文章目录1.环境介绍2.Scala交互统计：3.JAVA工程统计 1.环境介绍本次用到的环境有： **JDK1.8 Flink 1.13.0 Oracle Linux7.4 **2.Scala交互统计：1.启动flink进入 scala 交互模式。start-scala-shell.sh local2.输入脚本，求词频。val wordcount=benv.readTextFile(“file:
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2024-08-27 19:19:14
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# 使用 Apache Flink 进行聚合统计
随着数据量的快速增长，企业越来越需要强大的实时数据处理工具。Apache Flink 是一个开源的流处理框架，专为分布式、高吞吐量和低延迟的实时数据处理而设计。它提供强大的功能来进行复杂数据处理和聚合统计，本文将介绍如何使用 Flink 进行简单的聚合统计，并附有代码示例。
## Apache Flink 简介
Apache Flink 是一
分享嘉宾：董亭亭、徐明 快手编辑整理：王洪达内容来源：Flink Forward Asia出品平台：Flink中文社区、DataFunTalk导读：作为短视频分享跟直播的平台，快手有诸多业务场景应用了 Flink，包括短视频、直播的质量监控、用户增长分析、实时数据处理、直播 CDN 调度等。此次主要介绍在快手使用 Flink 在实时多维分析场景的应用与优化。主要内容包括：Flink 在快
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2024-03-25 22:23:01
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1、窗口函数（WindowFunction）WindowFunction字面上就是“窗口函数”，它其实是老版本的通用窗口函数接口。我们可以基于WindowedStream调用.apply()方法，传入一个WindowFunction的实现类。stream.keyBy(<key selector>)
.window(<window assigner>)
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2023-10-28 10:26:37
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# Java 统计用什么做
## 1. 引言
Java 是一种广泛使用的编程语言，可以用于开发各种应用程序，包括统计分析工具。本文将介绍在 Java 中如何进行统计，包括整个流程以及每一步需要做的事情和所需代码。
## 2. 统计流程
下表展示了进行统计的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据收集 | 收集需要进行统计的数据 |
| 2. 数据清洗
原创
2024-01-23 12:02:54
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与关系型数据库相比，MongoDB的优点：①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度：举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及
首先要实现的是实时热门商品统计，我们将会基于UserBehavior数据集来进行分析。项目主体用Scala编写，采用IDEA作为开发环境进行项目编写，采用maven作为项目构建和管理工具。首先我们需要搭建项目框架。2.1 创建Maven项目2.1.1 项目框架搭建打开IDEA，创建一个maven项目，命名为UserBehaviorAnalysis。由于包含了多个模块，我们可以以UserBehavi
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2024-07-29 15:43:30
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导航一.IDEA本地调试运行二.使用linux命令提交任务运行三 使用web页面提交任务四 spark on yarn 提交任务 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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2024-07-23 14:22:27
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导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV、PV 指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷。一 解决方案描述1.1 概述本方案结合本地自建 Kafka 集群、腾讯云流计算 Oceanus（Flink)、云数据库 Redis 对博客、购物等网站 UV、PV 指标进行实时可视化分析。分析指标包
本人最近在工作中遇到了一些指标需要用flink sql计算，其中就涉及到了维度表关联，开窗计算，提前输出等问题，现有网上内容(包括官网)，对此方面内容并不详细，容易让新手产生一定疑惑。故此以此文章来记录所遇到的问题以及解决方案，该文章会尽可能的详细记录所遇到的问题，希望可以帮助新入坑的朋友们顺利完成相关工作。之所以选择pv和uv两个指标，一方面是这两个指标相对来说足够简单，同时也包含一定的技术点，
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2024-03-27 10:19:34
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利用NumPy进行统计分析使用NumPy数组可以使你利用简单的数组表达式完成多种数据操作任务，而无须写些大量循环。这种利用数组表达式来替代显式循环的方法，称为向量化。通常，向量化的数组操作会比纯Python的等价实现在速度上快一到两个数量级（甚至更多），这对所有种类的数值计算产生了最大的影响。1、使用数组进行面向数组编程作为一个简单的示例，假设对一些网格数据来计算函数sqrt(x^2 + y^2)
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2023-05-17 21:31:33
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作者：吴云涛导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV、PV 指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷。一、解决方案描述1.1 概述本方案结合本地自建 Kafka 集群、腾讯云流计算 Oceanus（Flink)、云数据库 Redis 对博客、购物等网站 UV、PV 指标进行实时可视化分析
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2024-05-07 19:05:53
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我们一般通过表达式$sum来计算总和。因为MongoDB的文档有数组字段，所以可以简单的将计算总和分成两种：1，统计符合条件的所有文档的某个字段的总和；2，统计每个文档的数组字段里面的各个数据值的和。这两种情况都可以通过$sum表达式来完成。以上两种情况的聚合统计，分别对应与聚合框架中的 $group 操作步骤和 $project 操作步骤。1.$group
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2023-05-26 13:51:18
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1、MongoDB的复杂查询首先，需要统计的数据结构如下，可以看到每一篇文章/视频及用户组成了一个文档，然后具体的用户行为，比如阅读/观看、点赞、不喜欢等，存在了UserBehaviorItems这个数组里。现在，需要统计的数据是，每一天视频的播放次数。这里如果是在关系型数据库下，SQL写起来还是挺简单的：根据用户行为的记录时间分组，然后筛出视频的播放行为，进行count()操作即可。但是，因为我
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2024-01-24 21:30:27
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从考勤机里导出的考勤是这样的Excel表格，每一页3个表格：需要计算出每天正班及加班工时，当然还要区分周六、周日的工时。这是一个非常繁杂的工作，人数少的话还好，人多的话每月都是不小的工作量。因此需要一个工具来进行自动计算。Python操作Excel表格的模块不少，最后选定openpyxl和xlrd。xlrd负责读表格（需额外准备一份xls格式），openpyxl负责写入计算结果。话不多说，上代码：
原创
2023-07-31 15:22:17
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1、模块创建和数据准备在 UserBehaviorAnalysis 下 新 建 一 个 maven module 作 为 子 项 目 ， 命 名 为 NetworkFlowAnalysis。在这个子模块中，我们同样并没有引入更多的依赖，所以也不需要改动 pom 文件。将 apache 服务器的日志文件 apache.log 复制到资源文件目录 src/main/resources 下，我们将从这里
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2024-04-28 08:45:12
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目录1.知识点2.业务目标3.流程心法4.模块详解4.1 创建输入输出样例类4.2 主object实现4.2.1 创建执行环境并添加数据源4.2.2 Datastream map转换为输入样例类4.2.3 处理逻辑（1）----filter类型，timeWindowAll4.2.4 处理逻辑（2）----AllWindowFunction实现UV去重4.3 完整代码1.知识点scala样
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2024-07-09 22:47:36
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目录一、每小时输出一次窗口时间内的pv数二、自定义布隆过滤器统计累计时间内的uv数三、从每天0点开始，每一小时输出累计的pv、uv数一、每小时输出一次窗口时间内的pv数先定义两个pojo类，UserBehavior为输入类，PageViewCount为输出类。@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
public class Us
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2023-07-26 13:40:51
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前言家里面断网一个月，淦邪恶的Capitalism网络商直到现在还是没有给我修好，然后又放假了，Library竟然不开门你敢信？我就很好奇了，md平时大家都上课，图书馆谁来？现在大家放假了你把图书馆给我关了.....没得治没得治正文上次在做Pandas最后一期的时候讲了生成一个简单的函数图像这一次我们就来详细的讲一讲如何使用Matplotlib画画【什么？你告诉我你不会用Pandas和Numpy？
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2023-11-17 16:21:27
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sensor.txtsensor_1,1547718199,35.8sensor_6,1547718201,15.4sensor_7,1547718202,6.7sensor_10,1547718205,38.1sensor_1,15477182
原创
2022-07-04 18:11:14
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