# Storm滑动窗口计算的实现
Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，非常适合处理流数据。其中，滑动窗口是分析流数据时非常常用的一种计算方式，它能够在一个特定的时间窗口内对数据进行聚合或者处理。本文将带你了解如何在 Apache Storm 中实现滑动窗口计算的方法。
## 整体流程
实现 Storm 滑动窗口计算的整体流程如下所示：
| 步骤 | 描述
3. 滑动窗口1.概念：滑动窗口协议（Sliding Window Protocol），该协议是 TCP协议的一种应用，用于网络数据传输时的流量控制，以避免拥塞的发生。该协议允许发送方在停止并等待确认前发送多个数据分组。由于发送方不必每发一个分组就停下来等待确认。因此该协议可以加速数据的传输，提高网络吞吐量。滑动窗口算法其实和这个是一样的，只是用的地方场景不一样，可以根据需要调整窗口的大小，有时也
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2023-10-14 12:47:24
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# 实现“storm 滑动窗口”的教程
## 1. 整体流程
首先，让我们看一下整个实现"storm 滑动窗口"的流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 准备数据
准备数据 --> 创建拓扑
创建拓扑 --> 构建拓扑
构建拓扑 --> 提交任务
提交任务 --> 完成
完成 --> [*]
```
## 2.
原创
2024-07-01 06:33:47
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本文将涉及到IP、TCP、Socket缠绵悱恻的爱情故事，如果您依然相信爱情，请耐心地看下去… MTU： Maximum Transmit Unit ，最大传输单元，即物理接口（数据链路层）提供给其上层（通常是IP层）最大一次传输数据的大小；以普遍使用的以太网接口为例，缺省MTU=1500 Byte，这是以太网接口对IP层的约束，如果IP层有<=1500 byte 需要发送，只需要一个IP包
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2023-07-30 22:38:29
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最近在学习TCP协议，在看到关于滑动窗口的理论时，找了很多博客，发现都太好理解现在根据自己的理解对滑动窗口简单总结如下，后续再补充详细的说明。 1、滑动窗口包括发送窗口和接收窗口，client和server每个连接都有一个发送窗口和一个接收窗口，因为TCP是全双工通信。2、窗口大小的调整是通过调整窗口左边沿、窗口右边沿调整窗口大小的，并且不管接收窗口还是发送窗口，左、右边沿只能向右滑动。
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2024-04-10 10:52:31
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一、Storm Storm是一个实时的可靠地分布式流计算框架。一个典型的大数据实时计算应用场景：从Kafka消息队列读取消息（可以是logs,clicks,sensor data）；通过Storm对消息进行计算聚合等预处理；把处理结果持久化到数据库或者HDFS做进一步深入分析。 Storm中分为Topology开发和Trident开发，Trident是一种高度抽象的实时计算模型，是一种有状态的流式
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2024-07-03 16:41:26
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什么是滑动窗口？滑动窗口机制是TCP协议的一种流量控制和防拥塞的机制。滑动窗口的工作原理？简单来讲，就是接收方和发送方分别保留一块缓冲区，作为接收和发送数据来使用，发送数据过程中，如果发送方发的快了，处理方处理不过来，缓冲区放不下了，接收方就会通过消息交互告诉发送方，慢点发，等接收方处理完，可接收了，又会通知发送方可以继续发送了，通过这种方式来防止由于双方能力不一致导致的拥塞和丢包。工作原理举例，
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2024-02-29 14:36:31
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滑动窗口在监控和统计应用的场景比较广泛，比如每隔一段时间(10s)统计最近30s的请求量或者异常次数，根据请求或者异常次
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2023-04-25 17:22:29
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本文参考自《剑指offer》一书，代码采用Java语言。题目给定一个数组和滑动窗口的大小，请找出所有滑动窗口里的最大值。例如，如果输入数组{2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，它们的最大值分别为{4, 4, 6, 6, 6, 5}思路蛮力直接在每个滑动窗口依次比较找出最大值，时间复杂度太高。我们考虑把每个可能成为最大值的数字记录下来，就可以快
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2024-02-20 15:30:44
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11.3.1CScrollView类在创建向导的第六步可以把视类的基类选择为CScrollView，这样，视图窗口就有了滚动功能。如图。 在这里也可以手工将视图的基类由CView改为CStrollView: 先将视类头文件中将CView修改为CScrollView。 Edit->Replace->Find what输入CView，Repalce with输入CStrollView-&g
Window API1. Window 简介概念窗口类型滚动窗口（Tumbling Windows）滑动窗口（Sliding Windows）会话窗口（Session Windows）2. Window APIWindowAssigne窗口创建窗口函数增量聚合函数全量窗口函数计数窗口会话窗口3. 其他可选 API 1. Window 简介概念一般真实的流都是无界的，怎么处理无界的数据？可以把无限
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2024-04-06 10:50:26
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什么是窗口Flink作业中的窗口 是指一种对无限数据流设置有限数据集，从而实现了处理无线数据流的机制。窗口本身只是个划分数据集的依据，它并不存储数据。当我们需要在时间窗口维度上对数据进行聚合时，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理窗口主要有两种，一种基于时间（Time-based
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2024-05-30 09:46:47
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在这个教程中，你将学会如何创建 Storm 的topology并将他们部署到 Storm 集群上， 主要的语言是 Java，但是少数几个例子用 Python 编写来说明 Storm 的多语言支持能力。术语和名词MapReduce jobstopologies topology 由用户编写的Storm集群中的业务处理逻辑deamon 守护进程worker process 工作进程stream 流 指
在网上搜滑动时间窗口限流算法，大多都太复杂了，本人实现了个简单的，先上代码：package cn.dijia478.util;
import java.time.LocalTime;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import ja
本算法基于Spark计算引擎，能够从海量的手机基站数据中挖据出用户的主要活动地点，比如工作地点和居住地点。实现好挖掘算法之后，通过JavaEE来整合上面的算法，让用户能够通过简单的Web UI就能够操作使用该算法，同时为用户提供了可视化数据的功能。1、移动用户主要活动地点挖掘算法1.1 算法输入数据字段：字段名称说明例子phoneNo手机号码，唯一标志一个用户DEF2B5CA38FF9699732
# Storm窗口：实时数据处理的利器
Storm是一个分布式的实时数据处理系统，具有高可用性、高扩展性和容错性。它允许用户以流式的方式处理实时数据，并且可以通过窗口机制来处理和聚合数据流。本文将详细介绍Storm窗口的概念和使用方法，并通过代码示例来解释如何在Storm中使用窗口。
## 什么是Storm窗口？
在Storm中，窗口是一种用于处理和聚合数据流的机制。它将数据流划分为固定长度
原创
2023-11-20 08:49:42
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Flink万物之中Transform算子二如果你看完了上篇算子一，那么这一篇可以暂时先放一放，为什么呢？因为算子学习很枯燥，可以适当结合后面对应的知识点去理解可能会没那么让人看的想睡觉，当然如果你头铁非要看，我也不反对。【摊手.jpg】一、窗口算子1.1 图解关系1.2 开启窗口window与windowAllWindow()经过keyBy的数据流将形成多组数据，下游算子的多个实例可以并行计算。w
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2024-03-28 10:21:18
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1.语法1.1 基于行的窗口函数Hive的窗口函数分为两种类型，一种是基于行的窗口函数，即将某个字段的多行限定为一个范围，对范围内的字段值进行计算，最后将形成的字段拼接在该表上。注意：在进行窗口函数计算之前，要加上order by先对数据进行排序。即sum(amount) over(order by xxx rows between xxx and xxx)1.2基于值的窗口函数Hive中基于值的
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2024-06-18 08:36:03
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目录什么是窗口函数窗口函数的实现原理窗口函数使用场景常用的窗口函数有：1. 窗口排序函数：ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()；2. 窗口聚合函数：SUM()、MIN()、MAX()、AVG()；3. LAG()4. LEAD()5. FIRST_VALUE()6. LAST_VALUE()7. NTILE()什么是窗口函数窗口函数是 SQL 中一类特别的函
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2023-09-28 13:16:47
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关注公众号：大数据技术派，回复资料，领取1024G资料。时间滑动计算外部调用实现时间循环自关联实现滑动时间窗口扩展基于自然周的的滚动时间窗口计算总结时间滑动计算今天遇到一个需求大致是这样的，我们有一个业务涉及到用户打卡，用户可以一天多次打卡，我们希望计算出7天内打卡8次以上，且打卡时间分布在4天以上的时间，当然这只是个例子，我们具体解释一下这个需求用户一天可以打卡多次，
原创
2021-12-31 15:04:28
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