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如何将2个迟到分数计算为缺勤半天

将两个迟到分数计算为缺勤半天的方法可以通过以下步骤实现：

确定迟到分数的计算方式：首先需要确定迟到分数的计算规则，例如每次迟到扣0.5分或者每次迟到扣1分。
累计迟到分数：根据迟到的次数和计算规则，累计迟到分数。例如，如果每次迟到扣0.5分，那么两次迟到就是1分。
判断缺勤半天的标准：确定缺勤半天的标准，例如当累计迟到分数达到一定值时，认定为缺勤半天。可以根据实际情况设定标准，例如当累计迟到分数达到2分时，认定为缺勤半天。
执行缺勤半天操作：一旦累计迟到分数达到缺勤半天的标准，执行相应的缺勤半天操作。具体操作可以根据实际情况而定，例如通知上级或人事部门，记录缺勤情况等。

需要注意的是，以上步骤是一个示例，实际情况可能会有所不同。在实际应用中，可以根据具体需求和规定进行调整和修改。

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《Streaming Systems》第三章-水印

），开始计算输出结果。...完美水印表示窗口会一直等待着所有数据的到齐才会计算输出结果，而推测水印则是在有可能丢失部分数据的情况减少系统的延迟。...推测水印的创建推测水印是一种假设，假设在水印结束之后，流处理系统不会再接受到晚于这个事件时间的事件，也就是意味着可以丢弃迟到的数据（late data）。...百分比水印百分比水印可以理解为推测水印的一个引申，基于某个事件时间内到达元素的比，去保证数据完整性。...处理时间水印处理时间水印可以理解为基于进入时间戳（Ingress timestamping）的完美水印，可以用来区分数据到达的延迟和系统本身的延迟（例如GC）。

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Flink及Storm、Spark主流流框架比较，到底谁会更胜一筹？

如果收到一条timestamp t’ < t的数据，那么就说明这条数据是迟到的。 lateness: 表示可以容忍迟到的程度，在lateness可容忍范围内的数据还会参与计算，超过的会被丢弃。...下面来比较一下两者实现细节上的不同： lateness定义: 在spark中，迟到被定义为data的event time和watermark的比较结果，当data的event time = window_end后立刻触发(main fire)，接着会在迟到数据到来后进行增量触发。...上面三点可见flink在设计event time处理模型还是较优的：watermark的计算实时性高，输出延迟低，而且接受迟到数据没有spark那么受限。...如下图，flink定时往流里插入一个barrier(隔栏)，这些barriers把数据分割成若干个小的部分，当barrier流到某个operator时，operator立即会对barrier对应的一小部分数据做

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Flink核心概念：系统架构、时间处理、状态与检查点

从物理视角上看，每个算子是并行的，一个算子有一个或多个算子子任务（Subtask），每个算子子任务只处理一小部分数据，所有算子子任务共同组成了一个算子。...算子、任务与槽位示意图上图展示了算子、任务以及槽位之间的关系：左侧为一个含有5个算子的逻辑视角数据流图，右侧为在TaskManager上执行的并行物理视角。...如上图的数据流所示，方块是事件，三角形是该事件对应的时间戳，圆圈为Watermark。...迟到事件在Watermark之后到达，一般处理的方式有三种：将迟到事件作为错误事件直接丢弃。将迟到事件收集起来另外再处理。重新触发计算。...对于第三种方式，用户可以使用Flink提供的Allowed Lateness机制，设置一个允许的最大迟到时长，原定的时间窗口关闭后，Flink仍然会保存该窗口的状态，直至超过迟到时长，迟到的事件加上原来的事件一起重新被计算

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Apache Kafka - 流式处理

因为大部分数据的事件时间已经超出我们设定的窗口范围,无法进行正常的聚合计算。...水印(Watermark):允许指定数据迟到的最大时间,系统会等待水印时间之内的数据到达后开始计算并输出结果。...移动间隔等于窗口大小为“滚动窗口”,随每记录移动为“滑动窗口”。窗口可更新时间:计算00:00-00:05平均值,1小时后00:02事件,是否更新00:00-00:05窗口结果?...Streams API聚合结果写入主题,常为压缩日志主题,每个键只保留最新值。如果聚合窗口结果需更新,直接为窗口写入新结果,覆盖前结果。...,如Dataflow或Streams 将更新后的聚合结果直接 overwrite,使用压缩日志主题避免结果主题无限增长事件的乱序和迟到是流处理的常见场景,但又不太适合批处理的重新计算方式。

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Redis排行榜的设计与实现

说了半天你说那么多数据结构干啥?...1、计分存入redis，利用命令 ZINCRBY 命令：为分数值加上增量 redisService.incrScoreZset("point",likedUserId.toString(),1); 那减分怎么办...2、解释下参数 redisService.incrScoreZset("排行榜名称",计分人,分数); 3、取分计算时一定要取redis的分，不要直接取数据库的。...，显示头像，昵称，排行排行人数超过10人需要分页显示当前用户的分数，排行以上数据下拉刷新这样一来，避免了现在的去数据库查询所有的人数，只要有分数一定在redis里面，直接通过命令即可查询出分数，...("point", customerId.toString())+1; 3.分页，可以逻辑代码对set分页，然后过滤分数为0的手动造了点测试数据本地redis 两个10分的，一个1分，一个2分

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彻底搞清Flink中的Window（Flink版本1.8）

并返回窗口集合 getDefaultTrigger 返回跟WindowAssigner关联的默认触发器 getWindowSerializer返回WindowAssigner分配的窗口的序列化器窗口分配器定义如何将数据元分配给窗口...但是，Flink允许为窗口算子指定最大允许延迟。允许延迟指定数据元在被删除之前可以延迟多少时间，并且其默认值为0....在这些情况下，当迟到但未掉落的数据元到达时，它可能触发窗口的另一次触发。这些射击被称为late firings，因为它们是由迟到事件触发的，与之相反的main firing 是窗口的第一次射击。...，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 < watermark时间就会触发窗口，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...从而保证watermark的单调递增和保证数据的完整性理解默认情况下watermark 已经触发过的窗口，即使有新数据（迟到）落进去不会被计算，迟到的意思 watermark>=window_n_end_time

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