最近一个学弟在在进行数据分析时，经常需要计算不同时间窗口的滚动平均线。当数据是多维度的，比如包含多个股票或商品的每日价格时，我们可能需要为每个维度计算滚动平均线。...这意味着，如果我们想为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，我们需要编写一个自定义函数，该函数可以接受一个时间序列作为输入，并返回一个包含多个滚动平均线的DataFrame。...然后，使用groupby和apply方法，将my_RollMeans函数应用到每个分组对象中的每个元素。这样，就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，并避免数据维度不匹配的问题。...这种平滑技术有助于识别数据中的趋势和模式。滚动平均线的计算方法是，对于给定的窗口大小（通常是时间单位），从数据序列的起始点开始，每次将窗口内的数据点的平均值作为平均线的一个点，并逐步向序列的末尾滑动。...这样可以生成一条平滑的曲线，反映了数据的趋势。滚动平均线在数据分析和时间序列预测中经常被使用，特别是在金融领域，用于消除噪音、捕捉趋势，并作为交易策略的基础之一。如果有更好得建议欢迎评论区留言讨论。
NUM(after)显示匹配的后几行 -B NUM(before)显示匹配的前几行 -C NUM显示匹配的前后几行 –color 标出颜色 范例四：grep -lR a ./*.yml 在文件夹下的...命令 该命令与tail命令类似，默认显示文件前两行的内容 基本格式 head [option] [filename] -n number 显示前几行,-5表示文件中除了最后5行之外的所有内容 -c number...匹配子串并显示 -s 把连续的多个空行显示为一行 常用操作命令： Enter 向下n行，默认为1行 Ctrl+F 跳过一屏 Ctrl+B 返回上一屏 空格键 向下滚动一屏 = 输出当前行的行号 在more...字符串 向上搜索“字符串”功能 n 重复前一个搜索 空格键 滚动一页 d 滚动半页 b 回溯一页 y 回溯一行 q 退出less命令 范例一：less -Nm catalina.out 显示行号和百分比...tmux通过开出窗口，分拆面板，接管和分离会话，能够让使用者在一个窗口内同时进行多项操作。
NUM(after)显示匹配的后几行 -B NUM(before)显示匹配的前几行 -C NUM显示匹配的前后几行 –color 标出颜色 范例四：grep -lR a ./*.yml 在文件夹下的yml...命令 该命令与tail命令类似，默认显示文件前两行的内容 基本格式 head [option] [filename] -n number 显示前几行,-5表示文件中除了最后5行之外的所有内容 -c number...匹配子串并显示 -s 把连续的多个空行显示为一行 常用操作命令： Enter 向下n行，默认为1行 Ctrl+F 跳过一屏 Ctrl+B 返回上一屏 空格键 向下滚动一屏 = 输出当前行的行号 在more...字符串 向上搜索“字符串”功能 n 重复前一个搜索 空格键 滚动一页 d 滚动半页 b 回溯一页 y 回溯一行 q 退出less命令 范例一：less -Nm catalina.out 显示行号和百分比...tmux通过开出窗口，分拆面板，接管和分离会话，能够让使用者在一个窗口内同时进行多项操作。
窗口函数理解 窗口函数作用于一个窗口，窗口是由一个over子句定义的多行记录； 聚合函数对其作用的每一组记录输出一条结果，而窗口函数对其作用的窗口中的每一行记录输出一条结果； 窗口函数一般在OLAP分析...RANK()给相同的成绩赋予相同的排名，但会跳过下一个排名（在该例中，没有排名3）。而DENSE_RANK()则给相同的成绩赋予相同的排名，不会跳过任何排名。...至于窗口函数，例如 SUM() OVER()和AVG() OVER()等，它们通常用于计算滚动统计，如移动平均或累计和。...PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS lowest_salary FROM employees; 3.2 lag/lead 按偏移量取当前行之前(lag)/之后（lead）第几行的值...例如，如果我们想要得到每个员工的工资以及他们前一个和后一个员工的工资（按照工资排序），可以使用以下查询： SELECT name, salary, LAG(salary) OVER (ORDER
滚动时间序列 滚动也类似于时间重采样，但在滚动中，我们采用任何大小的窗口并对其执行任何功能。简而言之，我们可以说大小为k的滚动窗口 表示 k个连续值。 让我们来看一个例子。...如果要计算10天的滚动平均值，可以按以下方式进行操作。 ? ? 现在在这里，我们可以看到前10个值是 NaN， 因为没有足够的值来计算前10个值的滚动平均值。它从第11个值开始计算平均值，然后继续。...请注意，在这里我添加 [30：] 只是因为前30个条目（即第一个窗口）没有值来计算 max 函数，所以它们是 NaN，并且为了添加屏幕快照，以显示前20个值，我只是跳过了前30行，但实际上您不需要这样做...在这里，我们可以看到在30天的滚动窗口中有最大值。 使用Pandas绘制时间序列数据 有趣的是，Pandas提供了一套很好的内置可视化工具和技巧，可以帮助您可视化任何类型的数据。...这将删除多余的绘图部分，该部分为空。然后，我们绘制了30天窗口中的滚动平均值。请记住，前30天为空，您将在图中观察到这一点。然后我们设置了标签，标题和图例。 该图的输出为 ?
这就会产生新的部分和流： image.png 但是，部分求和流可能不是我们想要的，因为它会不断更新计数，更重要的是，某些信息（例如随时间变化）会丢失。...Time Windows 顾名思义，Time Windows（时间窗口）按时间对流元素进行分组。例如，窗口大小为一分钟的滚动窗口将收集一分钟内的元素，并在一分钟后将函数应用于窗口中的所有元素。....keyBy(0) // 窗口大小为1分钟的滚动窗口 .timeWindow(Time.minutes(1)) // 求和 .sum(1)...一个大小为100的滚动计数窗口，将会在一个窗口中收集100个元素，并在添加第100个元素时触发窗口计算。...sensorId分组 .keyBy(0) // 100个元素大小的滚动计数窗口 .countWindow(100) // 求和
窗口函数的主要作用是对数据进行分组排序、求和、求平均值、计数等。对于数据从业者来说， sql窗口函数在实际工作中具备非常广泛的应用场景。...窗口函数类别 专用窗口函数例如rank、row_number、lag和lead等，在窗口函数中有静态函数和动态函数的分类，具体的划分如下。 ?...窗口函数进阶-滑动窗口函数 在写窗口函数时，order by后面可以有参数，rows/range 和preceding跟following，在组合使用这些参数后，窗口就会变成滑动窗口，因为涉及到动态窗口...Rows 2 preceding 中文的意思是之前的两行，preceding可以把它理解为不含当前行情况下截止到之前几行。...从以上的运行结果可以看出是把每一行（当前行）的前一行和后一行作为汇总的依据。 ?
（从 00 开始）、文件名、文件大小、最新内容的添加日期和时间。...每个文件将被分配一半空间，而不论它的大小和活动情况。...如果指定的文件太多，那么除非你采取额外的步骤查看之后的文件（参考下面的滚动选项），否则你将只会看到前面 7 个文件的前面几行。确切的结果取决于终端窗口中有多少行可用。...如果指定了三个文件，那么屏幕右侧的窗口将会水平分隔。四个文件的话，你将拥有四个大小相等的窗口。...你可以上下滚动文件，但是需要按下 b 弹出选择菜单，然后使用向上和向下箭头按钮选择要滚动浏览的文件。
窗口函数，可以分为 静态窗口函数 动态窗口函数 静态窗口函数的窗口大小是固定的，不会因为记录的不同而不同 动态窗口函数的窗口大小会随着记录的不同而变化 语法结构： 窗口函数 OVER ([PARTITION...RANK() 和 ROW_NUMBER() 类型，也是一种序号函数： RANK()函数能够对序号进行并列排序，并且会跳过重复的序号，比如序号为1、1、3 对于排序相同的值，序号是一样的，同时后面的序号会跳过当前的序号...： -- 窗口函数聚合函数: SUM()求和、AVG()平局数、COUNT()总记录数、MIN()最小值、MAX()最大值 -- 分组查看电子设备: 求和、平局价格、总计数、最贵商品价格、最便宜商品价格...： 窗口函数，可以通过 OVER() 进行规范，窗口的大小，窗口函数就是对窗口中的数据进行操作的一组函数。...OVER() 规范了窗口的大小，PATITION 类似于分组，但又不是给数据进行分区一样，规范出窗口大小。
紫色圆圈表示流的数据元，这些数据元由某个键（在这种情况下是用户1，用户2和用户3）划分。x轴显示时间的进度。4.1 滚动窗口（Tumbling Window）每个数据元分配给指定的窗口的窗口大小。...如指定大小为5min的翻滚窗口，则将评估当前窗口，并且每5min将启动一个新窗口：滚动窗口大小固定：每个滚动窗口的大小一致，如置每个窗口为5min窗口大小一旦确定，在整个窗口的计算过程中不会改变滚动窗口时间不会重叠...：连续的滚动窗口之间没有重叠部分每个数据元素只属一个窗口滚动窗口只有时间一个参数：滚动窗口的定义只需要指定一个时间参数，即窗口大小窗口的划分完全基于时间维度，不涉及其他因素形象比喻想象一条河流，用固定的桶来舀水...它适用于对时间维度有明确要求，且不需要对窗口大小进行动态调整的场景。通过滚动窗口，可对流式数据进行高效的实时处理和分析。...与滚动窗口类似，窗口大小由窗口大小参数配置附加的窗口滑动参数控制滑动窗口的启动频率。因此，如幻灯片小于窗口大小，则滑动窗口可重叠。在这种情况下，数据元被分配给多个窗口。
通过定义窗口的大小和滑动间隔，我们可以控制窗口操作的粒度和频率。窗口操作可以帮助我们实时地处理数据，并及时地获取有关数据流的统计信息。 窗口操作有多种类型，包括滚动窗口、滑动窗口和会话窗口。...滚动窗口是一种固定大小的窗口，每个窗口之间没有重叠。滑动窗口是一种固定大小的窗口，每个窗口之间有重叠。会话窗口是一种根据数据流中的事件之间的时间间隔来定义窗口的窗口。...最后，我们使用自定义的SumAggregate聚合函数对窗口内的数据进行求和。最后，我们打印结果并执行任务。 通过以上示例，我们可以看到窗口操作的基本使用方法和效果。...通过定义窗口的大小和滑动间隔，我们可以控制窗口操作的粒度和频率。窗口操作可以帮助我们实时地处理数据流，并及时地获取有关数据流的统计信息。...在实际的应用中，我们可以根据具体的业务需求和数据特点选择适当的窗口类型和大小。
造成失误可不是闹着玩的； 二、more 文件内容或输出查看工具 more 是我们最常用的工具之一，最常用的就是显示输出的内容，然后根据窗口的大小进行分页显示，然后还能提示文件的百分比； [root@localhost...~]# more /etc/profile 1、more 的语法、参数和命令： more [参数选项] [文件] 参数如下： +num 从第num行开始显示； -num 定义屏幕大小，为num...MAIL单词的前两行开始显示； 3、more 的动作指令： 我们查看一个内容较大的文件时，要用到more的动作指令，比如ctrl+f（或空格键） 是向下显示一屏，ctrl+b是返回上一屏； Enter键可以向下滚动显示...而不是通过底部滚动完成刷新； -f 强制打开文件，二进制文件显示时，不提示警告； -i 搜索时忽略大小写；除非搜索串中包含大写字母； -I 搜索时忽略大小写，除非搜索串中包含小写字母； -m 显示读取文件的百分比...在这里就不举例子了； 四、head 工具，显示文件内容的前几行 head 是显示一个文件的内容的前多少行； 用法比较简单； head -n 行数值 文件名； 比如我们显示/etc/profile的前10
top，它与 top 也同时等于 window 窗口位置 指的是浏览器相对于屏幕的位置 screenLeft 与 screenTop 分别代表浏览器窗口相对于屏幕左边的距离和上边的距离 IE...两个方法只适用于最外层 window 对象 窗口大小 包括四个基本属性 innerWidth 和 innerHeight 分别浏览器内页面大小，不算边框和工具栏 outerWidth 和 outerHeight...resizeBy() 都接受两个参数 reszieTo(x,y) 表示直接改变窗口大小为 x,y resizeBy(x,y) 表示在水平 y 和垂直 x 方向改变多少个像素 与之前的 move 方法类似...导航和打开窗口 window.open() window对象中最为常见的方法，在JS代码里面打开网页的最常见的方法。...back() 和 forward() 前几一页，后退一页 length 该属性如果长度为0则代表是直接打开这个页面的
该选项使得向前搜索从屏幕末行的下一行开始，向后搜索从当前屏幕首行的前一行开始，即跳过屏幕内容。...如果将数字指定为分数，则在调整终端窗口的大小时将重新计算滚动条位置的实际数量，从而使实际滚动条保持在屏幕宽度的指定分数 --follow-name 通常，如果在执行 F 命令时重命名输入文件，less...如果忘记命令，可以键入 h 或 H 查看命令的帮助信息。 SPACE, ^V, f, ^F 向前滚动 N 行，N 默认等于窗口大小。...可以使用 -z 选项指定 N 的大小，生效多次；也可以在键入前输入数值 N，生效多次 ESC-SPACE 先键入 ESC，再键入 SPACE，表示即使到达文件尾部仍然向前滚动一页 ENTER, RETURN...键入前可先输入数值 N，对当前与后续的 d 或 u 命令均有效，生效多次 b, ^B, ESC-v 向后滚动 N 行，默认为屏幕大小，可以使用 -z 选项指定 N 的大小，生效多次；也可以在键入前输入数值
根据窗口数据划分的不同，目前 Apache Flink 有如下 3 种 Bounded Winodw: Tumble – 滚动窗口，窗口数据有固定的大小，窗口数据无叠加； Hop – 滑动窗口，窗口数据有固定大小...，并且有固定的窗口重建频率，窗口数据有叠加； Session – 会话窗口，窗口数据没有固定的大小，根据窗口数据活跃程度划分窗口，窗口数据无叠加； 说明：Aapche Flink 还支持 UnBounded...Tumble Window Tumble 滚动窗口有固定 size，窗口数据不重叠，具体语义如下： ? 假设我们要写一个 2 分钟大小的 Tumble，示例SQL如下： ?...Hop Window Hop 滑动窗口和滚动窗口类似，窗口有固定的 size，与滚动窗口不同的是滑动窗口可以通过 slide 参数控制滑动窗口的新建频率。...Session Window Session 会话窗口 是没有固定大小的窗口，通过 session 的活跃度分组元素。不同于滚动窗口和滑动窗口，会话窗口不重叠,也没有固定的起止时间。
1：快照时间窗：断路器确定是否打开需要统计一些请求和错误数据，而统计的时间范围就是快照时间窗，默认为最近的10秒。 2：请求总数阀值：在快照时间窗内，必须满足请求总数阀值才有资格熔断。...HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.enabled", value = "false"), // 该属性用来设置百分位统计的滚动窗口的持续时间...例如，将该值设置为100, 滚动窗口为10秒，若在10秒内一个 “桶 ”中发生了500次执行， // 那么该 “桶” 中只保留 最后的100次执行的统计。.../ 该参数用来设置线程池的最大队列大小。...// 该参数主要是对 LinkedBlockingQueue 队列的补充,因为 LinkedBlockingQueue // 队列不能动态修改它的对象大小，而通过该属性就可以调整拒绝请求的队列大小了
OVER()OVER() 是用于定义窗口函数的子句，它必须结合其他的函数才有意义，比如求和、求平均数。而它只用于指定要计算的数据范围和排序方式。mysql复制代码function_name(...)...ORDER BY用于对分区内记录进行排序,排序后可以与「范围和滚动窗口」一起使用。范围和滚动窗口用于指定分析函数的窗口,包括范围和滚动窗口。...滚动窗口(Row window)使用了基于当前行的滚动窗口例如:mysql复制代码SUM(salary) OVER (ORDER BY id ROWS BETWEEN...+前一行+后一行的和。...和 RANK()函数的差别就是遇到相同值的时候，不会跳过排名，比如两个人是并列金牌，排名都是1，那仅次于这两个人的排名就是2，而不像 RANK()那样是3。
一个请求这样就有4个文件，分别是：改造前模块的请求和响应，改造后模块的请求和响应。...icdiff是github开源项目，比GNU自带的那个diff更人性化。这里不是本文重点，先跳过去了。 首先需要根据文件名生成icdiff命令。一行命令针对一个请求id做icdiff。...截屏2021-10-17 上午12.06.10.png 3.1.2 接着过滤新旧模块的请求 这里使用了常规的grep和sort进行过滤和排序。...那么首先我们得分析下，对这些不一致的请求做分类。 从不一样的大小多少来分。比如说一个请求id的几行出现了不一致。 但是因为文件很多，我们不可能每次每个都去手动打印一下。...读某个具体第几行文件该怎么写呢，最常用的比如sed， awk 这里告诉了几个办法。
timestamp（包含）和 end timestamp（不包含）描述窗口的大小。...滚动窗口（Tumbling Windows） 滚动窗口的大小是固定的，且各自范围之间不重叠 val input: DataStream[T] = ... // 滚动 event-time 窗口 input...ProcessWindowFunction 的灵活性是以性能和资源消耗为代价的， 因为窗口中的数据无法被增量聚合，而需要在窗口触发前缓存所有数据。...它会找到窗口中元素的最大 timestamp max_ts 并移除比 max_ts - interval 小的所有元素。 默认情况下，所有内置的 evictor 逻辑都在调用窗口函数前执行。...() 关于状态大小的考量 Flink 会为一个元素在它所属的每一个窗口中都创建一个副本 ，设置一个大小为一天、滑动距离为一秒的滑动窗口可能不是个好想法
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