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干货丨DolphinDB高频数据处理技巧:非等间隔的时间序列处理

高频时间序列的处理中,经常会用到滑动,偏移,聚合,转置,关联等操作。譬如说我想对一个某指标列用过去一个小时的数据的均值来做平滑处理,又或者想找到每一个时刻,该指标一个小时前的相应的指标值。如果序列中每个指标的间隔是相等的而且中间没有缺失数据,譬如说0.5s,3s,那么我们可以把时间窗口转化成固定记录条数的窗口,基本上常用的数据分析软件语言都可以完成滑动窗口函数功能。如果条件不能满足,就变成了比较复杂的非等间隔的时间序列处理问题。 假设有一组这样的数据: time val ------ --- 12:31m 1 12:33m 2 12:34m 3 12:35m 4 12:37m 5 12:40m 6 12:41m 7 12:42m 8 12:43m 9 12:45m 10 我们在每一个时间点上,需要计算过去5分钟内val的均值。由于每条数据的时间间隔不相等,我们不能确定时间窗口的数据条数。因此,我们需要将数据逐条与时间窗口的边界对比,找到时间窗口中的数据,再计算avg(val)。 这一类问题,DolphinDB和kdb均提供了window join...

Neo4j 导入 Nebula Graph 的实践总结

摘要: 主要介绍如何通过官方 ETL 工具 Exchange 将业务线上数据从 Neo4j 直接导入到 Nebula Graph 以及在导入过程中遇到的问题和优化方法。 本文首发于 Nebula 论坛:https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/2044 1 背景 随着业务数据量不断增长,业务对图数据库在线数据实时更新写入和查询的效率要求也不断增加。Neo4j 存在明显性能不足,Neo4j 社区开源版本只支持单机部署,扩展能力存在比较大的问题,无法满足读写性能的线性扩展以及读写分离的业务需求,并且开源版本 Neo4j 对点和边的总数据量也有限制;而 Neo4j 企业版因果集群也存在单机主节点 Cypher 实时写入的性能瓶颈。 相比于 Neo4j,Nebula Graph 最大的特色便是采用 shared-nothing 分布式的架构,无单主写入瓶颈问题,读写支持线性扩展,擅长处理千亿节点、万亿条边的超大规模数据集。 本文主要介绍如何通过官方 ETL 工具 Exchange 将业务线上数据从 Neo4j 直接导入到 Nebula Graph ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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