場景描述：統計近n時間的資料
基於視窗的操作都需要兩個引數，分別是視窗時長，和滑動步長，兩者都必須是streamcontext的批次間隔的整數倍
視窗時長：近n時間裡的n
滑動步長：多久輸出一次結果
視窗時長控制每次計算最近的多少個批次的資料，其實就是最近的windowduration/batchinterval個批次
importorg.apache.spark.sparkconf實際上時間視窗的操作就reducebykeyandwindow，就這個模版。時間視窗一般都是彙總型的sum，不做去重型的countdistinct，場景決定的。importorg.apache.spark.streaming.
importorg.apache.spark.streaming.kafka.kafkautils
/*** created by zengxiaosen on 16/9/26.
*/objectareaantbywindow }.reducebykeyandwindow(
_ + _,
//加上新進入視窗的批次中的元素
_ - _,
//移除離開視窗的老批次中的元素
seconds(10),
//視窗時長
seconds(2),
//滑動步長2)
linerdd.print()
ssc.start()
ssc.awaittermination()
}}
log 1886 滑動視窗（單調佇列模版）
coding使我忘記化學 傳送門 如題，實質上是在考察單調佇列，最大值和最小值可分別用乙個單調佇列排序輸出。操作方便，定義兩個陣列分別儲存佇列和每個元素的序號 由題得佇列原則 佇列陣列中末尾元素的序號與開頭元素序號之差不能大於k，使佇列的範圍保持為視窗的寬度 在保證這點之後，只要同時保證佇列始終是單...
pandas 時間序列滑動視窗
比如如下 lambda 函式實現了計算視窗內的平均絕對誤差 e x e x e x e x e x e x df.rolling window 10 lambda x np.fabs x x.mean mean raw true plot subplots true raw true 表示 lamb...
Flink流處理的時間視窗
對於流處理系統來說，流入的訊息是無限的，所以對於聚合或是連線等操作，流處理系統需要對流入的訊息進行分段，然後基於每一段資料進行聚合或是連線等操作。訊息的分段即稱為視窗，流處理系統支援的視窗有很多態別，最常見的就是時間視窗，基於時間間隔對訊息進行分段處理。本節主要介紹flink流處理系統支援的各種時間...