每X分钟发出一次会话窗口的结果 - 腾讯云开发者社区

此次报告称，对于身为互联网原住民的青年人，94%的人表示出门不带手机感到很不习惯，73%的人通常每隔 15 分钟至少看一次社交软件。 ?...超7成青年人每15分钟看一次社交软件互联网和社交网络有着很强的“工具性”特征，它和任何的“工具”一样，一旦人们将处于客体地位的工具向主体进行转化，人们就会依赖上工具而脱离人真正的本质。...对于青年人群体，调查数据显示，94%的人表示出门不带手机感到很不习惯，86.8%的人无法适应从智能手机换到普通手机，73%的人通常每隔 15 分钟至少看一次微信/QQ 等社交软件。 ?...手机依赖症可尝试设置无手机时段 1、关闭推送通知你有没有为了查看一条新的推送通知结果往往在手机上花了半个多小时的经历？如果所有非必要的推送通知都关闭的话，这种情况发生的概率就会减少。...想想我们中有多少人因为要用手机设置闹铃，结果在睡前就又开始看手机了呢？我们中又有多少人在闹铃响了之后的第一件事情就是看手机呢？

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居家办公每5分钟要被抓拍一次人脸？？这家上市公司的“骚操作”火了

鱼羊发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 居家办公，摄像头每5分钟就要抓拍一次人脸。为了不被扣绩效，员工连厕所都不敢上？？？上市公司尚德机构这波操作一经曝出，立刻引得物议沸腾。...事情最早，由脉脉网友曝光：尚德要求员工居家办公期间，让摄像头每5分钟抓拍一次人脸。几次抓拍不到，就要扣除全部绩效，领导和hr也跟着扣钱。在微博，也有类似的消息引发关注。...按照这位网友的说法，不够89次就算旷工，5 × 89 = 445分钟，也就是差不多7.4个小时…… 网友还表示，由于监控软件仅支持Windows系统，使用mac的员工需要安装虚拟机来“方便”公司监控。...另外还有网友透露：尚德这么干已经不是第一次，第一波疫情的时候已是如此…… 事情不断发酵，舆论漩涡中的尚德机构也终于做出回应。...据界面报道，尚德机构称：由于北京疫情形势严峻，响应政府关于员工居家办公的指示，为确保员工工作效率，公司采取了疫情期间居家办公的应急管理办法，并在员工知情同意的情况下，由员工自行安装软件进行办公。

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Flink的Watermark机制

Flink 流处理应用中常见的需求/方案是什么聚合类的处理 Flink可以每来一个消息就处理一次，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。...例如: 使用基于事件时间的窗口策略，每5分钟创建一个不重叠（或翻滚）的窗口并允许延迟1分钟。假定目前是12:00。...滚动窗口大小固定的并且不重叠。例如，如果指定大小为5分钟的滚动窗口，则将执行当前窗口，并且每五分钟将启动一个新窗口。滑动窗口滑动窗口与滚动窗口的区别就是滑动窗口有重复的计算部分。...在这种情况下，元素被分配到多个窗口。例如，你可以使用窗口大小为10分钟的窗口，滑动大小为5分钟。这样，每5分钟会生成一个窗口，包含最后10分钟内到达的事件。...当此时间段到期时，当前会话关闭，后续元素被分配到新的会话窗口。 0x04 Flink中的时间概念 Flink在流处理程序支持不同的时间概念。

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穿梭时空的实时计算框架——Flink对时间的处理

为了计算数据中的事件数，这种架构动用了太多系统。每一个系统都有学习成本和管理成本，还可能存在 bug。对时间的处理方法不明确。假设需要改为每 30 分钟计数一次。...比如一分钟滚动窗口收集最近一分钟的数值，并在一分钟结束时输出总和：一分钟滑动窗口计算最近一分钟的数值总和，但每半分钟滑动一次并输出结果：在 Flink 中，一分钟滚动窗口的定义如下。...stream.timeWindow(Time.minutes(1)) 每半分钟（即 30 秒）滑动一次的一分钟滑动窗口如下所示。...采用计数窗口时，分组依据不再是时间戳，而是元素的数量。滑动窗口也可以解释为由 4 个元素组成的计数窗口，并且每两个元素滑动一次。滚动和滑动的计数窗口分别定义如下。...Flink 支持的另一种很有用的窗口是会话窗口。会话窗口由超时时间设定，即希望等待多久才认为会话已经结束。

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穿梭时空的实时计算框架——Flink对于时间的处理

为了计算数据中的事件数，这种架构动用了太多系统。每一个系统都有学习成本和管理成本，还可能存在 bug。对时间的处理方法不明确。假设需要改为每 30 分钟计数一次。...比如一分钟滚动窗口收集最近一分钟的数值，并在一分钟结束时输出总和： ? 一分钟滑动窗口计算最近一分钟的数值总和，但每半分钟滑动一次并输出结果： ? 在 Flink 中，一分钟滚动窗口的定义如下。...stream.timeWindow(Time.minutes(1)) 每半分钟（即 30 秒）滑动一次的一分钟滑动窗口如下所示。...采用计数窗口时，分组依据不再是时间戳，而是元素的数量。滑动窗口也可以解释为由 4 个元素组成的计数窗口，并且每两个元素滑动一次。滚动和滑动的计数窗口分别定义如下。...Flink 支持的另一种很有用的窗口是会话窗口。会话窗口由超时时间设定，即希望等待多久才认为会话已经结束。

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可以穿梭时空的实时计算框架——Flink对时间的处理

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Flink基础：时间和水印

都支持什么类型的窗口如何实现一个窗口聚合 2.1 介绍当进行流处理时很自然的想针对一部分数据聚合分析，比如想要统计每分钟有多少浏览、每周每个用户有多少次会话、每分钟每个传感器的最大温度等。...，TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(1)) 滑动窗口：比如每10秒钟统计一次一分钟内的浏览量，SlidingEventTimeWindows.of(Time.minutes...(1), Time.seconds(10)) 会话窗口：统计会话内的浏览量，会话的定义是同一个用户两次访问不超过30分钟，EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes...下面给出了方法1和方法3的例子，需求为在每分钟内寻找到每个传感器的值，产生的结果流。...比如，你的滑动窗口为每15分钟统计24小时的窗口长度，那么每个时间将会复制到4*24=96个窗口中。

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关于Flink框架窗口（window）函数最全解析

换句话说：如果制定了一个30分钟时间间隔的滚动窗口，然后就会将无界限的数据以30分钟为一个窗口期进行切割成有限的数据集合。适用场景：做统计计算。做每个时间段的聚合计算。...适用场景：（求某接口最近 5min 的失败率来决定是否要报警）对最近一个时间段内的统计。会话窗口（Session Windows）会话敞口只存在于时间窗口，计数窗口无会话窗口。...时间间隔可以通过 Time.milliseconds(x)，Time.seconds(x)，Time.minutes(x)等其中的一个来指定。...sliding_size 设置为了 5s，也就是说，每 5s 就计算输出结果一次，每一次计算的 window 范围是 15s 内的所有元素。....countWindow(10) 滑动计数窗口（sliding count window）下面代码中的 sliding_size 设置为了 2，也就是说，每收到两个相同 key 的数据就计算一次，每一次计算的

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实时计算大数据处理的基石-Google Dataflow

Triggers: 触发器是一种机制，用于声明窗口何时应该输出，触发器可灵活选择何时应发出输出。我们可以随着时间的推移不断改进结果，也可以处理那些比水印晚到达的数据，改进结果。...这就需要窗口。 Where：windowing 还记得我们之前提过的三种窗口，固定，滑动，会话。 ? 图四三种窗口我们用刚才的例子，将其固定为两分钟的窗口。...左图比较明显，迟到的9影响了整体的进度，这对于第二个窗口[12：02,12：04]尤为明显，从窗口中的第一个值开始到我们看到窗口的任何结果为止需要将近7分钟。而启发式水印要好一点只用了两分钟。...图12 入口时间处理时间窗口与其他处理时间窗口示例一样，即使输入的值和事件时间保持不变，当输入的顺序发生变化时，我们也会得到不同的结果。与其他示例不同，窗口在事件时域中再次描绘（因此沿X轴）。...我们接下来观察一系列记录，3,4和3，原始会话都重叠。结果，它们全部合并在一起，并且在12:07触发的早期触发时，发出值为10的单个窗口。

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实时计算大数据处理的基石-Google Dataflow

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Apache Flink窗口的几种实现的类别

Apache Flink Window 概述 Windows是流式计算中最常用的计算方式之一，通过固定的时长（分钟，小时，天）与固定的长度（X条）的方式把无界的数据集划分到一个固定的空间中进行计算，从而得到该范围内的结果...例如基于时间的窗口提供基于时间进行窗口的创建，同样窗口也就是包含了时间的属性：开始时间戳与结束时间戳。还有基于数量的窗口，例如前面提到的1000条数据。那么窗口就会把每1000条数据作为一个窗口。...也就像是在传统的计算中，我们计算五分钟内发生告警，基于当前时间往前五分钟，但是计算是每分钟一次。...会话窗口 Session Window可能对于Session都比较了解，Session Window就是一种会话形态的窗口，主要是将在某个时间段活跃较高的相关数据聚合在一起。...它是针对于进入的数据创建的窗口。最后基于Session Gap的逻辑计算的结果。 ? 全局窗口 ?

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Flink Windows

通常情况下，我们只需要对某个时间范围或者数量范围内的数据进行统计分析：如每隔五分钟统计一次过去一小时内所有商品的点击量；或者每发生1000次点击后，都去统计一下每个商品点击率的占比。...env.execute("Flink Streaming"); 测试结果如下： 2.2 Sliding Windows 滑动窗口用于滚动进行聚合分析，例如：每隔 6 分钟统计一次过去一小时内所有商品的点击量...想要实现滑动窗口，只需要在使用 timeWindow 方法时额外传递第二个参数作为滚动时间即可，具体如下： // 每隔3秒统计一次过去1分钟内的数据 timeWindow(Time.minutes(1)...，此时就可以在用户持有的会话结束后再进行统计。...，只是调用的 API 不同，具体如下： // 滚动计数窗口，每1000次点击则计算一次 countWindow(1000) // 滑动计数窗口，每10次点击发生后，则计算过去1000次点击的情况 countWindow

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Advanced Science | 语音脑机接口的稳定解码，帮助ALS患者实现控制设备

c)通道平均HGE的1-s滚动平均值(每10毫秒更新一次)。该信号的峰值被用来检测语音意图。一旦目标语音被检测到，解码窗口由峰值前2秒和峰值后0.5秒的HGE组成。...BCI系统利用事件相关的HGE增加来确定用户是否发出了命令(图1b,c)。一旦检测到语音事件，使用卷积神经网络(图1d)在峰值检测前2秒和峰值检测后0.5秒的窗口中对神经特征进行分类。...稳定的解码器性能超过三个月本研究将在线准确性定义为当参与者确实发出命令时，与转录匹配的实时分类结果的百分比。...蓝线是准确度与植入后天数之间的线性最小二乘回归线。b) BCI每分钟执行的正确解码结果。每个点代表一个会话。蓝线是每分钟正确解码数与植入后天数之间的线性最小二乘回归线。...c)每分钟误检次数(蓝点)和漏检次数(紫色三角)。每个符号代表一个实验环节。d)每天每成功解码一次，从语音偏移到BCI系统登记解码结果的时间间隔。

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Flink基础教程

举一个例子，假设要对传感器输出的数值求和图45：一分钟滚动窗口计算最近一分钟的数值总和图46：一分钟滑动窗口每半分钟计算一次最近一分钟的数值总和在Flink中，一分钟滚动窗口的定义如下 Flink...采用计数窗口时，分组依据不再是时间戳，而是元素的数量。例如，图46中的滑动窗口也可以解释为由4个元素组成的计数窗口，并且每两个元素滑动一次。...滚动和滑动的计数窗口分别定义如下虽然计数窗口有用，但是其定义不如时间窗口严谨，因此要谨慎使用一种解决办法是用时间窗口来触发超时 Flink支持的另一种很有用的窗口是会话窗口会话指的是活动阶段，其前后都是非活动阶段...对于用户来说，除了收到水印时生成完整、准确的结果之外，也可以实现自定义的触发器（例如每秒提供一次近似结果）在Flink内部，所有类型的窗口都由同一种机制实现开窗机制与检查点机制（第5章将详细讨论）完全分离...事实上，窗口完全可以没有“时长”（比如上文中的计数窗口和会话窗口的例子）高级用户可以直接用基本的开窗机制定义更复杂的窗口形式（如某种时间窗口，它可以基于计数结果或某一条记录的值生成中间结果）时空穿梭意味着将数据流倒回至过去的某个时间

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彻底搞清Flink中的Window（Flink版本1.8）

当然我们可以每来一个消息就处理一次，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。...slide-window 同理，如果是滑动时间窗口，也是类似的： // 窗口的大小是10s，每5s滑动一次，也就是5s计算一次 .timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds...后期触发发出的数据元应该被视为先前计算的更新结果，即，您的数据流将包含同一计算的多个结果。根据您的应用程序，您需要考虑这些重复的结果或对其进行重复数据删除。...，并且在有很多数据迟到的情况下，会严重影响正确结果，只要Event Time 窗口，也就是说迟到的每一条数据都会触发该窗口产生方式 Punctuated 数据流中每一个递增的

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Flink1.4 窗口概述

举个例子，使用基于事件时间的窗口策略，每隔5分钟创建一个不重叠的窗口，并且允许可以有1分钟的延迟时间。...3.1 滚动窗口滚动窗口分配器将每个元素分配给固定大小的窗口。滚动窗口大小固定且不重叠。例如，如果指定大小为5分钟的滚动窗口，每五分钟都会启动一个新窗口，如下图所示: ?...例如，窗口大小为10分钟，滑动大小为5分钟的窗口。这样，每5分钟会生成一个窗口，每个窗口包含最后10分钟内到达的事件，如下图所示。 ?...3.3 会话窗口会话窗口分配器通过活动会话对元素进行分组。与滚动窗口和滑动窗口相比，会话窗口不会重叠，也没有固定的开始和结束时间。...当会话窗口在一段时间内没有接收到元素时会关闭，即当发生不活动的会话间隙时。会话窗口分配器需要配置一个会话间隙，定义了所需的不活动时长。当此时间段到期时，当前会话关闭，后续元素被分配到新的会话窗口。

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从开发到生产上线，如何确定集群大小?

总结一下工作的关键指标：消息大小：2 KB 吞吐量：1000000 msg/秒不同键数量：500000000（窗口聚合：每个键 4 个长整形） Checkpointing：每分钟一次。 ?...答案是 67 MB/s，我们来解释一下我们是怎么得到这个数字的。窗口运算符为每个键（key）保留 4 个数字（表示为长整形）的聚合值。运算符每分钟发出一次当前聚合总值。...）计算在内： 100000000 个 keys x 40 个字节 = 4 GB (从每台机器来看) 然后计算每秒大小： 4 GB/分钟 ÷ 60 = 67 MB/秒（由每个任务管理器发出）这意味着每个任务管理器平均从窗口运算符发出...用户数据：从 Kafka，分发到窗口运算符并返回到 Kafka 窗口运算器的数据发射预计将是“突发”的，因为它们每分钟发送一次数据。...与窗口运算类似，检查点是突发的，每分钟一次，它都试图将数据全速发送到外部存储器。

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快速入门Flink (9) —— DataStream API 开发之【Time 与 Window】

滚动窗口分配器将每个元素分配到一个指定窗口大小的窗口中，滚动窗口有一个固定的大小，并且不会出现重叠。例如：如果你指定了一个 5 分钟大小的滚动窗口，窗口的创建如下图所示： ?...例如，你有 10 分钟的窗口和 5 分钟的滑动，那么每个窗口中 5 分钟的窗口里包含着上个 10 分钟产生的数据。如下图所示： ?...>x.split(" ")).map((_, 1)).keyBy(0) // 4、引入 countWindow 操作 // 这里的 5 指的是 5 个相同的 key 的元素计算一次...观察程序的控制台，发现每达到5秒，就会计算一个窗口内的数据。 ?...4) 使用 keyBy 进行分流（分组） 5) 使用 timeWinodw 指定窗口的长度（每 3 秒计算一次） 6) 实现一个 WindowFunction

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flink window的early计算

例如，可以每30s记算一次最近1分钟用户所购买的商品数量的总数，这个就是时间滑动窗口；或者每10个客户点击购买，然后就计算一下最近100个客户购买的商品的总和，这个就是事件滑动窗口。...Session Windows：会话窗口，经过一段设置时间无数据认为窗口完成。...在默认的场景下，所有的窗口都是到达时间语义上的windown end time后触发对整个窗口元素的计算，但是在部分场景的情况下，业务方需要在窗口时间没有结束的情况下也可以获得当前的聚合结果，比如每隔五分钟获取当前小时的....trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(20)))//窗口每统计一次当前计算结果...5> (aa,2018-07-30 16:10:00,3) 5> (bb,2018-07-30 16:10:00,1) 根据日志数据可见，flink轻松实现了一个窗口时间长度为120s并每20s向下游发送一次窗口当前聚合结果的功能

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彻底搞清 Flink 中的 Window 机制

在这种情况下，我们必须定义一个窗口(window)，用来收集最近1分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算二、Window的分类 2.1 按照time和count分类 time-window:时间窗口...:根据时间划分窗口,如:每xx分钟统计最近xx分钟的数据 count-window:数量窗口:根据数量划分窗口,如:每xx个数据统计最近xx个数据 2.2 按照slide和size分类窗口有两个重要的属性...--用的较少基于数量的滑动窗口sliding-count-window--用的较少注意:Flink还支持一个特殊的窗口:Session会话窗口,需要设置一个会话超时时间,如30s,则表示30s内没有数据到来...2,6 1,5 2,3 5,7 5,4 需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量...(Time.seconds(5))).sum("count") //需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量 val result2 = socketMap.keyBy

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穿梭时空的实时计算框架——Flink对于时间的处理

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