1 简介 kepler.gl作为开源地理空间数据可视化神器,也一直处于活跃的迭代开发状态下.而在前不久,kepler.gl正式发布了其2.4.0版本,下面我们就来对其重要的新特性进行介绍: 图1 2 kepler.gl 2.4.0重要新特性 2.1 增量时间窗口 在这次更新中,为时间序列数据的可视化新增了增量时间窗口功能,在上一个版本2.3.2中,当我们的数据集带有时间类型字段时,在添加对应的Filters之后,显示出的时间窗口是这个样子的: 图2 而在2.4.0版本中,时间窗口如图3所示: 图

Flink流处理的时间窗口 对于流处理系统来说,流入的消息是无限的,所以对于聚合或是连接等操作,流处理系统需要对流入的消息进行分段,然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作. 消息的分段即称为窗口,流处理系统支持的窗口有很多类型,最常见的就是时间窗口,基于时间间隔对消息进行分段处理.本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口. 对于目前大部分流处理系统来说,时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟来进行切分,这种方式实现起来比较容易,不会阻塞消息处理.但是可能无法满足某些应用的要求,

static var deltaTime : float Description描述 The time in seconds it took to complete the last frame (Read Only). 以秒计算,完成最后一帧的时间(只读). Use this function to make your game frame rate independent. 使用这个函数使和你的游戏帧速率无关. 放在Update()函数中的代码是以帧来执行的.如果我们需要物体的移动以秒来执行

网上没什么资料,就分享下:) 简单模式:kafka传数据到Flink存储到mysql 可以参考网站: 利用Flink stream从kafka中写数据到mysql maven依赖情况: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://ma

static var fixedDeltaTime : float Description描述 The interval in seconds at which physics and other fixed frame rate updates (like MonoBehaviour's FixedUpdate) are performed. 以秒计间隔,在物理和其他固定帧速率进行更新(像MonoBehaviour的FixedUpdate). For reading the delta tim

一.Unity插值函数Lerp() 通过官方文档简单了解插值函数(https://docs.unity3d.com/ScriptReference/index.html),可以看到插值函数有很多 Mathf.Lerp() 从最简单的数学插值来看,插值函数接收三个参数a,b,t,在ab之间,以t作为比例来插值. 例如,Lerp(0, 10, 0.4f),此时返回4,即 a + (b - a) * t 注意,第三个参数要小于1,如果大于1,则还是返回b. 其他的插值也类似于此,只不过插值的对象变为向

概述 近日,阿里云安全团队监测到挖矿团伙watchbog更新了其使用的武器库,增加了最新Solr Velocity 模板注入远程命令执行漏洞的攻击方式,攻击成功后会下载门罗币挖矿程序进行牟利.建议用户及时排查自身主机是否受到影响. 值得注意的是,此漏洞利用代码于10月31日被公布,11月2日阿里云安全团队就已发现watchbog团伙利用此漏洞进行入侵,植入木马进行挖矿,漏洞公开不足2日便被挖矿团伙利用进行攻击牟利.可以看到,当新的漏洞被披露出来时,可供企业用户修复的时间窗口越来越短,因此防守方需

实验目的 OPA-Gatekeeper可以在Kubernetes 中,通过策略来实现一些额外的管理.安全方面的限制,例如:限制特定用户在 Namespace 中的行为权限 本次实验将在test命名空间内对开发人员的更新操作提供时间窗口限制. 说明: 在自建的k8s集群实验成功. 在rancher2.4.4中创建失败,原因是rego语法解析错误,已经提交到官方论坛,尚未解决. 实现思路 为了方便管理,开发人员将使用统一用户deploy, 然后在k8s中添加基于角色的访问控制(RBAC),即使用ro

要说现在工程师最重要的能力,我觉得工程能力要排第一. 就算现在大厂面试经常要手撕算法,也是更偏向考查代码工程实现的能力,之前在群里看到这样的图片,就觉得很离谱. 算法与工程实现 在 Sentinel-Go 中,一个很核心的算法是流控(限流)算法. 流控可能每个人都听过,但真要手写一个,还是有些困难.为什么流控算法难写?以我的感觉是算法和工程实现上存在一定差异,虽然算法好理解,但却没法照着实现. 举个例子,令牌桶算法很好理解,只需给定一个桶,以恒定的速率往桶内放令牌,满了则丢弃,执行任务前先去桶里

一.前言 最近有一个生成 APM TraceId 的需求,公司的APM系统的 TraceId 的格式为:APM AgentId+毫秒级时间戳+自增数字,根据此规则生成的 Id 可以保证全局唯一(有 NTP 时间同步),前两个字段好说,最后一个字段也不复杂,我的想法是按秒来进行自增.比如说1秒的时候,自增计数为100,在2秒的时候会重置为0,然后进行自增.其实这个思想就是固定时间窗口算法,这个算法一般常用在限流.Id生成器等场景. 二.代码实现 long _currentTime; long _c

问题描述 由于Azure Redis的性能在不同级别表现不同,当需要升级/缩放Redis的时候,从使用者的角度,需要知道有那些步骤? 注意事项? 潜在影响?停机事件窗口? 升级预估时间? 解决方案 从使用的步骤出发,升级的步骤为: 1)Azure门户页面操作 选择缩放(Scale)目录 选择需要的级别(C1 ~ C6, P1 ~P5) 点击Select按钮确认 2)使用Powershell命令 使用 Set-AzRedisCache 来缩放 Azure Redis 缓存实例,修改 Size.Sk

长度窗口实现原理图 说明: 上图长度窗口为5,事件W1至W5进入引擎后属于NewEvents队列,事件W6进入引擎后,W2至W6就属于NewEvents队列,而事件W1就属于OldEvents队列了.NewEvents为先进先出队列,队列长度为EPL语句中制定的长度窗口大小,OldEvent队列为过期数据的存放队列. EPL长度窗口示例 1  ; 5      } 6      7      public static String UpdataText(String str){ 8     

春节躁动行情:大消费,文娱影视 一号文件:泛农业股 两会行情:两会概念 糖酒会:白酒,糖业 五穷六绝:半年节点,[市场缺钱] 暑期档:文娱影视 国庆行情:军工,文娱影视 年底:阳历年底,[市场缺钱] 春节红包行情:阴历年底,[市场缺钱] 财报行情:季度报,半年报,年报

本文示例代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 Kepler.gl作为一款强大的开源地理信息数据可视化工具,可以帮助我们轻松制作针对大规模矢量数据的可视化作品,从而辅助数据分析工作. Kepler.gl制作常规地图非常简单方便,稍微摸索一下仪表盘界面就可以get到用法,但有些特殊的地图则需要额外对数据进行处理或使用Kepler.gl中的一些隐藏功能,譬如之前写过的(数据科学学习手札85)

场景:假设有一张表数据量很大,需要按一个时间来循环增量抽取 方法:主要是通过JOB自身调用,实现循环调用,类似于 函数自调用 的循环. 1.JOB全图: 2.获取增量时间,并设置增量时间环境变量 3.通过增量环境变更,获取本次 增量数据 4.判断增量时间是否大于当前时间,判断是否继续执行一次的增量 5.调用总JOB自身,实现循环调用

使用flink-1.9.0进行的测试,在不同的并行度下,Flink对事件时间的处理逻辑不同.包括1.1在并行度为1的本地模式分析和1.2在多并行度的本地模式分析两部分.通过理论结合源码进行验证,得到具有说服力的结论. 一.使用并行度为1的本地模式测试 1.1.Flink时间时间窗口代码,使用SocketSource: package com.mengyao.flink.stream.window; import java.text.SimpleDateFormat; import java.ut

关注公众号:大数据技术派,回复: 资料,领取1024G资料. 目录 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,所以要求打卡必须分布在4天以上: 7天不是一个自然周,而是某一天和接下来的6天,也就是说时间是是滑动的

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 本课时主要介绍

PowerBI 将要解锁增量刷新(Incremental refresh)功能,这是一个令人期待的更新,使得PowerBI可以加载大数据集,并能减少数据的刷新时间和资源消耗,该功能目前处于预览状态,只对 Power BI Premium 版本开放预览. 增量刷新只是加快了数据集刷新的速度,对于具有潜在数十亿行的大型数据集,可能还是不适合Power BI Desktop,因为它通常受用户桌面PC上可用资源的限制,以及系统的限制. 因此,这些数据集通常在导入时被过滤,以适应Power BI Desk

问题场景 Flink SQL 是一种使用 SQL 语义设计的开发语言,用它解决具体业务需求是一种全新体验,类似于从过程式编程到函数式编程的转变一样,需要一个不断学习和实践的过程.在看完了 Flink 官方文档中 SQL 部分 ,以及官方提供的 SQL Training 后,觉得自己装备了必杀技准备横扫需求了,这时先来一个简单的营销需求:实时计算今天用户加页面维度的浏览次数,即实时输出PV,下游根据某些规则比如今天用户浏览A页面达到N次触发某种动作.当我使用 group by user 并输出到