去年年底，我们优化了EasyCVR的录像计划功能，用户可以根据自己的需求对通道设置录像。...录像计划可以设定全局录像及指定时间段录像，录相文件将会根据设定存储在对应的文件夹当中，还有一种录像方式为云端录像，云端录像是在需要调用录像的时候，在云端合成并播放。...image.png 客户调用EasyCVR指定时间段云端录像播放，界面提示合成中后，无法成功播放，并且也会一直处于合成中的状态。...image.png 我们对该功能进行测试，发现当第一次调用指定时间段云端录像播放成功后，手动删除第一次生成的mp4临时文件或者定时任务删除，再调取同一时间段的录像播放就会报合成中。...image.png 因此我们判断是第二次调用时临时文件导致的问题，因此可以修改一下机制，第二次调用判断如果有mp4临时文件，不再往sync.Map中写入key，直接返回播放地址。
需要注意的是配置的段的定义为为： ioConfig 字段（Field） 类型（Type） 描述（Description） 是否必须（Required） topic String 从 Kafka 中读取数据的...因此这个值指定了在在 2 个事件之间进行执行的最大时间间隔周期。...N（默认=PT30M） lateMessageRejectionStartDateTime ISO8601 DateTime 用来配置一个时间，当消息时间戳早于此日期时间的时候，消息被拒绝。...例如我们将这个时间戳设置为 2016-01-01T11:00Z 然后 supervisor 在 2016-01-01T12:00Z 创建了一个任务，那么早于 2016-01-01T11:00Z 的消息将会被丢弃...N（默认=none） 如上面表格的配置信息，我们可以对 Kafka 中的配置进行一些调整来满足特定的项目消息需求。
事实证明，在摄取过程中对 "乱序"（O3）的数据进行重新排序特别具有挑战性。这是一个新的方法，我们想在这篇文章中详细介绍一下。我们对如何处理失序摄取的想法是增加一个三阶段的方法。...时间序列数据应该多久进行一次排序和合并？ 能够快速复制数据是一个不错的选择，但我们认为在大多数时间序列获取场景中可以避免大量的数据复制。...假设大多数实时失序的情况是由传递机制和硬件抖动造成的，我们可以推断出时间戳分布将在一定区间范围。...例如，如果任何新的时间戳值有很大概率落在先前收到的值的10秒内，那么边界就是10秒，我们称这个为滞后边界。 当时间戳值遵循这种模式时，推迟提交可以使失序提交成为正常的追加操作。...失序系统可以处理任何种类的延迟，但如果延迟的数据在指定的滞后边界内到达，它将被优先快速处理。
例如：文件系统的文件 1.批量（离线）数据摄取 流式数据可以通过两种方式来摄入：本地文件和远程文件 1.1.摄取本地文件 需求： 将摄取服务器本地上的 ad_event.json 数据到Druid中...1 --topic metrics 3、定义摄取配置文件 修改 druid测试数据源\kafka实时摄取数据中的 index-metrics-kafka.json 文件中的kafka服务器地址 4...“ioConfig”: {…}, // ④ 摄取过程优化配置 “tuningConfig”: {…} } } 3.2.数据解析模式 数据解析模式，主要为针对数据文件，定义了一系列规则： 获取时间戳属性...“dimensionsSpec”: { “dimensions”: [ “city”, “platform” ] }, // 2.2.1.3 指定时间戳的列，以及时间戳格式化方式 “timestampSpec...指定查询的时间范围，前闭后开 “intervals”:[“2018-06-02/2019-06-06”] } 1.2.使用Postman来测试JSON API查询 { “queryType”:
2 事件时间(Event time) 每个单独的事件在其生产设备上发生的时间. 此时间通常在进入Flink之前内置在记录中，并且可以从每个记录中提取该事件时间戳。...在内部，摄取时间与事件时间非常相似，但具有自动时间戳分配和自动水印生成函数 4 设置时间特性 Flink DataStream程序的第一部分通常设置基本时间特性 显然,在Flink的流式处理环境中,...这些函数描述了如何访问事件时间戳，以及事件流表现出的无序程度。 5 Windows 5.1 简介 Windows是处理无限流的核心。Windows将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以在其上应用计算。...我们重点介绍如何在Flink中执行窗口，以及程序员如何从其提供的函数中获益最大化。...所有内置窗口分配器（全局窗口除外）都根据时间为窗口分配数据元，这可以是处理时间或事件时间。请查看我们关于活动时间的部分，了解处理时间和事件时间之间的差异以及时间戳和水印的生成方式。
2 事件时间(Event time) 每个单独的事件在其生产设备上发生的时间. 此时间通常在进入Flink之前内置在记录中，并且可以从每个记录中提取该事件时间戳。...] 显然,在Flink的流式处理环境中,默认使用处理时间[bcb5cezvip.png] 该设置定义了数据流源的行为方式（例如，它们是否将分配时间戳），以及窗口 算子操作应该使用的时间概念,比如 KeyedStream.timeWindow...这些函数描述了如何访问事件时间戳，以及事件流表现出的无序程度。 5 Windows 5.1 简介 Windows是处理无限流的核心。Windows将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以在其上应用计算。...我们重点介绍如何在Flink中执行窗口，以及程序员如何从其提供的函数中获益最大化。...所有内置窗口分配器（全局窗口除外）都根据时间为窗口分配数据元，这可以是处理时间或事件时间。请查看我们关于活动时间的部分，了解处理时间和事件时间之间的差异以及时间戳和水印的生成方式。
示例记录 时间戳 (ts)：2023-05-31 21:48:41.234187+00 传感器 ID (sensor_id)：21 值 (value)：0.68 此记录表示在指定的时间戳处，传感器 21...在我们的示例中，通过使用-p开关，我们将kcat配置为生产者，以将数据发送到使用-t开关指定的Kafka主题。.../ 1858 = ~1358 行/秒 将数据摄取到Timescale Cloud的总延迟：Timescale中摄取结束的时间 - Timescale中摄取开始的时间 = 2024年12月2日星期一 02...连接允许比较同一时间戳 (a.ts = b.ts) 中来自两个不同传感器的數據。...最后，我们使用 Grafana 变量过滤选定的 sensor_a 和 sensor_b ID 的数据，将数据限制在指定的时间范围内，并按时间戳排序结果以按时间顺序显示值。
我们数据中的时间戳列是"ts"，它是一个 ISO 8601 规范的时间戳，我们将配置此字段的 timestampSpec信息加到 dataSchema 下： "dataSchema" : { "dataSource...下面章节中我们将看到这些类型如何被使用。 在我们讲如何定义其他非时间列之前，先讨论一下 rollup。 Rollup 在摄入数据时，我们需要考虑是否需要 rollup。...让我们看看如何在 spec 中定义维度和指标吧。 维度 维度由 dataSchema 中的 dimensionsSpec 参数指定。...对于字符串维度，只需要指定维度的名称就可以了，因为它的类型默认为"string"。...segment 粒度：设置单个 segment 应该包含多大时间范围的数据，如：DAY，WEEK 。 时间列中时间戳的 buckting 粒度(称为查询粒度 queryGranularity )。
处理时间是最简单的时间概念，基于处理时间能够实现最佳的性能与延迟，例如计算五分钟的用户数量，无需设置其他相关的项目直接可以通过系统的当前时间进行计算即可。...摄取时间(Ingestion Time) 摄取时间是指Apache Flink读取某条数据的时间，摄取时间是基于事件时间与处理时间之间的，因为摄取时间会在数据到来的时候给予一次时间戳，基于时间的计算需要按照时间戳去进行...事件时间是比较好理解的一个时间，就是类似于上面展示的log4j输出到日志中的时间，在大部分的场景中我们在进行计算时都会利用这个时间。例如计算五分钟内的日志错误占比等。...Apache Flink能够支持基于事件的时间设置，事件时间是最接近于事实需求的时间。我们通常的数据处理大部分是基于事件时间的处理。...那么在流式计算中做事件时间的处理基于某些原因可能就会存在问题，流处理在事件产生过程中，通过消息队列，到Flink的Source获取、再到Operator。中间的过程都会产生时间消耗。
介绍 在流式摄取场景中，有很多使用案例需要从多个流式源进行并发摄取。用户可以将所有上游源输入合并到一个下游表中，以收集记录，以便跨联合查询进行统一访问。...NBCC 无缝运行，无需任何新的基础设施或运营开销。在本博客的后续部分中，我们将简要介绍 Hudi 关于数据文件布局和时间生成的 TrueTime 语义的内部结构，这是讨论 NBCC 的先决条件。...基本文件名中的时间戳是写入它的 compaction 的 instant 时间，在 Hudi 的概念中也称为 “requested instant time”。...日志文件名中的时间戳与当前文件切片基准即时时间的时间戳相同。具有相同即时时间的数据文件属于一个文件切片。...1.x Hudi 中的每个提交都有两个重要的时间概念[5]：即时时间（或请求时间）和完成时间。所有生成的时间戳都是全局单调递增的。
数据的摄取 Prometheus TSDB有一个内存区域，称为head block。我们通过共享该head block来避免产生重复的内存索引，同时可以减低内存消耗。...TSDB使用一个head block包装器来读取固定时间范围内的有序数据。类似地，我们实现了另一个围绕head block且仅读取乱序chunk的包装器。...这样，head block的乱序块读取器需要在查询时合并重叠的chunks(如下图)。当访问样本时，会发生合并，但不会重新创建块。 压缩 TSDB中的持久块会与2小时Unix时间戳对齐。...Grafana Mimir 和 Grafana Cloud中的乱序样本摄取 我们引入了一个名为out_of_order_time_window的配置参数来指定可以支持多老的乱序样本。...在有限验证的条件下，我们发现除处理乱序样本的摄取器(摄取和查询)上的CPU利用率为50%外，其他组件没有看到CPU变动。 在我们的环境中，内存的增加并不明显。
而且这些列不必与其他行的列匹配(例如，它们可以有不同的列名、数据类型、数量等)。 每行包含一列。它不像关系数据库那样跨所有行。每个列包含一个名称/值对，以及一个时间戳。...每个列族都有一组存储属性，比如它的值是否应该缓存在内存中，它的数据是如何压缩的，或者它的 rowkey 是如何编码的，等等。表中的每一行都有相同的列族，尽管给定行可能不会在给定列族中存储任何内容。...Cell Cell 是行、列族和列限定符的组合，它包含一个值和一个时间戳，时间戳表示值的版本。 Timestamp 每个值旁边都有一个时间戳，它是给定版本的值的标识符。...默认情况下，时间戳表示写入数据时在 RegionServer 上的时间，也可以在将数据放入计算单元时指定不同的时间戳值。 Druid（德鲁依） 德鲁依是一个高性能的实时分析数据库。...大规模并行处理：德鲁依可以在整个集群中并行处理一个查询。 实时或批量摄取：德鲁依可以实时或者批量的获取数据。
如果您不想从文件中摄取所有波段，您可以使用该 tileset_band_index字段来指示应该摄取哪个 GDAL 波段。第一个波段的 tileset_band_index 为 0。...我们只想摄取“tmin”和“tmax”。...如果资产没有持续时间，请将结束时间设置为与开始时间相同。将清单中的时间表示为 ISO 8601 字符串。我们建议假设结束时间是唯一的（例如，每日资产的第二天午夜）以简化日期值。...这通常对应于拍摄卫星图像的时间。对于与时间间隔相对应的资产，例如一个月或一年的平均值，此时间戳对应于该时间间隔的开始。指定为自纪元 (1970-01-01) 以来的秒和（可选）纳秒。...结束_时间 integer 对于与时间间隔相对应的资产，例如一个月或一年的平均值，此时间戳对应于该时间间隔的结束（不包括）。指定为自纪元 (1970-01-01) 以来的秒和（可选）纳秒。
如果以繁进行摄取，或者为查询提供更多运行时间，可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。 2....与许多管理时间序列数据的系统一样，如果键具有时间戳前缀或单调增加/减少，则Hudi的性能会更好，而我们几乎总是可以实现这一目标。...如何避免创建大量小文件 Hudi的一项关键设计是避免创建小文件，并且始终写入适当大小的文件，其会在摄取/写入上花费更多时间以保持查询的高效。...B) 使引擎调用路径过滤器（path filter）或其他方式来直接调用Hudi类来过滤DFS上的文件并挑选最新的文件切片 即使我们可以强制Spark回退到使用InputFormat类，但这样做可能会失去使用...为保持parquet文件读取性能的优势，我们将 HoodieROTablePathFilter设置为路径过滤器，并在Spark 的Hadoop Configuration中指定，确保始终选择Hudi相关文件的文件夹
通过消除执行联接的能力，并假设数据由时间戳作为键，Druid可以对存储，分配和查询数据的方式进行一些优化，从而使Netflix能够将数据源扩展到数万亿行，并且仍然可以实现查询响应时间在十毫秒内。...还会连续检查指标是否有警报信号，例如新版本是否正在影响某些用户或设备的播放或浏览。这些检查用于警告负责的团队，他们可以尽快解决该问题。...在提取期间，如果任何行具有相同的维度，并且它们的时间戳在同一分钟内（Netflix的查询粒度），则这些行将被汇总。...一旦累积的行数达到某个阈值，或者该段已打开太长时间，则将这些行写入段文件中并卸载到深度存储中。然后，索引器通知协调器该段已准备好，以便协调器可以告诉一个或多个历史节点进行加载。...更多精彩内容可以专注我们的在线课堂 微信搜索公众号：jfrogchina 获取课程通知
下面我们概述了时间轴中的行动类型: 提交:单个提交捕获关于将一批记录原子写入数据集的信息。提交由一个单调递增的时间戳标识，这表示写操作的开始。...然而，根据延迟需求和资源协商时间，摄取作业也可以使用Apache Oozie或Apache airflow作为计划任务运行。...如果摄取作业成功，则在Hudi元时间轴中记录一次提交，这将自动地将inflight文件重命名为提交文件，并写出关于分区和创建的fileId版本的详细信息。...根据柱状压缩的效率和要压缩的分区中的数据量，压缩仍然可以创建小的parquet文件。这最终会在下一次的摄取迭代中自动修正，因为对分区的插入被打包为对现有小文件的更新。...由于Hudi维护关于提交时间和为每个提交创建的文件版本的元数据，增量变更集可以在开始时间戳和结束时间戳内从特定于Hudi的数据集中提取。
Hudi即时包含以下组件 操作类型 : 对数据集执行的操作类型 即时时间 : 即时时间通常是一个时间戳(例如：20190117010349)，该时间戳按操作开始时间的顺序单调增加。...如果有延迟到达的数据（事件时间为9:00的数据在10:20达到，延迟 >1 小时），我们可以看到upsert将新数据生成到更旧的时间段/文件夹中。...如概念部分所述，增量处理所需要的一个关键原语是增量拉取（以从数据集中获取更改流/日志）。您可以增量提取Hudi数据集，这意味着自指定的即时时间起，您可以只获得全部更新和新行。...Hudi采用了数据库文献中的技术，以使这些开销最少，具体可参考下表。 与许多管理时间序列数据的系统一样，如果键具有时间戳前缀或单调增加/减少，则Hudi的性能会更好，而我们几乎总是可以实现这一目标。...B) 使引擎调用路径过滤器（path filter）或其他方式来直接调用Hudi类来过滤DFS上的文件并挑选最新的文件切片 即使我们可以强制Spark回退到使用InputFormat类，但这样做可能会失去使用
除了将更新合并并重写parquet文件之外，我们将更新写入增量文件中，这可以帮助我们降低摄取延迟并获得更好的新鲜度。...可以看到，MOR是在查询执行时间与较低摄取延迟之间的一个权衡。 ? 那么，为什么我们要异步运行压缩？我们实现了MERGE_ON_READ来提高数据摄取速度，我们希望尽快摄取较新的数据。...而合并更新和创建列式文件是Hudi数据摄取的主要耗时部分。 因此我们引入了异步Compaction步骤，该步骤可以与数据摄取同时运行，减少数据摄取延迟。 ?...Hudi支持多行多分区的原子性提交，Hudi维护一个特殊的文件夹.hoodie，在该文件夹中记录以单调递增的时间戳表示的操作，Hudi使用此文件夹以原子方式公开已提交的操作；发生的部分故障会透明地回滚，...除了增量拉取，Hudi也提供了时间旅行特性，同样通过Spark/Hive便可以轻松查询指定版本的数据，其中对于Hive查询中指定hoodie.table_name.consume.end.timestamp
在本节中，我们将介绍一些有关Hudi插入更新、增量提取的实际性能数据，并将其与实现这些任务的其它传统工具进行比较。...由于Hudi可以通过增量构建数据集，它也为更频繁地调度摄取提供了可能性，从而减少了延迟，并显著节省了总体计算成本。 ? Hudi插入更新在t1表的一次提交中就进行了高达4TB的压力测试。...当您将recordKey建模为单调递增时（例如时间戳前缀），Hudi提供了最佳的索引性能，从而进行范围过滤来避免与许多文件进行比较。 即使对于基于UUID的键，也有已知技术来达到同样目的。...例如，在具有80B键、3个分区、11416个文件、10TB数据的事件表上使用100M个时间戳前缀的键（5％的更新，95％的插入）时， 相比于原始Spark Join，Hudi索引速度的提升约为7倍（440...即使对于具有挑战性的工作负载，如使用300个核对3.25B UUID键、30个分区、6180个文件的“100％更新”的数据库摄取工作负载，Hudi索引也可以提供80-100％的加速。
但是如果我们的业务场景对时延的要求并不是那么的高，比如能接受10分钟左右的延迟，在我们如果有路子可以在HDFS上快速的进行数据摄取和数据准备的基础上，服务层中的Speed Serving就不必要了。...由于迟到数据和事件时间和处理时间（Processing time）的不一致，在数据摄取场景中我们依然需要对老的分区进行必要的更新操作。...一共有三种类型的元数据： Commits - 一个单独的commit包含对数据集之上一批数据的一次原子写入操作的相关信息。我们用单调递增的时间戳来标识commits，标定的是一次写入操作的开始。...由于Hudi在元数据中维护了每次提交的提交时间以及对应的文件版本，使得我们可以基于起始时间戳和结束时间戳从特定的Hudi数据集中提取增量的变更数据集。...这样我们就可以基于watermark做双流join和流与静态数据的join以对存储在HDFS中的数据模型表计算和upsert。
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