Kylin#KYLIN任务调度

kylin-cube在kylin页面构建完成无误的情况下,需要实现自动化调度,使用kylin提供的接口,实现自动化构建

有全量构建和增量构建

全量构建一般不适用于分区表，构建的方法直接不设置初始start时间和结束end时间即可

对于增量构建直接在接口中指定开始时间和结束时间即可(开始时间为表中数据最早的时间),对于这种full构建,如果kylin构建超过1个小时的往往不适用,构建时间太长了,这种全量构建使用与较小表的构建

这种构建的cube是始终是一个segment，等同于全量构建

对于一般的增量构建cube的构建,在接口中指定前一天和今天(不包含今天),只构建一天的数据,这种构建适用于数据量大的cube

这种构建每天都会产生一个segment,需要定期合并segment,kylin中提供了自动合并的参数,也可以手动合并

还有一种增量构建是对于动态分区表的构建,假设这张分区表每天更新最近90天的分区,那么如果cube也是构建90天的分区,那么也会造成每天都会产生一个segment,所以采取的策略是指定一个较长的时间区间更新(超过90天的数据),这样不会有segment产生，需要注意的是要定期更改初始构建时间

几个事项

关于segment的合并，对于一般的增量构建，怎么优化小segment的合并以及大segment合并的问题

关于segment的覆盖问题，假设有segment分区为20210401～20210501

kylin构建时间超过这个区间但是其他区间是没有数据的，我只想要未来三十天的数据

现在从底表中获取20210402～20210502区间的数据（底表只有未来三十天的数据），现在cube构建未来三十天数据，20210401的数据还保留吗？？如果还是保留着就只能全量构建了（底表无分区）

(测试结果是在kylin界面不可覆盖重复segment,使用脚本可以,脚本中带有删除segment的api)

答案：在选择《群星趋之若警件链》时，可以考虑以下几个方面：

1 主题：该剧的主题是警匪破案，如果你对这种类型的剧情感兴趣，那么可以考虑选择这部剧。

2 演员阵容：该剧的演员阵容非常强大，包括了很多实力派演员，如张译、李晨、海清等，如果你喜欢这些演员，那么可以考虑选择这部剧。

3 剧情设置：该剧的剧情设置非常紧凑，节奏明快，有很多悬疑和刺激的情节，如果你喜欢这种类型的剧情，那么可以考虑选择这部剧。

4 口碑评价：该剧的口碑评价较高，许多观众对该剧的评价比较好，如果你想选择一部好看的剧，那么可以参考该剧的口碑评价进行选择。

综上所述，选择《群星趋之若警件链》时可以结合以上几个方面进行考虑。

解释：以上几个方面是选择该剧时需要考虑的关键因素。主题、演员阵容、剧情设置和口碑评价是选择一部剧时最基本的考虑因素，能够全面地反映该剧的质量和受众评价。因此，在选择《群星趋之若警件链》时，需要综合考虑以上几个方面，以便做出更好的选择。

拓展：除了以上几个方面之外，还有一些其他的因素也可以考虑，比如剧情类型、导演风格、制作水平等。不同的人对于这些因素的重视程度也不同，因此在选择剧集时，需要根据自己的喜好和口味进行选择。同时，也可以参考一些电视剧推荐网站或者朋友的建议，以便更好地选择一部好看的剧集。

整理了各类场景应用中AI算法

一、图像CV

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二、人脸、体态、眼瞳、声音、指纹

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三、视频

视频分割、视频处理、视频理解、智能视觉、多媒体，视频内容分析，人体动作监控，视频分类，智能交通，人/动物轨迹分析，目标计数，目标跟踪，视频编辑-，精彩片段提取，新闻视频拆分，视频摘要，视频封面，视频拆条，视频标签-，视频推荐，视频搜索，视频指纹-，数字版权管理，广告识别，视频快速审核，视频版权，视频查重，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，无，无，视频，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，菜品识别，视频识别引擎，结肠息肉检测，胃镜评估系统，视频标签，场景识别，客流分析，手势识别，视频技术，短视频标签，视觉看点识别，动态封面图自动生成，智能剪辑，新闻拆条，智能插帧，视频技术，多模态媒资检索公测中，媒体内容分析，媒体内容审核，视频生成，视频动作识别，

四、ocr文字识别

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五、自然语言NPL

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6、知识图谱

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7、对话问答机器人

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8、翻译

协同翻译工具平台，电商内容多语言工具，文档翻译，专业版翻译引擎，通用版翻译引擎，无，机器翻译，无，机器翻译，音视频字幕平台，机器翻译，机器翻译niutrans，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译，机器翻译，文本翻译，语音翻译，通用翻译，自然语言翻译服务，文本翻译，翻译，语音翻译，实时语音翻译，文档翻译(开发版，机器翻译，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译实时长语音转写，录音文件长语音转写，翻译工具，机器翻译火速上线中

9、声音

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十、数据挖掘AI硬件

算法类型：包括二分类、多分类和回归，精准营销，表格数据预测，销量预测，交通流量预测，时序预测，大数据，无，机器学习使用手册，机器学习API文档，大数据处理，大数据传输，数据工厂，大数据分析，数据仓库，数据采集与标注，数据采集服务，数据标注服务，AI开发平台，全功能AI开发平台BML，零门槛AI开发平台EasyDL，AI硬件与平台，GPU云服务器，机器人平台，度目视频分析盒子，度目AI镜头模组，度目人脸应用套件，度目人脸抓拍机，人脸识别摄像机，昆仑AI加速卡，智能预测，购车指数，数据科学虚拟机，平台效率，云与AI，抗DDoS，天盾，网站漏洞扫描，网页防篡改，入侵检测防护，弹性云服务器，对象存储服务，云专线（CDA，AI计算机平台—360net深度学习基础模型，AI算法训练适配主流AI框架

十一、其他

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使用Xposed框架Hook第三方库API——以Google Admob广告为例

一背景

笔者一开始接触Xposed框架的时候，也是在此平台的博客上看到的一篇关于利用Xposed框架劫持登录界面的用户名和密码，链接如下 ：Android逆向分析之Xposed的hook技术。关于Xposed环境的搭建也可以参考上述链接，在此不作赘述。

由于其用到的是XposedHelpersjar的findAndHookMethod，这个方法要传递待Hook函数的参数列表，比较麻烦。利用XposedBridgejar的hookMethod，这个方法只需传入待Hook函数的实例（instance），再实现XC_MethodHook这个回调接口就能完成对任意API的Hook。

回到主题，要获取函数的实例，可以使用Java反射机制，对于Android系统的API可以很容易地反射得到函数的实例，但对于本文提到的第三方库API，反射获取第三方库API的实例会在跨应用时失效，需要换一种方式来获取第三方库API的实例，以下将作详细说明，并以广告API作为例子。

二类/API说明

IXposedHookLoadPackage接口

方法 描述

handleLoadPackage(XC_LoadPackageLoadPackageParam loadPackageParam)

这个方法用于在加载应用程序的包的时候执行用户的操作

loadPackageParam这个参数包含了加载的应用程序的一些基本信息，可以利用此参数获取API所在类的Class对象，从而获取API的实例。

XposedBridge类

方法 描述

hookMethod(Member hookMethod, XC_MethodHook callback)

1参数：Member hookMethod是待hook的API实例，即方法对象。

2回调接口：实现XC_MethodHook接口，重写待Hook API运行前和运行后的处理方法beforeHookedMethod和afterHookedMethod（举例如下）。

XposedBridge提供了很多API帮助开发者对函数进行hook，举个例子如下:

三编写Xposed模块Hook广告API

要对Google AdMob平台的API进行Hook，并且能够限制广告的显示。首先我们需要知道AdMob平台用于显示广告的API，通过查看AdMob广告接入指南，以横幅广告为例，其显示广告的API是属于comgoogleandroidgmsadsAdView类的loadAd()。Hook此API，并禁止它的运行。具体实现如下。

编写Xposed模块

四运行效果

1LogCat显示

在combigduckgamesflow这个包加载的时候，获取了loadAd这个API的实例，并限制了它的运行。

五总结

实际上，Xposed提供丰富的API给开发者对目标函数进行hook，由于本文是专门对于第三方库的函数进行hook，只提到了一些与之相关的API。在获取第三方库Class的时候，要利用到loadPackageParam这个参数，所以要实现IXposedHookLoadPackage这个接口。虽然，本文只是简单地提到了第三方广告库函数的hook，但可以扩展到通用的第三方库，可以以此提供参考。