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Siddhi查询:无法使用外部时间批窗口进行帧查询

Siddhi查询是一种用于复杂事件处理（CEP）的查询语言，它可以在流数据中进行实时的模式匹配和事件处理。在Siddhi查询中，外部时间批窗口是一种时间窗口，它将事件按照一定的时间间隔进行分组处理。

然而，Siddhi查询无法使用外部时间批窗口进行帧查询。这意味着在Siddhi查询中，无法直接使用外部时间批窗口来进行帧查询操作。帧查询通常用于处理连续的时间窗口，其中每个窗口都有一个固定的开始和结束时间。

虽然Siddhi查询不支持外部时间批窗口进行帧查询，但可以通过其他方式来实现类似的功能。例如，可以使用Siddhi查询中的滑动时间窗口来模拟外部时间批窗口的行为。滑动时间窗口可以按照指定的时间间隔和长度对事件进行分组处理，从而实现类似的功能。

对于Siddhi查询中无法使用外部时间批窗口进行帧查询的问题，腾讯云提供了一系列的解决方案和产品，以满足不同场景的需求。例如，腾讯云的流计算 Oceanus 可以提供实时的数据处理和分析能力，支持复杂事件处理和窗口查询等功能。您可以通过访问腾讯云官方网站了解更多关于 Oceanus 的信息和产品介绍。

腾讯云 Oceanus 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/oceanus

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湖仓一体电商项目（一）：项目背景和架构介绍

Kappa架构缺陷如下：Kafka无法支持海量数据存储。对于海量数据量的业务线来说，Kafka一般只能存储非常短时间的数据，比如最近一周，甚至最近一天。...Kafka无法支持高效的OLAP查询，大多数业务都希望能在DWD\DWS层支持即席查询的，但是Kafka无法非常友好地支持这样的需求。...实际场景中在DWS轻度汇聚层很多时候是需要更新的，DWD明细层到DWS轻度汇聚层一般会根据时间粒度以及维度进行一定的聚合，用于减少数据量，提升查询性能。...假如原始数据是秒级数据，聚合窗口是1分钟，那就有可能产生某些延迟的数据经过时间窗口聚合之后需要更新之前数据的需求。这部分更新需求无法使用Kafka实现。...DW层数据依然可以支持OLAP查询。同样数据湖基于HDFS之上实现，只需要当前的OLAP查询引擎做一些适配就可以进行OLAP查询。

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Flink流之动态表详解

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