import org.apache.flink.api.scala.createTypeInformation
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks
import o
6.3 窗口6.3.1 窗口的概念存储桶水位线只是用来推动窗口的关闭，但不决定数据分到哪个窗口6.3.2 窗口的分类按照驱动类型分类时间窗口计数窗口按照窗口分配数据的规则分类滚动窗口：参数为窗口的大小滑动窗口：参数为窗口大小，以及滑动步长数据会重叠运用场景，每个5分钟统计过去一小时的所有的活跃用户会话窗口：参数是会话的超时时间全局窗口6.3.3 窗口API的概览按键分区窗口经过按键分区后(keyb
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2023-08-23 20:09:30
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Flink开发-事件时间窗口EventTimeWindows1.Non-Keyed Tumbling Windows2.Keyed Tumbling Windows3.Keyed Session Windows Event Time指的是数据流中每个元素或者每个事件自带的时间属性，一般是事件发生的时间。由于事件从发生到进入Flink时间算子之间有很多环节，一个较早发生的事件因为延迟可能较晚到达，
时间语义Event Time : 事件创建的时间 （一般为kafka中消息中的时间字段，为事件消息的创建事件）Ingestion Time：数据进入Flink的时间 （如source读取到kafka流时的时间）Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器有关（算子执行当前时间时的时间）Watermark实时计算的输入数据是持续不断的，当我们进行窗口操作时需要一个有效的进度指标
Window的作用： Window是无限流上的一种核心机制，可以将流按照用户指定的策略分隔为一个个有限大小的窗口，然后对窗口中的数据进行聚合或者一些复杂计算的操作，例如统计最近5分钟某网站的点击数。 在流式计算领域，Window概念具有通用性，并非是Flink特有的机制。 Window中的一些概念：先再来回顾下Fli
Time类型在Flink中常用的Time类型：处理时间摄取时间事件时间处理时间是上图中，最后一步的处理时间，表示服务器中执行相关操作的处理时间。例如一些算子操作时间，在服务器上面的时间。如果你以处理时间作为流处理的时间处理方式，那么所有的基于时间的操作都会使用服务器的时间，来运行相关的操作。例如：一个小时的处理时间窗口，将会包含一个小时内的到达服务器内的所有数据。例如应用程序9:15am开始执行，
引出对于流处理系统来说，流入的消息是无限的，所以对于聚合或是连接等操作，流处理系统需要对流入的消息进行分段，然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作。消息的分段即称为窗口，流处理系统支持的窗口有很多类型，最常见的就是时间窗口，基于时间间隔对消息进行分段处理。本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口。对于目前大部分流处理系统来说，时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟来进行切分，这种
窗口我们已经了解了Flink中事件时间和水位线的概念，那它们有什么具体应用呢？当然是做基于时间的处理计算了。其中最常见的场景，就是窗口聚合计算。之前我们已经了解了Flink中基本的聚合操作。在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处理。所以聚合计算其实只能针对当前已有的数据——之后再有数据到来，就需要继续叠加、再次输出结果。这样似乎很“实时”
一、 时间语义与 Wartermark 1、 Flink 中的时间语义在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示： Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的 日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事 件时间戳。 Ingestion Time：是数据进入 Fli
Flink-时间窗口源码分析Flink系列文章更多Flink系列文章请点击Flink系列文章更多大数据文章请点击大数据好文推荐1 时间窗口基本概念见Flink学习1-基础概念-时间窗口窗口生命周期：2 滚动窗口2.1 基于Blink的滚动EventTime时间窗口源码分析2.1.1 概述我们现在开始用Flink 1.10，该版本可使用很多Blink特性，我们重点在研究Flink SQL实现流平台，
一、时间类型事件时间：指时间发生的时间，一旦确定之后再也不会改变。处理时间：指消息被计算引擎处理的时间，以各个计算节点的本地时间为准。摄取时间：指事件进去流处理系统的时间，对于一个事件来说，使用其被读取的那一刻时间戳。二、窗口 2.1 窗口类型Count Window(计算窗口) 1）Tumble Count Window：累积固定个
本文阐述 Flink 的事件时间和 Watermark 机制，剖析 Watermark 产生和传递的流程。1 Event time 和 Watermark 的关系1.1 Event time 和 Processing time介绍Event time 事件时间和Processing time 处理时间主要区别是产生时间不同，前者是事件的实际发生时间，后者是机器的系统处理时间，如下图所
时间特性、窗口、Watermark代码实践一、前言二、时间特性1 ProcessingTime 处理时间2 EventTime 事件时间3 IngestionTime 摄入时间4 设置时间特性的代码三、Window1 代码结构2 时间窗口2.1 滚动时间窗口2.2 滑动时间窗口2.3 会话窗口3 计数窗口3.1 滚动计数窗口3.2 滑动计数窗口四、处理迟到数据1 理想情况2 watermark2
Flink 框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。而当我们在流式计算环境中数据从 Source 产生，再到转换和输出，这个过程由于网络和反压的原因会导致消息乱序。因此，需要有一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Flink 的窗口和时间根据窗口数据划分的不同，目前 Flink 支持如下 3 种：滚动窗口，窗口数据有固定的大小，窗口中的数据不会叠加；滑动窗口，窗口数据有固定的大小
一、时间属性 Flink能够处理基于不同时间概念的流数据。 处理时间是指执行相应操作的机器的系统时间（也称为“挂钟时间”）。 事件时间是指基于附加到每一行的时间戳对流数据的
前言窗口是flink最重要的几个部分之一， 如何对流计算的大量数据进行聚合处理以及控制流计算中发生的大量数据延时，或者数据提前来到导致的计算错误，flink使用window（窗口）给出了一份非常圆满的答案。对于窗口的介绍flink 的底层架构设计上其实是没有批处理（batch）的概念，在flink看来，批处理就是对于流处流（stream）一种特殊处理。但是在实际的业务情况中，经常有需要对于一段范围
本系列每篇文章都是从一些实际的 case 出发，分析一些生产环境中经常会遇到的问题本文主要分为两部分：第一部分（第 1 - 3 节）的分析主要针对 flink，分析了 flink 天级别窗口的中存在的时区问题以及解决方案。第二部分（第 4 节）的分析可以作为所有时区问题的分析思路，主要以解决方案中的时区偏移量为什么是加 8 小时为案例做了通用的深度解析。为了让读者能对本文探讨的问题有一个大致了解，
本篇概览本文是《Flink处理函数实战》系列的第四篇，内容是学习以下两个窗口相关的处理函数：ProcessAllWindowFunction：处理每个窗口内的所有元素；ProcessWindowFunction：处理指定key的每个窗口内的所有元素；关于ProcessAllWindowFunctionProcessAllWindowFunction和《Flink处理函数实战之二：ProcessFu
Flink中的时间语义Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。Ingestion Time：是数据进入Flink的时间。Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是Processing Time。例子某些应用场
# Java设置时间为年月日的方法
## 简介
在Java中，设置时间为年月日可以使用`java.time.LocalDate`类。该类提供了丰富的日期和时间处理方法，能够满足绝大部分时间操作的需求。
在本文中，我将向你介绍如何使用Java设置时间为年月日，并提供详细的代码示例和解释。
## 整体流程
下表展示了设置时间为年月日的整体流程。
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