本文作者：马汶园（花名：晨蕊） 演讲标题：《菜鸟在物流场景中基于Flink的流计算实践》 嘉宾简介：北京邮电大学硕士，2017年加入菜鸟网络，从事菜鸟实时数据设计与开发，对利用 Flink 特性与原理解决物流场景问题有深入的思考与理解
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...Integer> right = new PriorityQueue(); public void setN(int n) { N = n; } /* 当前数据流读入的元素个数...void insert(Integer val) { /* 插入要保证两个堆存于平衡状态 */ if (N % 2 == 0) { /* N 为偶数的情况下插入到右半边...* 因为右半边元素都要大于左半边，但是新插入的元素不一定比左半边元素来的大， * 因此需要先将元素插入左半边，然后利用左半边为大顶堆的特点，取出堆顶元素即为最大元素，此时插入右半边
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。...两个堆实现思路 为了保证插入新数据和取中位数的时间效率都高效，这里使用大顶堆+小顶堆的容器，并且满足： 1、两个堆中的数据数目差不能超过1，这样可以使中位数只会出现在两个堆的交接处； 2、大顶堆的所有数据都小于小顶堆...数据排列为: ~~~~~~~~Maxheap minheap~~~~~ 为了实现此方法,我们需要平分两个堆,奇数放一个堆,偶数放一个堆里,并且每次存数据时候把堆顶弹到另外一个堆里 方法一:代码 public...new Double((minHeap.peek() + MaxHeap.peek())+"")/2:new Double(MaxHeap.peek()+""); } 方法二:普通排序,找中位数时候如果奇数直接返回
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。 解题思路 我们可以将数据排序后分为两部分，左边部分的数据总是比右边的数据小。...那么，我们就可以用最大堆和最小堆来装载这些数据： 最大堆装左边的数据，取出堆顶（最大的数）的时间复杂度是O(1) 最小堆装右边的数据，同样，取出堆顶（最小的数）的时间复杂度是O(1) 从数据流中拿到一个数后...，先按顺序插入堆中：如果左边的最大堆是否为空或者该数小于等于最大堆顶的数，则把它插入最大堆，否则插入最小堆。...要获取中位数的话，直接判断最大堆和最小堆的size，如果相等，则分别取出两个堆的堆顶除以2得到中位数，不然，就是最大堆的size要比最小堆的size大，这时直接取出最大堆的堆顶就是我们要的中位数。
题目描述: 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。 思路: 一般这种流式数据我们都用堆处理比较好,变化小排序快....这里定义两个堆,一个小根堆,一个大根堆,一个表识符count用于指示当前数据进入堆 这里我让偶数标识符进小根堆,奇数标识符进大根堆,其实换一种进法也一样哦 这里的要点是:我们在进一个堆的同时要从这个堆里拿一条数据放到另外一个堆里...,这样可以保障两个队列的数据是平分的,另外两个顶就是中间数值,这是为啥呢?...因为两个堆一直在进行堆顶直接的相互交换,保障堆顶一直是中间字符~ 代码: int count=0; PriorityQueue minHeap=new PriorityQueue
实时计算平台介绍 image.png 实时计算引擎在移动云的演进分为几个阶段： 2015 年到 16 年，我们使用的是第一代实时计算引擎 Apache Storm； 17 年我们开始调研 Apache...同时我们研究了流计算比较出名的几篇文章，发现 Apache Flink 已经比较完整地具备了文中提到的一些语义； 19 年 – 20 年，我们开始实现云服务，并把实时计算平台上线至公有云和私有云；...第一部分是服务管理，支持了任务生命周期的托管、Flink 和 SQL 作业、Spark Streaming 作业以及引擎多版本的支持； 第二部分是 SQL 的支持，提供了在线 Notebook 编写...此类任务存在一个共性——作业中包含 Apache Flink 的核心包，这会导致很多问题。...首先是统一流批服务网关，做实时数仓的时候可能会采用不同的引擎，比如 Flink 和 Spark，它们属于两套不同的服务，所以需要做统一流批的服务网关。其次是数据血缘、数据资产和数据质量服务化。
前言在大数据领域，流数据处理已经成为处理实时数据的核心技术之一。Apache Spark 提供了 Spark Streaming 模块，使得我们能够以分布式、高性能的方式处理实时数据流。...其中，状态计算是流数据处理中的重要组成部分，用于跟踪和更新数据流的状态。...未来的发展前景Apache Spark在大数据处理领域取得了巨大的成功，并且未来的应用方向和前景依然十分光明。...随着技术的不断发展和 Spark 社区的持续贡献，其应用方向和前景将继续保持活力。结语在流数据处理中，状态计算是实现更复杂、更灵活业务逻辑的关键。...Apache Spark 提供的 updateStateByKey 和 mapWithState 两个状态计算算子为用户提供了强大的工具，使得在实时数据流中保持和更新状态变得更加容易。
今天在刷题时候，遇到一个hard问题，也是挺有意思，在剑指offer的第41题和力扣【数据流中的中位数】。 题目描述是这样的： 中位数是有序列表中间的数。...例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中...可以维护常数表示数据总个数，查找中位数时候可以直接根据数量查找，时间复杂度为O(1).这样的时间复杂度在插入上优化为O(n)相比O(nlogn)有很大的提升。...这个就很巧妙了，我们将数据等半分到两个堆中，其中一个是小根堆，一个是大根堆，小根堆存最大的一半数据，大的中最小的在堆顶;大根堆存最小的一半数据，小的中最大的在堆顶，中位数就只可能在两个堆顶部分产生啦！...2.如果数据流中 99% 的整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？ 对于第一个问题，应该用什么方法优化呢？
数据流中的中位数 Desicription 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。...如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。
数据流的中位数 思路：维护一个大顶堆和一个小顶堆； import heapq class MedianFinder(object): def __init__(self): ""
链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/9be0172896bd43948f8a32fb954e1be1 来源：牛客网 如何得到一个数据流中的中位数...如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中...double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。...维护一个大根堆和一个小根堆 2，大根堆比小根堆长度大1或者相等 3，如果相等，先插入小根堆，弹出小根堆队首元素，插入大根堆 4，如果不等，先插入大根堆，弹出大根堆队首元素，插入小根堆 5，最后取队首元素的平均值或者长度更长的队首元素
Apache Flink 作为一款真正的流处理框架，具有较低的延迟性，能够保证消息传输不丢失不重复，具有非常高的吞吐，支持原生的流处理。...本文主要介绍 Flink 的时间概念、窗口计算以及 Flink 是如何处理窗口中的乱序数据。...二、Flink 中的时间概念 在 Flink 中主要有三种时间概念： （1）事件产生的时间，叫做 Event Time； （2）数据接入到 Flink 的时间，叫做 Ingestion Time； （3...）数据在 Flink 系统里被操作时机器的系统时间，叫做 Processing Time 处理时间是一种比较简单的时间概念，不需要流和系统之间进行协调，可以提供最佳的性能和最低的延迟。...而事件时间是事件产生的时间，在进入到 Flink 系统的时候，已经在 record 中进行记录，可以通过用提取事件时间戳的方式，保证在处理过程中，反映事件发生的先后关系。
Apache Flink 作为一款真正的流处理框架，具有较低的延迟性，能够保证消息传输不丢失不重复，具有非常高的吞吐，支持原生的流处理。...二、Flink 中的时间概念 在 Flink 中主要有三种时间概念: （1）事件产生的时间，叫做 Event Time； （2）数据接入到 Flink 的时间，叫做 Ingestion Time； （3...）数据在 Flink 系统里被操作时机器的系统时间，叫做 Processing Time 处理时间是一种比较简单的时间概念，不需要流和系统之间进行协调，可以提供最佳的性能和最低的延迟。...三、Flink 为什么需要窗口计算 我们知道流式数据集是没有边界的，数据会源源不断的发送到我们的系统中。...在 Flink 进行窗口计算的时候，需要去知道两个核心的信息： 每个 Element 的 EventTime 时间戳？（在数据记录中指定即可） 接入的数据，何时可以触发统计计算 ？
NowCoder 题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。...如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。.../* 小顶堆，存储右半边元素，并且右半边元素都大于左半边 */ private PriorityQueue right = new PriorityQueue(); /* 当前数据流读入的元素个数...; public void Insert(Integer val) { /* 插入要保证两个堆存于平衡状态 */ if (N % 2 == 0) { /* N 为偶数的情况下插入到右半边...* 因为右半边元素都要大于左半边，但是新插入的元素不一定比左半边元素来的大， * 因此需要先将元素插入左半边，然后利用左半边为大顶堆的特点，取出堆顶元素即为最大元素，此时插入右半边 *
插入排序 题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。...如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。...解法 插入的时候排序就好了，用插入排序 代码 class Solution { public: void Insert(int num) { res_vec.push_back
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.PriorityQueue; /** * 数据流中的中位数...* 如何得到一个数据流中的中位数？...如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。 * 如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...o1); // 小顶堆，并且大顶堆元素都大于小顶堆 PriorityQueue minHeap = new PriorityQueue(); // 当前数据流读入的元素个数
题目：数据流中的中位数 描述：如果数据流中读出奇数个值，那么中位数就是数值排序之后位于中间的数值，如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后的中间两个数的平均值。...方法一：排好序判断个数，然后得出中位数，这里代码就不写啦。 方法二：构建一个大顶堆和一个小顶堆，把数据流中的数据分别放到这俩个堆中，保证大顶堆的数据都小于小顶堆的数据，这样不用排序也能获取到中位数。...staticint count = 0; public static void add(Integer number) { if (count % 2 == 0) { // 为了使小顶堆里的数据都比大顶堆的数据大...每次插入都要进行操作 minHeap.add(number); // 加入的元素为基数时大顶堆 要多一个元素 根就是中位数了 maxHeap.add(minHeap.poll...count % 2 == 0) { return (minHeap.peek() +maxHeap.peek()) / 2.0; } else { // 为计数时大顶堆的根就是中位数
Apache Spark 不仅支持批数据计算还支持流式数据计算，但是SparkStreaming在底层架构、数据抽象等方面采用了批量计算的概念，其流计算的本质还是批（微批）计算。...近年来Apache Flink计算框架发展迅速，Flink以流处理为基础，对批数据也有很好的支持，尤其是在流计算领域相比其他大数据分布式计算引擎有着明显优势，能够针对流式数据同时支持高吞吐、低延迟、高性能分布式处理...一、Flink的定义Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在 无边界 和 有边界 数据流上进行有状态的计算。...图片Flink可以处理批数据也可以处理流数据，本质上，流处理是Flink中的基本操作，流数据即无边界数据流，在Flink中处理所有事件都可看成流事件，批数据可以看成是一种特殊的流数据，即有边界数据流，这与...图片Flink自从加入Apache后发展十分迅猛，自2014年8月发布0.6版本后，Flink仅用了3个月左右的时间，在2014年11月发布了0.7版本，该版本包含Flink目前为止最重要的 Flink
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