面深入讨论窗口，它实质上是沿着时间边界将数据集切成有限个片段。...这个时间元素本质上是一种窗口的形式，我们稍后会更仔细地看一下。 2.3.2 近似第二种方法是近似算法，例如，Top-N 近似算法，K-means 流式算法等。它们接收无限输入数据并输出结果。...在无限数据源上使用事件时间窗口的另一个好处是，你可以创建动态大小的窗口如会话窗口，而不是使用固定窗口生成会话(这样会造成一个会话分布在不同窗口中)：当然，天下没有免费的午餐，基于事件时间的窗口也不例外

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了解Structured Streaming

本质上，这是一种micro-batch（微批处理）的方式处理，这种设计让Spark Streaming面对复杂的流式处理场景时捉襟见肘。...定义对无边界，无序的数据源，允许按数据本身的特征进行窗口计算，得到基于事件发生时间的有序结果，并能在准确性、延迟程度和处理成本之间调整。...构建数据处理管道的四个维度抽象出四个相关的维度，通过灵活地组合来构建数据处理管道，以应对数据处理过程中的各种复杂的场景 what 需要计算什么 where 需要基于什么时间（事件发生时间）窗口做计算...比如基于移动端APP的用户行为数据，会因为手机信号较差、没有wifi等情况导致无法及时发送到服务端系统。面对这种时间上的偏移，数据处理模型如果只考虑处理时间，势必会降低最终结果的正确性。...这是一套构建在Spark SQL引擎上的流计算方案，它的突出优势是：统一了流、批的编程模型支持基于event_time的时间窗口的处理逻辑基本概念以表的方式对待流式数据，数据流被看做是一张无界的

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由Dataflow模型聊Flink和Spark

，导致对平台的不信任，而少算一次则是平台的亏损，平台方很难接受），DStreaming（Spark1.X）无法处理事件时间，只有基于记录数或基于数据处理时间的窗口，Lambda架构过于复杂且可维护性低，...Dataflow模型回顾 Dataflow模型从流处理的角度重新审视数据处理过程，将批和流处理的数据抽象成数据集的概念，并将数据集划分为无界数据集和有界数据集，认为流处理是批处理的超集。...（处理时间）存在延迟。...窗口（Windowing）为了合理地计算无界数据集地结果，所以需要沿时间边界切分数据集（也就是窗口）。...在Spark里仅有两种类型的触发器，输入数据的完成度和基于处理时间间隔，但是不支持触发组合以及使用水印触发计算，后续有计划添加新的触发器类型。

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VRT : 视频恢复变压器

与单个图像恢复不同，视频恢复通常需要利用多个相邻但通常不对齐的视频帧的时间信息。现有的视频恢复方法主要分为两大类:基于滑动窗口的方法和循环方法。...如图 1（a）所示，基于滑动窗口的方法通常输入多个帧来生成单个 HQ 帧，并以滑动窗口的方式处理长视频序列。在推理中，每个输入帧都要进行多次处理，导致特征利用效率低下，计算成本增加。...表 3 视频去噪：在 DAVIS 数据集上训练了一个噪声水平 σ∈[0,50] 的非盲模型，并在不同的噪声水平上对其进行了测试。上表显示了 VRT 在两个基准数据集上相对于现有方法的优越性。...VRT 在所有数据集上都取得了最佳或具有竞争力的性能，包括使用深度图或光流的数据集。在模型尺寸上，VRT 只有 9900 万个参数，远远小于最近最好的模型 FLAVR(42.4 万个)。...尽管 VRT 是一个两阶段模型，并且没有专门针对该任务进行训练，但它为时空视频超分辨率提供了一个强大的基线。特别是，在 Vid4 数据集上，它将 PSNR 提高了 1.03dB。

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介绍一位分布式流处理新贵：Kafka Stream

什么是流式计算一般流式计算会与批量计算相比较。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。流式计算一般对实时性要求较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。...窗口前文提到，流式数据是在时间上无界的数据。而聚合操作只能作用在特定的数据集，也即有界的数据集上。因此需要通过某种方式从无界的数据集上按特定的语义选取出有界的数据。...当聚合发生在KStream上时必须指定窗口，从而限定计算的目标数据集。需要说明的是，聚合操作的结果肯定是KTable。...但需要说明的是，Kafka Stream并不会对所有晚到的数据都重新计算并更新结果集，而是让用户设置一个retention period，将每个窗口的结果集在内存中保留一定时间，该窗口内的数据晚到时，直接合并计算

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现代流式计算的基石：Google DataFlow

Dataflow 模型的核心点在于：对于无序的流式数据提供基于 event-time 的顺序处理、基于数据本身的特征进行窗口聚合处理的能力，以及平衡正确性、延迟、成本之间的相互关系。...2.2 Window Window，也就是窗口，将一部分数据集合组合起操作。在处理无限数据集的时候有限操作需要窗口，比如 aggregation，outer join，time-bounded 操作。...窗口大部分都是基于时间来划分，但是也有基于其他存在逻辑上有序关系的数据来划分的。窗口模型主要由三种：Fixed Window，Sliding Window，Session Window。 ? 1....为了和其他流式系统的语义保持兼容，需要提供基于 processing time 和基于 tuple 的窗口。我们需要知道何时发送窗口的结果数据。...watermark 语义上就是一个时间戳，可以理解为一个阈值。但是如何设置 watermark 是个很难的问题，因为由于多种原因，数据到达可快可慢。

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Kafka设计解析（七）- Kafka Stream

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。...窗口前文提到，流式数据是在时间上无界的数据。而聚合操作只能作用在特定的数据集，也即有界的数据集上。因此需要通过某种方式从无界的数据集上按特定的语义选取出有界的数据。...Window size指定了窗口的大小，也即每次计算的数据集的大小。而Advance interval定义输出的时间间隔。...当聚合发生在KStream上时必须指定窗口，从而限定计算的目标数据集。需要说明的是，聚合操作的结果肯定是KTable。...但需要说明的是，Kafka Stream并不会对所有晚到的数据都重新计算并更新结果集，而是让用户设置一个retention period，将每个窗口的结果集在内存中保留一定时间，该窗口内的数据晚到时，直接合并计算

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大数据理论篇 - 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的核心思想(一)

通用的数据处理流程基于上面提出的核心设计原则，从数据处理逻辑上提出了通用的数据处理流程，如下： What results are being computed. 计算什么结果？...也就是说基于事件时间的处理为确定性计算，即每次计算结果都一样；而基于处理时间的处理为非确定性计算，即每次的计算结果可能不同。一、计算什么结果？...：水位线为12.00，表示早于12.00的事件已经被完全处理了，理论上讲水位线解决了窗口数据何时完整的问题。...2、本身存在延迟考虑到分布式系统的不确定性，水印在数据处理管道中流动存在两种情况，如下：太快即在水位标记达到后仍然有记录到达，而窗口已收到数据完整信号，且触发了计算，延时的数据如何处理？...通过窗口+触发器+增量处理模型，不仅实现了对大规模、无边界、乱序数据集的实时处理，而且还能满足数据消费者各种复杂的语义和时间线上的各种需求。

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Ctrl-VIO：基于连续时间的卷帘相机视觉惯性里程计方案

在本项工作中，我们提出了一种用于卷帘相机的连续时间VIO，使用由B样条参数化的连续时间轨迹融合IMU测量和卷帘图像。为了达到可承受的计算量，提出的VIO同样也是基于滑动窗口和关键帧的。...在运动较平缓的SenseTime-RSVI数据集上，Ctrl-VIO和Ctrl-VIO-margIMU在位姿估计精度上的性能表现近似。...尽管我们承认两种边缘化策略在理论上都是合理的，但它们在非线性最小二乘优化中可能具有不同的数值性能。...D.耗时分析我们在TUM-RSVI数据集的seq01上比较了Ctrl-VIO与RS-VINS-Mono的运行时间，这两种方法都在配备Intel i7-8700 CPU @ 3.2Ghz 和 32GB...Ctrl-VIO是基于关键帧的滑动窗口状态估计器，使用由B样条参数化的连续时间轨迹优雅地处理卷帘畸变，并在滑窗中紧耦合卷帘视觉和惯性信息以优化滑窗中的轨迹。

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Apache Kafka - 流式处理

---- 什么是流式处理流式处理是一种编程范式，用于实时处理一个或多个事件流。事件流是无边界数据集的抽象表示，它们是无限和持续增长的，随着时间的推移，新的记录会不断加入进来。...这使得流式处理非常适用于处理大规模的数据集。不依赖于具体框架或API：流的定义不依赖于任何特定的框架、API或特性，只要从一个无边界的数据集中读取数据并进行处理，就可以进行流式处理。...在流式处理里，时间是一个非常重要的概念，因为大部分流式应用的操作都是基于时间窗口的。事事件时间(Event Time):事件实际发生的时间。...这是最重要的时间概念,大部分流式应用都是基于事件时间来进行窗口操作和聚合的。日志追加时间(Log Append Time):事件被写入Kafka的时间。...这样一来，user_id:42 的点击事件就被保存在点击主题的分区 5 上，而所有 user_id:42 的搜索事件被保存在搜索主题的分区 5 上。

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2021年大数据Spark（五十二）：Structured Streaming 事件时间窗口分析

流式应用接收数据的时间进行窗口设计的，其实是不符合实际应用场景的。...event-time 基于事件时间窗口聚合操作：基于窗口的聚合（例如每分钟事件数）只是事件时间列上特殊类型的分组和聚合，其中每个时间窗口都是一个组，并且每一行可以属于多个窗口/组。...因此，这种基于事件时间窗口的聚合查询既可以在静态数据集（例如，从收集的设备事件日志中）上定义，也可以在数据流上定义，从而使用户的使用更加容易。...思考一下，12:07的一条数据，应该增加对应于两个窗口12:00-12:10和12:05-12:15的计数。基于事件时间窗口统计有两个参数索引：分组键（如单词）和窗口（事件时间字段）。...相比一大特性就是支持基于数据中的时间戳的数据处理。

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flink 到底有什么优势值得大家这么热衷

具体的优势有以下几点（1）同时支持高吞吐、低延迟、高性能是目前开源社区中唯一一套集高吞吐、低延迟、高性能三者于一身的分布式流式数据处理框架。...在流式计算领域中，窗口计算的地位举足轻重，但目前大多数框架窗口计算采用的都是系统时间（Process Time），也是事件传输到计算框架处理时，系统主机的当前时间。...（3）支持有状态计算所谓状态就是在流式计算过程中将算子的中间结果保存在内存或者文件系统中，等下一个事件进入算子后可以从之前的状态中获取中间结果，计算当前的结果，从而无须每次都基于全部的原始数据来统计结果...，用户可以定义不同的窗口触发机制来满足不同的需求（5）基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错 Flink 能够分布运行在上千个节点上，通过基于分布式快照技术的Checkpoints，将执行过程中的状态信息进行持久化存储...24 小时运行的流式应用，数据源源不断的流入，在一段时间内应用的终止有可能导致数据的丢失或者计算结果的不准确。

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Streaming-大数据的未来

（这个定义包含了现在流行的真正的流式和微批） Streaming常见的用法： 1、无限数据：一种不断增长的，基本上无限的数据集。这些通常被称为“流式数据”。...无限的流式数据集可以称为无界数据，相对而言有限的批量数据就是有界数据。 2、无界数据处理：一种持续的数据处理模式，应用于上面的无界数据。...这种偏差本质上是处理流水线引入的延迟。这个映射不是静态的，所以只关心事件时间，就很难在时间窗口分析数据，而如果将事件时间窗口化，完整性会出问题。...图二，左侧的数据集充满了熵，我们通过mapreduce等批处理引擎，在右端使用具有更大内在价值的新结构化数据集。当然，作为该方案的一部分，您可以实际计算的内容存在无限变化，但整体模型非常简单。...但是处理时间窗口有一个非常大的缺点：如果数据有和他们关联的事件时间，弱国处理时间窗口要反映实际上这些事件的实际情况，那么这些数据必须顺序到达，但事实上大部分并不有序。

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Structured Streaming 编程指南

这允许基于 window 的聚合（例如每分钟的事件数）仅仅是 event-time 列上的特殊类型的分组（grouping）和聚合（aggregation）：每个时间窗口是一个组，并且每一行可以属于多个窗口...因此，可以在静态数据集和数据流上进行基于事件时间窗口（ event-time-window-based）的聚合查询，从而使用户操作更加方便。...条 Row 的操作 不支持 Distinct 只有当 output mode 为 complete 时才支持排序操作有条件地支持流和静态数据集之间的外连接： 不支持与流式 Dataset 的全外连接...（full outer join） 不支持左侧外连接（left outer join）与右侧的流式 Dataset 右侧外连接与左侧的流式 Dataset 不支持 此外，还有一些 Dataset 方法将不适用于流数据集...它们是立即运行查询并返回结果的操作，这在流数据集上没有意义。相反，这些功能可以通过显式启动流式查询来完成。 count()：无法从流式 Dataset 返回单个计数。

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2021年大数据Spark（四十四）：Structured Streaming概述

本质上，这是一种micro-batch（微批处理）的方式处理，用批的思想去处理流数据。这种设计让Spark Streaming面对复杂的流式处理场景时捉襟见肘。...Spark Streaming是基于DStream模型的micro-batch模式，简单来说就是将一个微小时间段（比如说 1s）的流数据当前批数据来处理。...如果要统计某个时间段的一些数据统计，毫无疑问应该使用 Event Time，但是因为 Spark Streaming 的数据切割是基于Processing Time，这样就导致使用 Event Time...Structured Streaming统一了流、批的编程模型，可以使用静态数据批处理一样的方式来编写流式计算操作，并且支持基于event_time的时间窗口的处理逻辑。...在这个模型中，主要存在下面几个组成部分： 1：Input Table（Unbounded Table），流式数据的抽象表示，没有限制边界的，表的数据源源不断增加； 2：Query（查询），对 Input

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Streaming-大数据的未来

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