原始再来人物

这里的FlinkSessionWindow其实就是前文提到的构造完毕的基准簇，它包含了所有被关联进来的原始数据，以及按照一定规则处理好的二级字段。至于它怎么在关联的时候进行字段抽取呢，后续再来讨论这个规则，此处就先认为，在窗口完成的时候就把簇计算出来了，并完成了所需字段计算和抽取。

以上吹那么多，接下来仅仅是描述一个简单的算法而已，原因就是我在做数据清洗的过程中，一般只需要拿原始数据即可，从原始数据再来构建业务数据。典型的就是K线数据的周期转换，服务器拿到每天日线的原始历史数据，继而可以延伸出复权数据，周期数据、指标数据等。复权和指标算法后面会写，这里先讲一个简单的周期转换算法，即日线转周线、月线、年线，分钟周期5分钟、15分钟、30分钟、60分钟转换等。

上面的2D和3D版的对比，两台元祖简直一毛一样了。再来**它和原始素组模型的效果对比，原件是不是感觉如同小学时候的地摊玩具。

但也有水友对此并不买单，并直言无论是Doinb，乌兹还是各大复盘UP主最终的目的都只是想要流量而已，因此对于Doinb和乌兹而言只要足够夸张就可以吸引眼球，就像此前乌兹还公开表示过京东天下第一，看好京东全胜。而UP主更需要标新立异，故意跟水友们的认知反着来，以此营造一种“高等教学”或“独家分析”的感觉。与其看他们在这里吹水，不如趁此时间多玩会饰演狂飙徐江的贾冰代言的原始传奇，等他们发布下一个视频再来笑话。

最后我们再来看看经济对比赛结果的影响，因为原始数据集已经给出来两队经济之差这个特征，所以我们直接进行画图比较即可。

这里的FlinkSessionWindow其实就是前文提到的构造完毕的基准簇，它包含了所有被关联进来的原始数据，以及按照一定规则处理好的二级字段。至于它怎么在关联的时候进行字段抽取呢，后续再来讨论这个规则，此处就先认为，在窗口完成的时候就把簇计算出来了，并完成了所需字段计算和抽取。