org.apache.spark.sql.AnalysisException:流式数据帧/数据集上不支持非基于时间的窗口；；尽管存在基于时间的窗口
问题分析
org.apache.spark.sql.AnalysisException: 流式数据帧/数据集上不支持非基于时间的窗口 这个错误提示表明在使用 Apache Spark 处理流式数据时，尝试使用了非基于时间的窗口函数，而 Spark 的流处理引擎（Structured Streaming）仅支持基于时间的窗口操作。
基础概念
窗口函数
窗口函数用于在数据集的行之间进行计算，通常用于聚合操作。窗口函数可以分为两类：
- 基于时间的窗口：根据时间范围对数据进行分组和聚合。
- 非基于时间的窗口：根据其他条件（如行数、特定值等）对数据进行分组和聚合。
流式处理
流式处理是指对实时数据流进行处理和分析的技术。Apache Spark 的 Structured Streaming 是一个强大的流处理引擎，支持实时数据处理和分析。
问题原因
Spark 的 Structured Streaming 只支持基于时间的窗口操作，因为流式数据的特性决定了时间是一个关键的维度。非基于时间的窗口在流式数据处理中没有实际意义，因为数据流的到达顺序和时间间隔是不可预测的。
解决方案
要解决这个问题，需要将非基于时间的窗口转换为基于时间的窗口。以下是一些可能的解决方案：
1. 使用基于时间的窗口
如果业务逻辑允许，可以将非基于时间的窗口转换为基于时间的窗口。例如，如果原本是基于行数的窗口，可以改为基于时间的窗口，并设置一个合理的时间间隔。
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
val df = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
.option("subscribe", "topicName")
.load()
.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
.as[(String, String)]
val windowedCounts = df
.groupBy(
window(col("timestamp"), "10 minutes", "5 minutes"),
col("key")
)
.count()
val query = windowedCounts.writeStream
.outputMode("update")
.format("console")
.trigger(Trigger.ProcessingTime("1 minute"))
.start()
query.awaitTermination()2. 使用批处理模式
如果业务逻辑必须使用非基于时间的窗口，可以考虑将流式数据处理转换为批处理模式。批处理模式下，Spark 支持更多的窗口类型。
val df = spark.read.option("header", "true").csv("data.csv")
val windowedCounts = df
.groupBy(window(col("timestamp"), "10 minutes", "5 minutes"), col("key"))
.count()
windowedCounts.show()参考链接
通过上述方法，可以解决在流式数据处理中使用非基于时间窗口的问题。
相关·内容
正在尝试创建spark数据流writeStream函数的测试，如下所示：
SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local").appName("spark
session").getOrCreate()
val lakeDF = spark.createDF(List(("hi")), List(("word", StringType, true)))
lakeDF.writeStream
.trigger(Trigger.Once)
.format
浏览 0提问于2018-07-19得票数 8
我用的是这样的东西：
df.withColumn("idx", monotonically_increasing_id())
但我得到了一个例外，因为它不被支持：
Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Expression(s): monotonically_increasing_id() is not supported with streaming DataFrames/Datasets;;
at org.apache.spark.sql.catalyst.an
浏览 3提问于2021-01-05得票数 1
我有一个Spark结构的流媒体应用程序。应用程序从kafka接收数据，并且应该使用这些值作为参数来处理来自cassandra数据库的数据。我的问题是，我如何使用输入数据帧(kafka)中的数据，作为cassandra中的"where“参数"select”，而不会出现以下错误：
Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Queries with streaming sources must be executed with writeStream.start();
这是
浏览 25提问于2021-05-24得票数 0
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2回答
排列星河数据集列
、、、
我正在使用Spark2.3.1的结构化流API。是否有可能在火花流数据的列中对值进行排序？我尝试使用下面的代码，然后在异常消息之后意识到流上下文不可能遍历整个窗口。
.withColumn("rank", row_number().over(Window.orderBy($"transactionTime")))
抛出
org.apache.spark.sql.AnalysisException:流数据框架/数据集不支持非基于时间的窗口。
有人能帮我计算等级/百分位吗？
浏览 0提问于2018-07-06得票数 4
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我正在使用Apache Spark 2.4，我正在从kafka读取json数据，在对流查询应用多重转换后，最终输出仍然是二进制的。
val streamingDF = sparkSession.readStream
.format("kafka")
.option("subscribe", "test")
.option("startingOffsets", "latest")
.option("failOnDataLoss", value = fal
浏览 7提问于2018-11-14得票数 0
1回答
基于Spark结构化流的流标准化
、、、、
使用对流数据执行groupBys和聚合是相对直接的。
例如，我有一个流数据帧，IOT遥测数据的df。我将其按systemId和systemState分组，并执行聚合来回答如下问题：“对于状态z中的系统y，测量x的平均偏差和立场偏差是多少？”这个答案再次以流数据帧的形式出现--称为usualDF。
我想考虑以下几点：“我看到系统y处于z状态，度量x有值v，是高还是低？”
为了回答这个问题，我想使用usualDF来标准化df。类似的愿望在中被表达并被认为是“不可能的”。我已经用Pandas自己在Python中实现了流标准化，我知道是可能的，--只是在Spark中还没有开箱即用的功能。
一个很好的第
浏览 0提问于2018-09-27得票数 2
2回答
我有一个Spark流媒体处理器。数据帧dfNewExceptions有重复项(由“ExceptionId”复制)。由于这是一个流数据集，因此以下查询失败：
val dfNewUniqueExceptions = dfNewExceptions.sort(desc("LastUpdateTime"))
.coalesce(1)
.dropDuplicates("ExceptionId")
浏览 7提问于2021-09-30得票数 1
1回答
我正在Azure数据库中尝试这段代码：
jsonSchema = StructType([ StructField("time", TimestampType(), True), StructField("action", StringType(), True) ])
// readstream from azure event hub
df = spark.readStream.format("eventhubs").options(**ehConf).schema(jsonSchema).load()
streamingCountsDF
浏览 1提问于2020-05-13得票数 0
1回答
旋转一个流数据帧pyspark
、、、、
我有一个来自kafka的流式数据帧，我需要旋转两列。这是我目前使用的代码： streaming_df = streaming_df.groupBy('Id','Date')\
.pivot('Var')\
.agg(first('Val'))
query = streaming_df.limit(5) \
.writeStream \
.outputMode("append") \
.form
浏览 16提问于2021-07-14得票数 1
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我有一个从pubsub订阅读取的流式数据流，没有应用窗口。管道的第一步是读取pubsub订阅。在将消息发送到下一步之前，数据流如何决定它应该在第一步中累积多少消息，并在pubsub上继续读取更多传入消息？
浏览 0提问于2020-09-28得票数 0
1回答
调试线程时printf的效果
、、、、
我目前在使用Poco线程加载wave数据、生成波形和计算节拍位置时遇到了问题。我的音频线程不同于RTAudio用于流式传输数据的线程，所以重要的是互斥锁不能锁定太长时间，因为RTAudio (需要锁定我的音频互斥锁)不能等待太长时间，否则将会发生occur...which下的缓冲区。现在，即使程序处于空闲状态，也开始发生这种情况；没有被要求加载任何内容。
我的想法是对线程被阻塞多长时间来获取互斥量以及它们被锁定的时间进行计时，以找出问题所在，并将其打印到控制台，因此这大约是每帧6个printf，目标帧率为每秒60帧。
我刚刚注意到，如果我停止打印到控制台，当程序空闲时，缓冲区不足将不会发生，这
浏览 0提问于2016-05-14得票数 1
3回答
当我试图连接两个数据帧时，使用
DataFrame joindf = dataFrame.join(df, df.col(joinCol)); //.equalTo(dataFrame.col(joinCol)));
我的程序抛出在异常下面
org.apache.spark.sql.AnalysisException:类型为string的联接条件'url‘不是布尔值。
在这里，joinCol值是url需要输入的，因为什么可能导致这些异常？
浏览 4提问于2016-02-19得票数 3
我正在使用KafkaIO接口播放Kafka主题的消息
管道流程如下：
KafkaStream -->使用转换器解码消息-->保存到BigQuery
我解码的消息，并保存到BigQuery使用BigQueryIO。我想知道我是否需要使用window。
Window.into[Array[Byte]](FixedWindows.of(Duration.standardSeconds(10)))
.triggering(
Repeatedly
.forever(
AfterProcessingTime
浏览 0提问于2018-04-27得票数 0
我知道在Spark 2.2.0中不支持两个不同数据帧的连接，但我正在尝试自连接，所以只有一个流。下面是我的代码
val jdf = spark
.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
.option("subscribe", "join_test")
.option("startingOffsets", "earliest"
浏览 1提问于2018-02-18得票数 0
2回答
我使用Spark structured streaming处理从Kafka读取的记录。以下是我想要达到的目标：
(a)每条记录都是Tuple2类型的(Timestamp, DeviceId)。
(b)我已经创建了一个静态的Dataset[DeviceId]，它包含了期望在Kafka流中看到的所有有效设备in (类型为DeviceId)的集合。
(c)我需要编写一个Spark structured streaming查询
(i) Groups records by their timestamp into 5-minute windows
(ii) For each window, get
浏览 2提问于2017-10-02得票数 15
我正在开发一些由加速度时间序列数据组成的分类/回归模型。到目前为止，我已经通过从时间序列数据的不重叠滑动窗口中提取特性来创建数据点。我也想尝试使用重叠窗口。但是，我想知道它是否在概念上是合理的，还是在重叠窗口中重用数据时需要记住一些注意事项。
浏览 0提问于2019-08-02得票数 2
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1回答
我们的项目包括从Xtion Pro Live流式传输捕获的pointCloud图像，以无线方式从树莓派传输到笔记本电脑。我们建议在TCP上使用UDP，因为UDP比TCP更快。然而，我们也想让raspberry pi检测到它是否失去了与笔记本电脑的连接。但由于UDP是无连接的，下面是我能想到的解决方案：
1.)使用TCP检测连接，使用UDP检测流pointCloud 2。)对于流式PointCloud使用UDP，并且在树莓派中，它必须在时间窗口内从膝上型计算机接收帧，这应该用作连接的检测。3.)使用TCP。
我应该使用什么？
浏览 0提问于2013-09-26得票数 0
我有一个星火数据框架，包含时间戳和机器Ids。我希望从每个组中删除最低时间戳值。我尝试了以下代码：
sqlC <- sparkRHive.init(sc)
ts_df2<- sql(sqlC,"SELECT ts,Machine FROM sdf2 EXCEPT SELECT MIN(ts),Machine FROM sdf2 GROUP BY Machine")
但是，出现了以下错误：
16/04/06 06:47:52 ERROR RBackendHandler: sql on 35 failed
Error in invokeJava(isStatic = F
浏览 4提问于2016-04-06得票数 1
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1回答
我试图从聚合原则的角度来理解spark streaming。Spark DF是基于小批量的，并且在特定时间窗口内的小批量上进行计算。
假设我们有数据以-
Window_period_1[Data1, Data2, Data3]
Window_period_2[Data4, Data5, Data6]
..
首先对Window_period_1进行计算，然后对Window_period_2进行计算，如果我需要使用新的传入数据和历史数据，比如Window_period_new和Window_period_1和Window_period_2的数据之间的分组函数，我该怎么做？
另一
浏览 1提问于2016-05-06得票数 4
我正在寻找一种用python播放视频流的方法。我找不到任何好的东西，所以我最终在gtk窗口中嵌入了webkit，并在那里流式传输视频。它工作得很好，但对我来说感觉很麻烦。
所以，我的问题是：
有没有其他方法可以使用python和gtk来流式传输视频(youtube、justin tv)？
如果没有，有没有办法让我的代码在Windows上运行？目前它只能在Linux上运行，我怀疑是因为windows上缺乏对GTK的Flash支持。有没有任何努力来解决这个问题？
浏览 3提问于2012-07-16得票数 2
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我有两个DataFrames和两个不同的时间序列数据。为简单起见，我们称它们为Events和Status。
events:
root
|-- timestamp: timestamp (nullable = true)
|-- event_type: string (nullable = true)
|-- event_id: string (nullable = true)
statuses:
root
|-- timestamp: timestamp (nullable = true)
|-- status: string (nullable = true)
|-- fiel
浏览 1提问于2016-09-02得票数 1
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我们有一个日期分区表，其中包含5年(每天递增的负载)数据，运行到数百万条记录。为了提高性能，考虑根据非日期字段(Id)拆分表，因为所有查询都将包含该列(Id)上的where子句。并且用日期分区对每个拆分表进行分区，这样我们就可以在具有日期范围的较小的数据集上进行查询。我们将不会使用通配符表，因为我们将知道id，并计划将其附加到表中，并对该特定表运行查询。需要知道这是否是提高性能和降低查询成本的好选择。
Update：我们继续根据id列(Tablename_id)拆分表，并将表日期与查询中常用的其他4列(最大支持值)进行分区和群集。这样，我们就能够获得更好的性能，并减少了每次查询所访问的数据。根
浏览 0提问于2019-05-20得票数 0
1回答
数据帧A(百万条记录)其中一列是create_date，modified_date
Dataframe B 500记录具有start_date和end_date
当前方法：
Select a.*,b.* from a join b on a.create_date between start_date and end_date
上面的查询在sparkSQL中执行笛卡尔乘积连接，它需要花费很长时间才能完成。我可以通过其他方式实现相同的功能吗？我试着播放较小的RDD
编辑：
spark version 1.4.1
No. of executors 2
Memmory/executor 5g
No.
浏览 3提问于2016-08-30得票数 0
1回答
通过代理进行视频直播
、、、、
我有两个位于防火墙后面的端点，它们只能通过外部中继/代理进行通信。
我要将视频帧从一个端点传输到中继，再传输到另一个端点。帧是否丢失并不重要--主要要求是延迟尽可能低。帧顺序也是相当重要的。
UDP和TCP中，哪一种最适合？如果我使用UDP，我还需要做哪些额外的考虑？有没有其他更适合我使用的协议/库？我在Java上做这件事。
浏览 1提问于2012-02-14得票数 0
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跳过MP4视频
、、、、
我喜欢创建视频播放器来显示我的网站上的视频。我用flash CS5和actionscript3制作了一个视频播放器来播放网站上的视频。
我的视频通常是flv或mp4格式。在flv文件中，我使用flvmdi app向其中注入元数据，为了跳过flv文件，我使用xmoov-php (视频播放器可以将关键帧编号从flv metadat传递到xmoov-php，以便从传递的关键帧到最后一个flv关键帧创建新的flv文件，并在php头上返回flv视频文件，以便flash video player显示视频)。
但是关于Xmoov-php wiki中的mp4格式，它说:这个文件不支持mp4格式来跳过...！现
浏览 4提问于2013-04-30得票数 1
我有一种流式应用程序，它应该捕获窗口的内容。在窗口中，QGLWidget会绘制这些内容。目前，我正在使用widget.grabFrameBuffer在每个抽签周期(必须是实时的)。该应用程序使用100%的CPU，没有widget.grabFrameBuffer，它下降到10-20%。我发现，调用image.bits() (我需要的，用于发送QImage数据)创建了一个副本(并不是解决问题的好方法)。有人知道如何获得指向帧缓冲区或图像数据的指针吗?还是必须使用opengl命令？
浏览 0提问于2014-01-16得票数 0
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为了在操作模式下使用dfs0 (在MIKE Operations中)，我们需要将一组具有等距时间轴的每小时数据的dfs0转换为非等距时间轴。 我尝试在数据帧中加载dfs0并重写它，但是因为在使用dfs.write()时数据集是每小时一次的，所以自动使用等距时间轴，并且我似乎找不到一种在不改变DatetimeIndex的情况下手动强制不等距的方法。 谢谢!
浏览 16提问于2020-10-19得票数 0
我使用pyspark流从kafka获取数据，结果是一个dataframe，当我将dataframe转换为rdd时，它出错了： Traceback (most recent call last):
File "/home/docs/dp_model/dp_algo_platform/dp_algo_core/test/test.py", line 36, in <module>
df = df.rdd.map(lambda x: x.value.split(" ")).toDF()
File "/home/softs/spark-2.4.3-
浏览 56提问于2020-01-06得票数 3
我打算通过http POST调用接收一个二进制数据流。
我相信客户端正在工作，也就是说，它将字节块写入服务器，我可以看到使用tcpdump发送的数据量，但是Twisted的类似文件的request.content对象只有在客户端断开连接后才会开始生成输出。
服务器处理程序如下所示：
def render(self, request):
if request.path == '/incoming-stream':
d = deferLater(reactor, 0, lambda: request)
d.addCallback(self.async_read)
浏览 7提问于2019-10-28得票数 1
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如何联合包含不同列数的两个数据帧A和B，并为数据帧A和B中不常见的列获取空值？
我可以看到spark的unionAll不支持此操作，并抛出以下错误
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Union can only be performed on tables with the same number of columns, but the left table has 11 columns and the right has 10;
Spark版本: 1.6.1
浏览 0提问于2016-08-04得票数 0
我正在对Spark Structured Streaming进行基于窗口的排序： val filterWindow: WindowSpec = Window
.partitionBy("key")
.orderBy($"time")
controlDataFrame=controlDataFrame.withColumn("Make Coffee", $"value").
withColumn("datetime", date_trunc("second", current_
浏览 181提问于2021-11-22得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在从摄像头中提取帧，并在提取的frame.Once上进行处理。处理完成后，我想将这些具有h.264编码的帧流到其他system.How。我可以这样做吗？
浏览 1提问于2020-02-11得票数 0
1回答
我有一个由一个系统生成的数据流(例如3D位置)，它看起来像：
(pos1，time1) (Pos2，time2) (pos3，time3) .
我希望使用机器学习技术从给定的数据流中估计特定事件的可能性(或检测)。我所做的：
如果事件发生在每一个帧上，我已经将每个帧的数据标记为“是”，否则将其设置为“否”。
(pos1，time1，NO) (Pos2，time2，Yes) (pos3，time3，NO) .(posK，timeK，Yes).
设置像L这样的窗口长度，通过给出L个连续帧来训练模型，相应的标记由该窗口上最后一个元素的标记设置：
(pos1，Pos2，pos3
浏览 0提问于2016-03-26得票数 1
我有一个场景，在一个fla中有几个电影剪辑。我想导出每个电影剪辑为它自己的swf，但捕获是，我想导出它，以便它可以流。
当导出一个在主时间轴中包含电影内容的普通.fla时，生成的swf能够进行流式处理--它可以在100%加载之前开始播放。
当我使用JSFL函数: document.exportSWF([fileURI，bCurrentSettings])时，生成的.swf必须加载100%才能开始播放。这是因为它作为带有电影剪辑实例的时间轴导出。主时间线只有一个帧，实际的电影内容嵌套在该帧中。
我想知道如何使用JSFL (或任何其他不手动复制帧的方式)获取电影剪辑并将其导出到可以流式传输的swf
浏览 0提问于2012-12-12得票数 1
我在时间序列数据上使用了一个分类模型，在将数据分解为训练和测试之前，我对数据进行规范化。现在，我知道训练数据和测试数据应该分开处理，以防止数据泄漏。在这里，规范化步骤的正确顺序是什么？我是否应该分别应用步骤1、2、3来训练和测试使用滑动窗口分割数据后的数据？我在这里使用一个滑动窗口来比较每一个小时(测试)和它之前的24小时数据(火车)。这是我目前在管道中使用的命令。
移动平均(平均数)
每小时重采样一次
标准化
使用滑动窗口(长度为24小时(火车))将数据分割成列车和测试，每1小时(测试)滑动一次)
利用列车数据拟合模型
使用测试数据进行预测
浏览 0提问于2020-07-04得票数 3
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这是当我试图将数据帧保存到文本时遇到的错误：
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Text data source supports only a single column, and you have 8 columns
这是代码：
df.write.text("/tmp/wt")
我做错什么了？
浏览 0提问于2018-08-03得票数 3
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1回答
我正在尝试创建一个视频，可以在网站上流式播放。视频以第一帧视频的屏幕截图开始。这将在stop()；上执行操作。单击此屏幕截图时，将触发gotoAndStop(2)；，时间线移至第2帧，视频开始流式播放。一切都很好。除了视频结束后..。
当视频结束时，我已经尝试使用代码
on (complete) {
gotoAndPlay(1);
}
回到最初的屏幕，在第一帧上抓取，但它似乎没有移动。有谁知道它为什么要这样做，或者如何解决它？
浏览 0提问于2009-11-11得票数 0
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我使用R中的DBI包以这种方式连接到teradata：
library(teradatasql)
query <- "
SELECT sku, description
FROM sku_table
WHERE sku = '12345'
"
dbconn <- DBI::dbConnect(
teradatasql::TeradataDriver(),
host = teradataHostName, database = teradataDBName,
user =
浏览 3提问于2022-01-04得票数 0
我正在做的项目是在 UNO和的帮助下，从安全摄像头捕获帧。然后，我将帧作为字节数组通过串行端口发送。我想问，我如何使用Java将这些字节数组转换回图像，并通过web服务器流式传输该图像-甚至将该图像制作为视频然后进行流式传输？
我堆积的代码是：
//Handle an event on the serial port. Read the data and save the image.
public synchronized void serialEvent(SerialPortEvent oEvent) {
if (oEvent.getEventType() == SerialP
浏览 0提问于2012-03-21得票数 3
我正在学习如何在Python中使用Pandas。我对我的Panda数据帧进行数学运算时遇到了问题。现在我的数据帧看起来像这样：
打印(标记)
0 1 2 3 4 5 6
0 447366345 -2.04 -2.69 176.98 418.84 34.3167521 -118.4068498
1 447406197 -2.34 -2.18 176.88 418.77 34.3167522 -118.4068499
2
浏览 1提问于2016-11-22得票数 1
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我正在使用OpenCV4和Python3打开一个摄像头，抓取帧并在窗口中显示它们，就像第一个代码教程提供的一样。然而，抓取不同的帧需要不同的时间:有时需要0.01秒来抓取，有时需要0.33秒，这会在窗口中显示帧时产生延迟。
有没有一种方法可以在抓取帧的时候强制一个固定的时间，这样我就可以毫无延迟地看到视频了？我认为OpenCV就是这样，因为当我使用默认的windows摄像头查看器查看视频时，它会正常显示视频。
我已经尝试过使用time.sleep()等待一段时间，然后再抓取帧。但这无济于事。
import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCaptu
浏览 208提问于2019-06-26得票数 3
1回答
InfluxDB:存储音频或视频
、、、、
我们正在寻找InfluxDB来存储大量的流式测量(1-2万亿个样本)。此外，我们还希望能够存储与测量结果相对应的音频和视频流(不是全部，而是许多)。至少对我来说这是有意义的，因为它都是基于时间的数据。但我在网上看不到任何关于这方面的讨论。
我想视频数据可以被分解成帧。并且音频数据可以被分解成100毫秒的音频帧。
有人试过这个吗？有什么建议吗？干杯。凯文
浏览 0提问于2016-02-02得票数 2
我有两个BigQuery数据集：dataset_a和dataset_b 每个数据集都包含一个表，例如dataset_a_table和dataset_b_table dataset_a_table包含流式数据，我想将数据从dataset_a_table流式传输到dataset_b_table。 我有TableSchema类型的dataset_a_table模式。如何将流行从一个表复制到另一个表并保留现有架构？ 到目前为止，我已经研究了BigQuery的insertAll方法，但是我有点不确定在哪个数据结构中提取行，以及在插入到新表中时如何指定TableSchema。 我希望能得到一些关于如何做
浏览 18提问于2020-07-10得票数 0
1回答
我不断地从视频监控设备获取原始视频帧，然后将其转换为flv帧。我想做的是将这些帧发送到flash player，然后用户可以使用web浏览器播放此实时视频。
我在谷歌上搜索了很长时间，但我找不到这些问题的答案：
flv视频流是如何构造的？我找到了SWF文件结构规范和FLV文件结构规范，但是我找不到像"FLV视频流规范“这样的文档。
了解flv流的结构后，我应该如何将它们发送到flash player？是否需要创建服务器套接字并侦听传入请求，然后使用当前flv帧进行响应？我听说Red5可以流式传输flv文件，但是它能动态流式传输flv帧吗？
浏览 1提问于2013-11-27得票数 0
1回答
我有几个(多达几百个) hdf5文件，其中包含并行模拟的结果:每个计算节点创建一个独立的hdf5文件，以避免任何同步问题。
有没有任何方法来创建hdf5文件中所有数据的“映像”，比如，这个“映像”看起来像是拥有所有数据，但实际上，它将提供来自其他文件的数据？
我要找的是：
"data-node0.h5"
spike/PopulationA -> pandas data frame columns=[0,3,6,9]
"data-node1.h5"
spike/PopulationA -> pandas data f
浏览 4提问于2017-10-21得票数 2
1回答
多亏了Roman R对我上一个问题的回答，我现在有了一个异步过滤器，其中包装了一个第三方解码器库。
编码的输入样本来自网络来源。目前，我没有向解码的帧添加时间戳，因此帧速率相当不稳定，因为它依赖于数据包被接收的时间。
当该库解码一个完整的帧时，它还根据源编码器上的时钟提供捕获该帧的时间的UTC时间戳。
问题是:如何将其与流时间相关联，并为SetTime函数创建合理的值？我已经尝试过了，但无论我输入什么值，似乎都会锁定CBaseOutputPin::Deliver函数的过滤器图。
浏览 0提问于2011-10-25得票数 0
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我一直在一个网站上工作，其中2个视频剪辑使用Amazon Cloudfront和Flowplayer进行流式播放。你可以在这里看到一个视频/页面： (作为一个高级幻灯片弹出/模式窗口工作，因此缺乏装饰)。
虽然它可以在所有浏览器和安卓设备上运行，但我不能让它在iPad或iPhone上运行；页面可以正常打开，视频框出现，但视频永远不会加载。
有没有人知道如何修复或者为什么视频不能加载？
编辑:流式传输mp4。
MTIA
浏览 0提问于2011-01-17得票数 1
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我正在编写一个directshow源过滤器来读取特定的原始文件，原始文件在每一帧中包含时间戳(utc时间
我的过滤器是从Microsoft SDK的“推源过滤器示例”中修改的，所以最重要的事情是重写GetMediaType()、DecideBufferSize()和FillBuffer()。
我的问题在FillBuffer(IMediaSample *pSample)中。我不知道如何在此函数中正确调用pSample->SetTime()，因为时间戳从一个大数字开始，帧将一直等到StreamTime到达时间戳。
这个问题可以通过在每一帧上减去一个偏移量来解决，但我需要下行滤波器(Sampl
浏览 0提问于2013-02-27得票数 0
我有一些代码连接两个流DataFrames并输出到控制台。
val dataFrame1 =
df1Input.withWatermark("timestamp", "40 seconds").as("A")
val dataFrame2 =
df2Input.withWatermark("timestamp", "40 seconds").as("B")
val finalDF: DataFrame = dataFrame1.join(dataFrame2,
expr(
浏览 0提问于2018-07-09得票数 7
回答已采纳
3回答
我正在尝试使用spark过滤数据帧中的一列。但是火花抛在错误下面，
Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve 'Inv. Pty' given input columns: [Pstng Date, Name 1, Inv. Pty, Year]
invDF.filter(col("Inv. Pty") === "2001075").show()
浏览 0提问于2019-09-30得票数 2
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