先了解两个概念首先要先知道时间语义和watermark 是什么时间语义在flink的数据处理流程中，有三个重要的时间概念，如上图所示分别是Event Time：事件创建的时间（也就是数据生成的时间）Ingestion Time：数据进入Flink的时间Processing Time：对数据执行计算的时间，为本地系统时间与机器相关在flink中有这三种时间语义，在默认情况下flink是按照Proce
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2024-04-25 15:48:15
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问题： 1.为什么需要State 2.什么是State 3.什么是Barrier 4.State如何分类的 5.支持哪几种后端什么是CheckPoint机制为了保障数据的两种语义(至少一次或仅有一次)，以及尽快从最新的位置恢复，避免从头开始计算。CheckPoint机制是在指定时间间隔对流上的状态做一次快照，记录信息如下： 1.数据源（例如Kafka）中消息的offset 2.所有状态的opera
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2024-04-27 19:02:54
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目录1、三种Time1.1、比较 1.2、根据业务选择最合适的时间1.3、设置time类型2、时间戳和水位线背后的机制2.1 Watermarks是干啥的2.2有序流中Watermarks2.3乱序流中Watermarks2.4并行流中的Watermarks3.生成Timestamp和Watermark3.1 Timestamp /Watermark两种生成方式3.1.1 方式一、直接在
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2024-04-10 11:34:24
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（图看不清放大了去看）2去说 InfluxDB 之前，先聊聊，什么是时间序列数据（时序数据）？时间序列数据就是在不同时间上收集到的数据，主要有两个关键指标：监测时间和监测数值。生活中常见的时间序列数据，包括股票价格、网站的 PV/UV、服务器系统监控数据（比如 CPU 和内存占用率）等等。那时间序列数据应该存到哪儿？时间序列数据库（TSDB）是啥？A time&n
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2024-05-13 16:18:18
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1.乱序事件产生的原因以及乱序事件处理的必要性流数据流经source，再到operator，由于网络延迟等原因，导致乱序的产生（这里的乱序是指事件产生的时间EventTime和到达处理机制进行处理的顺序不一样），特别是使用kafka的话，多个分区的数据source之后无法保证有序。所以在进行window计算的时候，如果有涉及时间的，比如（前一小时的访问量），必须要有个机制来保证操作结果的相对准确性
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2023-07-14 17:13:28
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文章目录将模式应用到流上处理匹配事件匹配事件的选择提取（select）匹配事件的通用处理（process） 将模式应用到流上将模式应用到事件流上的代码非常简单，只要调用 CEP 类的静态方法.pattern()，将数据流（DataStream）和模式（Pattern）作为两个参数传入就可以了。最终得到的是一个 PatternStream：DataStream<Event> input
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2024-03-21 09:42:30
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HTNE是北航老师提出的针对时序网络(temporal network)嵌入的一个模型，论文发表在2018年KDD上。时序网络，即网络是随时间动态变化的（节点和边会增加或减少）。文章研究了时序网络的embedding问题，旨在建模网络的时序形成模式，从而提升网络embedding的效果。文章通过节点的邻居形成序列（neighborhood formation sequence）建模节点的演变过程，
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2024-04-29 14:16:28
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1什么是虚拟时钟（Virtual Clock）？1）一种时钟，未连接到内部的任何端口或引脚当前的设计2）
原创
2022-05-23 13:05:58
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本文将介绍在时间序列预测相关问题中常见的异常检测算法，可以很大程度上帮助改善最终预测效果。异常分类时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。虽然有很多的异常类型，但是我们只关注业务角度中最重要的类型，比如意外的峰值、下降、趋势变化以及等级转换（level shifts）。常见的异常有如下几种：革新性异常：innovational outlier (IO)，造成离群点干扰
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2023-12-25 10:10:23
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时序约束目的：一、 提高设计的工作频率二、获得正确的时序分析报告（STA：静态时序分析）常用的时序概念
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2022-11-01 15:10:56
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1. 说明 Prophet是FaceBook开源的时序框架。非常简单实用，你不需要理解复杂的公式，看图，调参，调用十几行代码即可完成从数据输入到分析的全部工作，可谓懒人之利器。 在效果方面，我在同一项目中尝试了ARIMA，将星期和节假日作为特征代入GBDT，Prophet，相对来说，Prophet效果最好，当然这与数据有关，也不能一概而论。总之，Prophet效果挺好的，训练速度也挺快。 Prop
SpringMVC请求流程图： SpringMVC源码时序图MVC初始化部分：org.springframework.web.servlet.HttpServletBean#initorg.springframework.web.servlet.FrameworkServlet#initWebApplicationContextorg.springframewor
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2023-06-28 08:46:14
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时序列数据库武斗大会之什么是TSDB 由于工作上的关系，最近看了一些关于时序列数据库的东西，当然，我所看的也都是以开源方案为主。趁着这股热劲还没退，希望能整理一些资料出来。如果正好你也有这方面的需求，那么希望这一系列的介绍能够帮助到你。1. 什么是时序列数据库（Time series database）？一听到时序列数据库，如果只是稍有耳闻的人，可能立刻会联想到运维和监控系统。没错，确实是很多运
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2024-04-07 09:51:44
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时序大模型和时序小模型的核心区别在于模型复杂度、数据需求、能力范围和应用场景。 核心区别一览表 特征维度时序大模型时序小模型 核心思想 预训练 + 微调。在海量、多领域的时序数据上训练一个通用基础模型，然后针对特定任务进行轻量级微调。 专一任务。为特定的数据集和预测任务从头开始设计和训练一个模型。 ...
1. 时序预测模型1.1 分类统计学模型，较为经典的AR系列，包括AR、MA、ARMA以及ARIMA等，另外Facebook（Meta）推出的Prophet模型，其实本质上也是一种统计学模型，只不过是传统的趋势、周期性成分的基础上，进一步细化考虑了节假日、时序拐点等因素的影响，以期带来更为精准的时序规律刻画；机器学习模型，在有监督机器学习中，回归问题主要解决的是基于一系列Feature来预测某一L
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2024-06-04 23:31:42
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时序数据特征提取时间序列的表示方法分段线性表示分段线性表示符号化聚合近似时间序列的相似性度量方法Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ距离动态时间弯曲符号化距离基于模型的距离度量方法时间序列的特征提取方法基于统计特征的分类特征提取基于构建模型的分类特征提取基于变换的分类特征提取基于分形理论的分类特征提取 特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性
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2024-01-30 00:09:49
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对于电脑主板来说，CPU供电以后，会通过SPI的方式读取BIOS，BIOS的功能主要是引导，自检，没有问题后会将控制权转交给系统，这里需要注意的是，这个过程在内存中进行，因此板卡的内存通道必须正常，期间硬盘不是必须的，但是要想正确的启动，有硬盘才能存在系统（比如WIN 10），才能正常开机。
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2023-08-13 17:30:18
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很多时候，记忆决定了我们是什么人，让我们不忘往事，学习并记住新技能，以及为我们的人生做规划。像计算机常常扮演人的延伸这一角色，内存也起到同样的作用。说到内存，我们都知道它是与CPU进行沟通的桥梁，在暂时存放CPU运算数据、与硬盘等外部存储器进行数据交换等方面发挥着不可或缺的作用。所以，内存的性能对一台计算机的影响非常大。我们在选购内存时，一般会重点关注内存频率的大小，因为频率越高，内存性能越好。这
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2024-05-24 11:36:42
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时序验证则是采用时序分析等方法验证设计是否满足时序收敛，这些时序检验工作包括反向标定(back-annotation)、时序与功耗的检验、时序与信号完整性的检验和当代低功耗纳米先进设计中的“多模式多端角”(MMMC，multi-mode multi-comer)检验。一、反向标定
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2024-03-19 07:06:32
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</pre><span style="font-size:12px">原来列式存储还有这种优点，es利用了mmap来加载单独需要索引的列，化随机读为顺序读且排序过，并且因为是列式存储，所以可以减少加载的列的数量，并利用各种posting list的压缩方案来压缩；所以，最终来说，es需要的果然是大量的内存和大量大量的CPU时间以及内网带宽；1、选择不使用索引，只使用主存储：
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2024-05-10 08:44:21
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