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SQL/BigQuery中固定持续时间的滑动窗口

在SQL/BigQuery中，固定持续时间的滑动窗口是一种用于处理时间序列数据的技术。它允许我们在给定的时间范围内对数据进行聚合和分析。

概念：固定持续时间的滑动窗口是一种时间窗口，它的大小是固定的，并且在时间轴上以固定的间隔滑动。这个窗口可以覆盖连续的时间段，并且可以根据需要进行调整。

分类：固定持续时间的滑动窗口可以根据窗口的大小和滑动的间隔进行分类。常见的分类包括滚动窗口和滑动窗口。

优势：

数据聚合：通过使用固定持续时间的滑动窗口，我们可以对时间序列数据进行聚合，以便进行统计分析和计算。
实时分析：滑动窗口可以在数据流中实时进行操作，使得我们能够及时获得最新的分析结果。
灵活性：通过调整窗口的大小和滑动的间隔，我们可以根据需求对数据进行不同粒度的聚合和分析。

应用场景：

实时监控：通过使用固定持续时间的滑动窗口，可以对实时监控数据进行聚合和分析，例如网络流量监控、服务器性能监控等。
数据分析：滑动窗口可以用于对时间序列数据进行统计分析，例如销售数据分析、用户行为分析等。
数据挖掘：通过对滑动窗口中的数据进行挖掘和分析，可以发现隐藏在时间序列数据中的模式和趋势。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列与数据分析和处理相关的产品，以下是其中一些推荐的产品：

腾讯云数据仓库（TencentDB for TDSQL）：提供高性能、可扩展的云原生数据库服务，适用于大规模数据存储和分析。
腾讯云数据分析引擎（TencentDB for TAPD）：提供强大的数据分析和挖掘功能，支持在大规模数据集上进行复杂的查询和计算。
腾讯云流计算（Tencent Cloud StreamCompute）：提供实时数据处理和分析的能力，支持滑动窗口等时间窗口操作。

产品介绍链接地址：

腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云数据分析引擎：https://cloud.tencent.com/product/tapd
腾讯云流计算：https://cloud.tencent.com/product/sc

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【系统设计】系统设计基础：速率限制器

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Golang 语言怎么实现访问流量限流?

01 介绍为了保护业务系统不会在访问流量过载的情况下出现问题，我们就需要限流。常见的限流算法有：固定时间窗口限流算法，滑动时间窗口限流算法，漏桶限流算法，令牌桶限流算法。...其中固定时间窗口限流算法和滑动时间窗口限流算法比较简单，感兴趣的读者可以自己去研究。...02 漏桶所谓漏桶算法，就像一个漏斗一样，把倒入的水比作访问流量，把流出的水比作业务系统处理的请求，当访问流量过大时，漏桶就会积水，甚至水会溢出。 ?...图片来自网络推荐 uber 团队开源的一个 Golang 语言实现的关于漏桶限流算法的开源库。...，而放入令牌的速度决定了处理请求的平均速度。

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寻觅Azure上的Athena和BigQuery（一）：落寞的ADLA

AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。...AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...因本文主要关注分析云存储中数据的场景，所以两者差异这里不作展开。对于习惯了Athena/BigQuery相关功能的Azure新用户，自然也希望在微软云找到即席查询云存储数据这个常见需求的实现方式。...任务(Job)是ADLA中的核心概念，我们可以新建一个任务，配以一段U-SQL脚本来表达和前面Athena例子中SQL相同的语义：(ADLA没有交互式查询窗口，所以我们把结果落地存储到一个csv文件中)...可以看到U-SQL写起来很有意思，的确是结合了C#和SQL的语法与特点。与SQL类似，其核心处理对象为RowSet，即行的集合。

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构建端到端的开源现代数据平台

SQL 或复杂的 Spark 脚本组成，但同样在这“第三次浪潮”中我们现在有了必要的工具更好地管理数据转换。...因此我们将 BigQuery 用作该平台的数据仓库，但这并不是一定的，在其他情况下选择其他选项可能更适合。在选择数据仓库时，应该考虑定价、可扩展性和性能等因素，然后选择最适合您的用例的选项。...建立连接后，您可以试验不同的图表类型、构建仪表板，甚至可以利用内置 SQL 编辑器向您的 BigQuery 实例提交查询。...15] 附加说明: [https://github.com/GoogleCloudPlatform/bigquery-utils/tree/master/views/audit#getting-started-with-bigquery_audit_logs_v2sql...](https://github.com/GoogleCloudPlatform/bigquery-utils/tree/master/views/audit#getting-started-with-bigquery_audit_logs_v2sql

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使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

作者 | Kamil Charłampowicz 译者 | 王者策划 | Tina 使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？...我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。...我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。

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20亿条记录的MySQL大表迁移实战

我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。...我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。...另一点很重要的是，所有这些都是在没有停机的情况下完成的，因此客户不会受到影响。总结总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。...原文链接： https://blog.softwaremill.com/our-way-of-dealing-with-more-than-2-billion-records-in-sql-database

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再见了TCP（性能优化）

WAIT状态的连接，此时一定小心作为被动方的你的应用程序是不是有BUG，没有调用close函数去发送FIN报文。...数据传输性能提升数据传输性能提升的主要方法为：扩容滑动窗口发送更多的数据配置合适的内存指标，缓冲区动态调节扩充滑动窗口 TCP连接由内核维护，内核会为每个连接建立内存缓冲区。...流量控制中我们已经讲述了滑动窗口对数据包发送的影响，TCP头部中窗口字段只占用16位（2字节），因此最大可以发送64KB大小的数据，随着网络的高速发展，64KB的窗口其实是很小的，因此在TCP中采用了扩充窗口的方式...是否扩充滑动窗口由内核参数tcp_window_scaling控制： # 查看是否启用扩容滑动窗口 # 默认是打开 cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_window_scaling...使用扩充滑动窗口功能需要在各自的SYN报文中发送这个选项，并且被动方必须在主动方的SYN报文包含这个选项时才可以在自己的SYN报文中发送这个选项。

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计算机网络：这是一份全面 & 详细的TCP协议学习指南

原因2：防止上文提到的早已失效的连接请求报文出现在本连接中客户端发送了最后1个连接释放请求确认报文后，再经过2MSL时间，则可使本连接持续时间内所产生的所有报文段都从网络中消失。...工作原理对于发送端：每收到一个确认帧，发送窗口就向前滑动一个帧的距离当发送窗口内无可发送的帧时（即窗口内的帧全部是已发送但未收到确认的帧），发送方就会停止发送，直到收到接收方发送的确认帧使窗口移动...滑动窗口协议的重要特性只有接收窗口向前滑动、接收方发送了确认帧时，发送窗口才有可能（只有发送方收到确认帧才是一定）向前滑动停止-等待协议、后退N帧协议 & 选择重传协议只是在发送窗口大小和接收窗口大小上有所差别...数据链路层的滑动窗口协议中，窗口的大小在传输过程中是固定的（注意要与TCP的滑动窗口协议区别） 8.3 实现无差错传输的解决方案核心思想：采用一些可靠传输协议，使得出现差错时，让发送方重传差错数据：...缺：重传时又必须把原来已经传送正确的数据帧进行重传（仅因为这些数据帧前面有一个数据帧出了错），将导致传送效率降低由此可见，若信道传输质量很差，导致误码率较大时，后退N帧协议不一定优于停止-等待协议

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原因2：防止上文提到的早已失效的连接请求报文出现在本连接中客户端发送了最后1个连接释放请求确认报文后，再经过2MSL时间，则可使本连接持续时间内所产生的所有报文段都从网络中消失。...先理解2个基础概念：发送窗口、接收窗口工作原理对于发送端：每收到一个确认帧，发送窗口就向前滑动一个帧的距离当发送窗口内无可发送的帧时（即窗口内的帧全部是已发送但未收到确认的帧），发送方就会停止发送...滑动窗口协议的重要特性只有接收窗口向前滑动、接收方发送了确认帧时，发送窗口才有可能（只有发送方收到确认帧才是一定）向前滑动停止-等待协议、后退N帧协议 & 选择重传协议只是在发送窗口大小和接收窗口大小上有所差别...数据链路层的滑动窗口协议中，窗口的大小在传输过程中是固定的（注意要与TCP的滑动窗口协议区别） 8.3 实现无差错传输的解决方案核心思想：采用一些可靠传输协议，使得出现差错时，让发送方重传差错数据：...缺：重传时又必须把原来已经传送正确的数据帧进行重传（仅因为这些数据帧前面有一个数据帧出了错），将导致传送效率降低由此可见，若信道传输质量很差，导致误码率较大时，后退N帧协议不一定优于停止-等待协议

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SQL函数 DATEDIFF

SQL函数 DATEDIFF 日期/时间函数，返回两个日期之间指定日期部分的整数差。...例如，指定连续年份的任意两个日期(例如2018-09-23和2019-01-01)返回的年份DATEDIFF为1，而不管这两个日期之间的实际持续时间是大于还是小于365天。...，或者日期被完全省略， IRIS会检查滑动窗口来解释日期。...系统范围内滑动窗口的默认值是1900; 因此，在默认情况下，两位数的年份被认为是在20世纪。...日期之间的实际持续时间不被考虑: SELECT DATEDIFF('yyyy','1910-08-21','1911-08-21') AS ExactYear, DATEDIFF('yyyy

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春城无处不飞花，小白带你侃SparkStreaming(实战应用篇)

等待关闭 ssc.awaitTermination() } } 程序运行，我们在命令行窗口下输入一串以空格间隔的字符。...3.3 reduceByKeyAndWindow 3.3.1 图解滑动窗口转换操作的计算过程如下图所示，我们可以事先设定一个滑动窗口的长度(也就是窗口的持续时间)，并且设定滑动窗口的时间间隔(每隔多长时间执行一次计算...)，比如设置滑动窗口的长度(也就是窗口的持续时间)为24H,设置滑动窗口的时间间隔(每隔多长时间执行一次计算)为1H 那么意思就是：每隔1H计算最近24H的数据 ?...: Duration,窗口滑动间隔 //注意:windowDuration和slideDuration必须是batchDuration的倍数 //windowDuration=slideDuration...该案例中我设置的窗口长度windowDuration=10，窗口的滑动距离slideDuration=5 那么执行结果就是每隔5s计算最近10s的数据所以无论你再怎么输入，程序每次也只计算最近10s

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Flink最锋利的武器：Flink SQL入门和实战 | 附完整实现代码

，目前 Apache Flink 有如下 3 种 Bounded Window： 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。...因此当 slide 值小于窗口 size 的值的时候多个滑动窗口会重叠，具体语义如下： ?...； HOP_START 表示窗口开始时间； HOP_END 表示窗口结束时间； timeCol 表示流表中表示时间字段； slide 表示每次窗口滑动的大小； size 表示整个窗口的大小，如秒、分钟...'1' HOUR, INTERVAL '1' DAY), product Session Window 会话时间窗口没有固定的持续时间，但它们的界限由 interval 不活动时间定义，即如果在定义的间隙期间没有出现事件

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