StreamPhysicalOverAggregate doesn't support consuming update changes which is produced by node GroupAggregate(groupBy=[D], select=[D, SUM(Rpay) AS trade])

这个错误是由于使用了StreamPhysicalOverAggregate操作符，但它不支持处理由GroupAggregate节点产生的更新操作。这是因为GroupAggregate节点会对输入数据进行分组和聚合，从而改变了数据的形式。而StreamPhysicalOverAggregate操作符只能处理没有分组的流数据，并且不支持使用聚合函数。

要解决这个问题，可以尝试将StreamPhysicalOverAggregate操作符替换为支持处理分组数据的操作符，例如StreamPhysicalGroupAggregate。另外，如果需要使用聚合函数，可以在GroupAggregate节点中使用它们，并将结果作为单独的列输出。这样，StreamPhysicalOverAggregate操作符就可以处理这些列，而不会收到更新操作的影响。

相关问题

Recall that to solve (P2) in the tth time frame, we observe ξt 􏰗 {hti, Qi(t), Yi(t)}Ni=1, consisting of the channel gains {hti}Ni=1 and the system queue states {Qi(t),Yi(t)}Ni=1, and accordingly decide the control action {xt, yt}, including the binary offloading decision xt and the continuous resource allocation yt 􏰗 􏰄τit, fit, eti,O, rit,O􏰅Ni=1. A close observation shows that although (P2) is a non-convex optimization problem, the resource allocation problem to optimize yt is in fact an “easy” convex problem if xt is fixed. In Section IV.B, we will propose a customized algorithm to efficiently obtain the optimal yt given xt in (P2). Here, we denote G􏰀xt,ξt􏰁 as the optimal value of (P2) by optimizing yt given the offloading decision xt and parameter ξt. Therefore, solving (P2) is equivalent to finding the optimal offloading decision (xt)∗, where (P3) : 􏰀xt􏰁∗ = arg maximize G 􏰀xt, ξt􏰁 . (20) xt ∈{0,1}N In general, obtaining (xt)∗ requires enumerating 2N offloading decisions, which leads to significantly high computational complexity even when N is moderate (e.g., N = 10). Other search based methods, such as branch-and-bound and block coordinate descent [29], are also time-consuming when N is large. In practice, neither method is applicable to online decision- making under fast-varying channel condition. Leveraging the DRL technique, we propose a LyDROO algorithm to construct a policy π that maps from the input ξt to the optimal action (xt)∗, i.e., π : ξt 􏰕→ (xt)∗, with very low complexity, e.g., tens of milliseconds computation time (i.e., the time duration from observing ξt to producing a control action {xt, yt}) when N = 10.，为什么要使用深度强化学习

在这个问题中，我们需要使用深度强化学习来解决一个在线决策问题，即在快速变化的信道条件下，每个时刻需要决定哪些任务应该在本地执行，哪些任务应该在边缘设备上执行。由于任务数量可能很大，传统的搜索和优化方法在计算上非常昂贵，因此我们需要使用更高效的方法。深度强化学习可以学习一个策略，该策略可以在给定当前状态时返回最优的行动，而且可以通过训练过程自适应地处理不同的任务和信道条件。因此，通过使用深度强化学习，我们可以在快速变化的环境中快速地做出优化的决策，这对于边缘计算等实时应用非常重要。

#!/bin/bash #变量不能为空 if [ "$1" = "" -a "$2" = "" -a "$3" = "" -a "$4" = "" -a "$5" = "" ];then echo "please specify variable bfe_log_dir mysqlHost mysqlPort mysqlDBName time" exit 0 fi loadDataFile="./time_consuming.log" logFilesDir="./log_files.txt" fileDate=$(date -d $5' minute ago' +'%Y-%m-%d %H:%M:%S') nowDate=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') if [ ! -f $logFilesDir ];then touch $logFilesDir echo "create log_files success." else echo "log_files ready" fi find $1 -type f -newermt "$fileDate" ! -newermt "$nowDate" -name 'access_2.log.*' > $logFilesDir if [ ! -f $loadDataFile ];then touch $loadDataFile echo "create load date file success." else echo "load date file ready" fi echo > $loadDataFile #start read bfe log file while read line do echo "read bfe log file: "$line #采集Link-trace-id,backendDur字段信息 cat $line | grep "type\[Req\]" | awk -F"]" '{print $1,$12}' | awk -F"[\[ ]" '{print $2","$5}' |awk -F , '{if($1!="-")print}' >> $loadDataFile done < $logFilesDir echo "backent dur write file success." #将采集信息插入到数据库中 loadCommand="load data local infile '$loadDataFile' into table ai_backend_dur_log fields terminated BY ',' lines terminated BY '\n' (trace_id,backend_dur);" mysql --local-infile=1 -u gzaipbc -pGzaipbc@123 -h $2 -P $3 $4 -e "$loadCommand" exit 0

这是一个 Bash 脚本，主要功能是从指定目录中读取符合时间范围内的日志文件，提取其中的特定字段信息，然后将这些信息插入到指定的 MySQL 数据库表中。具体流程如下：

1. 首先判断是否传入了必要的参数，如果没有就提示用户输入。
2. 创建用于记录符合时间范围内的日志文件名的文件 log_files.txt。
3. 使用 find 命令查找指定目录中符合时间范围内的日志文件，将其文件名写入 log_files.txt 中。
4. 创建用于记录采集到的信息的文件 time_consuming.log。
5. 读取 log_files.txt 中的每个日志文件，使用 grep 和 awk 命令从中提取出 Link-trace-id 和 backendDur 两个字段的信息，将其写入 time_consuming.log 文件中。
6. 将 time_consuming.log 文件中的信息通过 load data 命令插入到指定的 MySQL 数据库表中。

注意，脚本中的参数依次为：bfe_log_dir（指定的目录）、mysqlHost（MySQL 主机名）、mysqlPort（MySQL 端口号）、mysqlDBName（MySQL 数据库名）、time（时间范围，单位为分钟）。另外，脚本中的 MySQL 用户名和密码都是写死的，需要根据具体情况修改。