byobu session window split

new session: Ctrl + Shift + F2 window: F2 split: Shift/Ctrl + F2 move session: Alt + Up/Down window: Alt + Left/Right split: Shift + Up/Down/Left/Right resize Alt + Shift + Up/Down/Left/Right…

Installation failed with message Failed to finalize session : INSTALL_FAILED_INVALID_APK: Split lib_slice_8_apk was defined multiple times. It is possible that this issue is resolved by uninstalling a

取消:Instant Run就行…

Flink 中极其重要的 Time 与 Window 详细解析(深度好文，建议收藏)

前言 Flink 是流式的.实时的计算引擎上面一句话就有两个概念,一个是流式,一个是实时. 流式:就是数据源源不断的流进来,也就是数据没有边界,但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行,所以这里面就有一个问题,边界怎么确定? 无非就两种方式,根据时间段或者数据量进行确定,根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界,根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界,Flink 中就是这么划分边界的,本文会详细讲解. 实时:就是数据发送过来之后立马就进行相关的计算,然后将结果输出.这里的计算有两种:…

Flink中的Time与Window

一.Time 在Flink的流式处理中,会涉及到时间的不同概念 Event Time(事件时间):是事件创建的时间.它通常由事件中的时间戳描述,例如采集的日志数据中,每一条日志都会记录自己的生成时间,Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳 Ingestion Time(采集时间):是数据进入Flink的时间 Processing Time(处理时间):是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间,与机器相关,默认的时间属性就是Processing Time. 例如一条日志进入Flink的时间为…

Flink 的Window 操作（基于flink 1.3描述）

Window是无限数据流处理的核心,Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶,我们可以在这些桶上做计算操作.本文主要聚焦于在Flink中如何进行窗口操作,以及程序员如何从window提供的功能中获得最大的收益. 窗口化的Flink程序的一般结构如下,第一个代码段中是分组的流,而第二段是非分组的流.正如我们所见,唯一的区别是分组的stream调用keyBy(…)和window(…),而非分组的stream中window()换成了windowAll(…),这些也将贯穿…

[skill] vim 操作多个window

前言: 分辨率越来越高,屏幕越来越大,行最长80不变,屏幕利用空白越来越大. 开多个window吧! 开window的命令: 平行开一个window:split <//path/file> 垂直开一个window :vsplit <//path/file> window间跳转: 按两次ctrl+w, 轮训各window Ctrl+w Ctrl+w window大小调整: 垂直大小: :resize <[+-]size> :resize <size> Ctrl…

JS浏览器Session存取数据

vm.indexdata.indexId = id; vm.indexdata.indexName = name; var tempIndex = JSON.stringify(vm.indexdata); window.sessionStorage["searchIndex"] = tempIndex; //调用取值 JSON.parse(window.sessionStorage.getItem("searchIndex")).indexId JSON.pars…

Apache Flink - Window

Window: 在Streaming中,数据是无限且连续的,我们不可能等所有数据都到才进行处理,我们可以来一个就处理一下,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页.在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算. 窗口可以是时间和事件驱动的,窗口有翻滚窗口(Tumbling Window,无重叠),滚动窗口(Sliding Window,有重叠),和会话窗口(Session Window,活动间隙).raw…

js关闭当前页面清除session

js关闭当前页面清除session 普通页面 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>js关闭当前页清除session</title> </head> <body> <script language="javascript"> function save() { //存储sessi…

Flink Window窗口机制

总览 Window 是flink处理无限流的核心,Windows将流拆分为有限大小的"桶",我们可以在其上应用计算. Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理. 而窗口(window)就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁. Flink 提供了非常完善的窗口机制. 在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理. 当然我们可以每来一个消息就处理一次…

6、Time & Window

一.Time & Watermark 1.1.DataStream支持的三种time DataStream有大量基于time的operator Flink支持三种time: EventTime IngestTime ProcessingTime 三个时间的比较 EventTime 事件生成时的时间,在进入Flink之前就已经存在,可以从event的字段中抽取必须指定watermarks的生成方式优势:确定性,乱序.延时.或者数据重复等情况,都能给出正确的结果弱点:处理无序事件时性能和延迟受…

终端复用工具-tmux

目录终端复用工具--Tmux 一.为什么要用Tmux? 二.tmux是什么? 三.Tmux基本概念四.Tmux使用规则 1.安装Tmux 2.基本使用 3.自定义配置文件五.补充 1.tmux man手册终端复用工具--Tmux 一.为什么要用Tmux? tmux是linux下的管理窗口的程序,那什么是管理窗口?众所周知,linux系统支持远程终端(terminal)连接,(使用终端通过ssh 命令去远程连接服务器,并执行各种命令),看看一下场景: 我们通过终端连接到远程服务器,去执行t…

vs2008所有DTE.ExecuteCommand命令

下面列表中为我当前机器上visual studio 2008所有DTE.ExecuteCommand命令的内容: 其中:Build.开头对应“编译”菜单下命令(如:Build.RebuildSolution为重新编译整个解决方案) Debug.开头对应“调试”菜单下命令(如:Debug.Start为重新编译整个解决方案) 最后面的2个命令是自己为vs2008写的插件时新增的命令项: TGAssist.Connect.TGAssist MyToolsAddIn.Connect.Bui…

终端环境之tmux

今天继续介绍我的终端环境,tmux. why tmux? 用一个工具的第一问自然还是为什么要用.其实当时使用tmux的原因很简单.工作中经常需要长时间的编译.总想要下班后要关机的情况下,(肯定有人问我为什么关机,我觉得环保:)而且很多时候是笔记本工作,下班还带回去.),让远超服务器继续进行编译.简单的寻觅一番之后,就发现了tmux.而且远超预期,就一直用了下来. 其他让我非常喜欢的功能有: window,pane的概念可以很好地进行多窗口切换,窗口分割. 状态行配置很容易. vi 模式复制粘贴…

流式处理的新贵 Kafka Stream - Kafka设计解析（七）

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/kafka_stream/ Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature.它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能. Kafka Stream的特点如下: Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方…

Kafka设计解析（七）- Kafka Stream

本文介绍了Kafka Stream的背景,如Kafka Stream是什么,什么是流式计算,以及为什么要有Kafka Stream.接着介绍了Kafka Stream的整体架构,并行模型,状态存储,以及主要的两种数据集KStream和KTable.并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题,如时间定义,窗口操作,Join操作,聚合操作,以及如何处理乱序和提供容错能力.最后结合示例讲解了如何使用Kafka Stream. 原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处.本文转发…

追源索骥：透过源码看懂Flink核心框架的执行流程

li,ol.inline>li{display:inline-block;padding-right:5px;padding-left:5px}dl{margin-bottom:20px}dt,dd{line-height:20px}dt{font-weight:700}dd{margin-left:10px}.dl-horizontal{*zoom:1}.dl-horizontal:before,.dl-horizontal:after{display:table;line-height:0;…

022_applescript快速入门教程

基础语法一.这部分介绍注释,发出声音,弹窗 (1)简单入门 <1>多行注释 (* this is multi comment *) <2>发出响声 beep 3 (2) #表示使用"Daniel"(英国发音)发出声音,人员选择如下图1所示 say "Hello,world" using "Daniel" --或用"--"也可以表示单行注释图1(3)弹窗 display alert "Thi…

Apache Beam编程指南

术语 Apache Beam:谷歌开源的统一批处理和流处理的编程模型和SDK. Beam: Apache Beam开源工程的简写 Beam SDK: Beam开发工具包 **Beam Java SDK: Beam Java开发工具包 Trigger: 触**发器 Event Time: 事件时间,事件发生的时刻 Process Time: 处理时间,即数据被系统处理的时刻 PCollection: Beam中的表示数据集的对象 Pipeline: Beam中表示数据处理流程的对象,包含参数.数据…

tmux手册中文翻译

man tmux可以看到最详细的tmux介绍,本文翻译自tmux手册. tmux全名叫"terminal multiplexer",终端多路复用器. tmux的命令格式为: tmux [-2CluvV] [-c shell-command] [-f file] [-L socket-name] [-S socket-path] [command [flags]] tmux命令的命令行参数 tmux是一个终端多路复用工具:它可以让用户通过一个屏幕来创建.访问多个终端.tmux可以在终端关…

Kafka设计解析（七）Kafka Stream

转载自技术世界,原文链接 Kafka设计解析(七)- Kafka Stream 本文介绍了Kafka Stream的背景,如Kafka Stream是什么,什么是流式计算,以及为什么要有Kafka Stream.接着介绍了Kafka Stream的整体架构,并行模型,状态存储,以及主要的两种数据集KStream和KTable.并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题,如时间定义,窗口操作,Join操作,聚合操作,以及如何处理乱序和提供容错能力.最后结合示例讲解了如何使用K…

简介Kafka Streams

本文从以下几个方面介绍Kafka Streams: 一. Kafka Streams 背景二. Kafka Streams 架构三. Kafka Streams 并行模型四. Kafka Streams 解决问题五. Kafka Streams 应用示例六. Kafka 系列推荐一. Kafka Streams背景 Kafka Streams是什么 Kafka Streams是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature.它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流…

基于WebSocket和SpringBoot的群聊天室

引入普通请求-响应方式:例如Servlet中HttpServletRequest和HttpServletResponse相互配合先接受请求.解析数据,再发出响应,处理完成后连接便断开了,没有数据的实时性可言. Ajax轮询:客户端定时发送多次Ajax请求,服务器不断响应,时间频率极小,虽然实时性有了卓越提高,但是大多数的请求是没有意义的. WebSocket长连接:客户端只需要向服务器发送一次Http请求,与服务器建立一个以sessioId标示的channel,便可以与服务器在自己的管道中实时…

流式计算新贵Kafka Stream设计详解--转

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NzkxMzg1Nw==&mid=2653162822&idx=1&sn=8c46114360b98b621b166d41d8e01d74&chksm=8b493028bc3eb93e8376d85c7d1f9b2a699888b7f0f52e4556bb8543ebebd5e102e91ea23355#rd 本文介绍了 Kafka Stream 的背景,如 Kafka Stream 是什么…

一文让你彻底了解大数据实时计算引擎 Flink

前言在上一篇文章你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以…

mask-rcnn解读（一）：clip_boxes_graph

此部分为mask-rcnn中clip_boxes_graph()函数的使用.首先利用代码解决基本函数的使用,然后运行代码,其细节如下:代码如下: import tensorflow as tfimport numpy as npimport randomsess=tf.Session()window=[0.0,0.0,1.0,1.0] box_rand=np.array([round(random.random( ),1) for i in range(32)]).reshape((8,4))…

【翻译】Flink Table Api & SQL — 用户定义函数

本文翻译自官网:User-defined Functions https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/udfs.html Flink Table Api & SQL 翻译目录用户定义函数是一项重要功能,因为它们显着扩展了查询的表达能力. 注册用户定义的函数标量函数表函数聚合函数表格汇总函数实施UDF的最佳做法将UDF与运行时集成注册用户定义的函数在大多数情况下,必须先注册用户定…

linux下的终端利器 tmux 安装以及使用

ref :https://www.jianshu.com/p/fd3bbdba9dc9 Introduction 为什么使用tmux? 因为如果我们用terminal连接remote server.发生一些不可抗力,terminal关了的话,your work is GONE! 但是tmux不一样,即使你关闭了tmux.下次重新attch的时候,你会发现之前的东西都还在.这是因为即使你关闭了tmux,它也还在服务器的后台运行. prefix默认指的是ctrl键位和b键位,两个一起press,然后…

7、窗口函数 & Windows 的 Operator demo

代码地址:https://gitee.com/nltxwz_xxd/abc_bigdata 一.窗口函数在定义了窗口分配器之后,我们需要为每一个窗口明确的指定计算逻辑,这个就是窗口函数要做的事情,当系统决定一个窗口已经准备好执行之后,这个窗口函数将被用来处理窗口中的每一个元素(可能是分组的). 1.ReduceFunction 含义:ReduceFunction定义了如何把两个输入的元素进行合并来生成相同类型的输出元素的过程, Flink使用ReduceFunction来对窗口中的元素进行增…

flink实时数仓从入门到实战

第一章.flink实时数仓入门一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi…

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