平博炸金花博彩新闻_[[436466]] 1.序篇

此节即是窗口团聚章节的第三篇开云真人百家乐，上节先容了 1.13 window tvf tumble window 兑现，本节主要先容 1.13. window tvf 的一个重磅更新，即 cumulate window。

USDA8月供需报告下调2023/24年度美豆单产预估至50.9蒲/英亩（7月预估为52蒲/英亩），美豆产量下调至42.05亿蒲，期末库存预估为2.45亿蒲。报告中性偏多，美豆类期货跌势放缓。天气预报显示，未来6-10日美豆主产区气温偏低，降水量高于均值，旱情缓解，对作物生长有利，天气因素使美豆承压。MPOB公布的7月马棕供需数据显示，月马棕产量161万吨，环比增加11.2%，高于预期的155-160万吨；出口135.4万吨，环比增加15.6%，进口10.4万吨，环比减少23.2%；库存173.1万吨，环比略增0.68%，低于市场预期的178-180万吨。报告较预期中性偏多，短期对棕油或有支撑，马棕油跌势放缓。国内方面，油脂分化，豆油偏强，棕榈油菜油偏弱。库存方面，截止到2023年第31周末，国内三大食用油库存总量为228.35万吨，周度下降0.59万吨，环比下降0.26%，同比增加73.54%。其中豆油库存为127.12万吨，周度增加2.61万吨，环比增加2.10%，同比增加44.54%；食用棕油库存为51.09万吨，周度下降3.81万吨，环比下降6.94%，同比增加132.97%；菜油库存为50.14万吨，周度增加0.61万吨，环比增加1.23%，同比增加131.06%。近期大豆进口检验速度较缓，部分油厂出现停机，大豆压榨量下滑，豆油豆粕现货价格有支撑。目前市场聚焦天气炒作，持续关注8月美豆产区天气，短期油脂回调，长期看涨。

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本节从以下几个章节给全球详备先容 cumulate window 的才略。

愚弄场景先容 预期的后果 惩处决策先容 转头及瞻望篇 2.愚弄场景先容

先来一个简便的小访问：在及时场景中，你见到过最多的主义需求场景是哪一种?

谜底：博主服气，占比相比多的不是 PCU(即同期在线 PV，UV)，而是周期内累计 PV，UV 主义(如每天累计到现时这一分钟的 PV，UV)。因为这类主义是一段周期内的累计现象，对分析师来说更具统计分析价值，而且确切扫数的复合主义齐是基于此类主义的统计(否则离线为啥齐要一天的数据，而不要一分钟的数据呢)。

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本文要先容的即是周期内累计 PV，UV 主义在 flink 1.13 版块的最优惩处决策。

3.预期的后果

先来一个本色案例来望望在具体输入值的场景下，输出值应该长啥样。

主义：每天的截至现时分钟的累计 money(sum(money))，去重 id 数(count(distinct id))。每天代表窗口大小为 1 天，分钟代表出动步长为分钟级别。

来一波输入数据：

预期输出数据：

改换为折线图长这么：

当日累计

不错看到，其特色就在于，每一分钟的输出结束齐是本日零点累计到现时的结束。

皇冠客服飞机：@seo3687 4.惩处决策先容 4.1.flink 1.13 之前

可选的惩处决策有两种

tumble window(1天窗口) + early-fire(1分钟) group by(1天) + minibatch(1分钟)

可是上述两种惩处决策产出的齐是 retract 流，对于 retract 流存在的短处见如下著述：

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踩坑记 | flink sql count 还有这种坑!

况兼 tumble window + early-fire 的触发机制是基于处理技艺而非事件技艺，具体短处见如下著述：

https://mp.weixin.qq.com/s/L8-RSS6v3Ppts60CWngiOA

4.2.flink 1.13 及之后

出身了 cumulate window 解法，具体见官网勾通：

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/sql/queries/window-tvf/#cumulate

如下官网文档所示，先容 cumulate window 的第一句话即是 cumulate window 相当符合于之前使用 tumble window + early-fire 的场景。不错说 cumulate window 即是在用户遐想周期内累计 PV，UV 主义时，使用了 tumble window + early-fire 后发现这种决策存在了许多坑的情况下，而出身的!

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cumulate window

其遐想机制如下图所示：

cumulate window

已经以刚刚的案例评释，以天为窗口，每分钟输出一次本日零点到现时分钟的累计值，在 cumulate window 中，其窗口分手行径如下：

[2021-11-01 00:00:00, 2021-11-01 00:01:00] [2021-11-01 00:00:00, 2021-11-01 00:02:00] [2021-11-01 00:00:00, 2021-11-01 00:03:00] ... [2021-11-01 00:00:00, 2021-11-01 23:58:00] [2021-11-01 00:00:00, 2021-11-01 23:59:00]

第一个 window 统计的是一个区间的数据;第二个 window 统计的是第一区间和第二个区间的数据;第三个 window 统计的是第一区间，第二个区间和第三个区间的数据。

那么以 cumulate window 兑现上述的需求，具体的 SQL 如下：

SELECT 开云真人百家乐UNIX_TIMESTAMP(CAST(window_end AS STRING)) * 1000 as window_end,        window_start,        sum(money) as sum_money,       count(distinct id) as count_distinct_id FROM TABLE(CUMULATE(          TABLE source_table          , DESCRIPTOR(row_time)          , INTERVAL '60' SECOND          , INTERVAL '1' DAY)) GROUP BY window_start,          window_end 

其中 CUMULATE(TABLE source_table, DESCRIPTOR(row_time), INTERVAL '60' SECOND, INTERVAL '1' DAY) 中的INTERVAL '1' DAY 代表窗口大小为 1 天，INTERVAL '60' SECOND，窗口分手步长为 60s。

其中 window_start, window_end 字段是 cumulate window 自动生成的类型是 timestamp(3)。

window_start 固定为窗口的开动技艺。window_end 为一个子窗口的结束技艺。

最终结束如下。

输入数据：

输出数据：

Notes：天级别窗口分手的时候一定要闲隙时区问题喔!https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/docs/dev/table/timezone/

4.3.cumulate window 甘愿会析

领先 cumulate window 是一个窗口，其窗口遐想的触发亦然透彻由 watermark 推动的。与 tumble window 不异。

以上述天窗口分钟累计案例例如：cumulate window 爱戴了一个 slice state 和 merged state，slice state 即是每一分钟内窗口数据(叫作念切片)，merged state 的作用是当 watermark 推动到下一分钟时，这一分钟的 slice state 就会被 merge 到 merged stated 中，因此 merged state 中的值即是本日零点到现时这一分钟的累计值，咱们的输出结束即是从 merged state 获取的。

4.4.cumulate window 若何惩处 tumble window + early-fire 的问题

问题1：tumble window + early-fire 处理技艺触发的问题。

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cumulate window 不错以事件技艺鼓舞进行触发。

问题2：tumble window + early-fire retract 流问题。

cumulate window 是 append 流，当然莫得 retract 流的问题。

网络博彩游戏注册送彩金 5.转头

本文主要先容了 window tvf 兑现的 cumulate window 团聚类主义的场景案例以偏激运行旨趣：

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先容了周期内累计 PV，UV 是咱们最常用的主义场景质疑。

在 tumble window + early-fire 能够 groupby + minibatch 遐想周期内累计 PV，UV 存在多样问题是，出身了 cumulate window 帮咱们惩处了这些问题，并以一个案例进行评释。

本文转载自微信公众号「大数据羊说」