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
最近天气时好时坏，忽冷忽热，感冒的人有点多，注意防寒保暖。笔者讲解 Apache Flink 培训系列课程已经有一段时间了，一些读者反馈完成了所有实验并应用到生产实际案例，这真的非常棒，学有所成。笔者今天继续讲解 Apache Flink 培训系列课程中的 Window 生态的内容。Window 引入打开窗，让春风驻进。哦，不，是打开窗，让 Flink 驻进。对 Flink 有所了解的读者应该都知
Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture）是由阿里巴巴开源的一个分布式事务解决方案，旨在解决微服务架构中的分布式事务问题，确保数据的一致性和可靠性。以下是对 Seata 技术的详细总结。概述 Seata：是一个简单、易用、高性能的分布式事务解决方案，由阿里巴巴开源。 主要用于解决微服务架构中的分布式事务问题，确保数据的一
我们经常需要在一个时间窗口维度上对数据进行聚合，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理。本文将介绍如何在Flink上进行窗口的计算。一个Flink窗口应用的大致骨架结构如下所示：// Keyed Window
stream
.keyBy(...) &l
目录1. 增量聚合函数（incremental aggregation functions）（1）归约函数（ReduceFunction）（2）聚合函数（AggregateFunction）2. 全窗口函数（full window functions）（1）窗口函数（WindowFunction）（2）处理窗口函数（ProcessWindowFunction）3. 增量聚合和全窗口函数的结合使用4
大家好，我是小寒~从今天开始，我们开始分享 FLink 系列相关的文章在Flink中有四大基石，分别是 Time、Window、CheckPoint 和 State，今天我们就先来分享一下 FLink 中的时间和窗口概念。我们都知道flink是流式的、实时的计算引擎。所谓的流式就是指数据源源不断的流进来，是一个无界的数据流，但是我们在进行计算的时候必须在一个有边界的范围内进行，那边界该如何确定呢？
# Python设置SAC起始时间为0
在地震学数据处理中，SAC（Seismic Analysis Code）是一种常用的数据处理软件，用于对地震波形数据进行分析和处理。在使用SAC软件处理数据时，有时候需要将地震波形数据的起始时间设置为0，以便更好地进行后续分析和处理。本文将介绍如何使用Python编程语言来实现这一目标。
## SAC起始时间设置为0的方法
在SAC软件中，可以通过在命
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
窗口在处理数据前，会对数据做分流，有两种控制流的方式，按照数据流划分：Keyed和Non-Keyed WindowsKeyed Windows：就是有按照某个字段分组的数据流使用的窗口，可以理解为按照原始数据流中的某个key进行分类，拥有同一个key值的数据流将为进入同一个window，多个窗口并行的逻辑流。stream
.keyBy(...) // 是
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: 是时间创建的时间。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：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，
Flink中的时间类型和窗口是非常重要概念，是学习Flink必须要掌握的两个知识点。Flink中的时间类型时间类型介绍Flink流式处理中支持不同类型的时间。分为以下几种：处理时间Flink程序执行对应操作的系统时间。所有基于时间的操作（例如：时间窗口）都将使用运行相应operator的系统时间。例如：每个小时的处理时间窗口包括在系统时间范围内所有operator接收到的记录。例如：如果应用程序在
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2023-08-26 02:51:20
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1.表值聚合函数概念自定义表值聚合函数（UDTAGG）可以把一个表（一行或者多行，每行有一列或者多列）聚合成另一张表，结果中可以有多行多列。理解：假设有一个饮料的表，这个表有 3 列，分别是 id、name 和 price，一共有 5 行。假设你需要找到价格最高的两个饮料，类似于 top2() 表值聚合函数。你需要遍历所有 5 行数据，结果是有 2 行数据的一个表。2.表值聚合函数实现表值聚合函数
FlinkSQL窗口概念：FlinkSQL窗口有三种表现形式，分别为滚动窗口，滑动窗口，会话窗口三种形式，下面具体介绍一下三种窗口使用方法。滚动窗口：窗口有固定大小，窗口不会叠加 滑动窗口：窗口有固定大小，窗口会叠加 会话窗口：窗口无固定大小，根据数据到来的情况自动划分窗口大小，窗口不会叠加滚动窗口：滚动窗口的特点是：有固定大小，窗口中的数据不会重叠，如下图所示。 滚动窗口的语法：slideSiz
"""author:张鑫date:2021/8/12 10:48"""def today_start(): import time import datetime today = datetime.date.today() today_time = int(time.mktime(today.tim ...
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2021-10-20 15:40:00
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# 实现Java时间起始
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Java中实现时间起始的功能。这是一个基础且常见的需求，在日常开发中经常会遇到。
## 流程图
```mermaid
journey
title 教会小白实现Java时间起始
section 确定需求
开发者与小白明确需求
section 编写代码
开发者指导
FlinkSQL窗口概念：FlinkSQL窗口有三种表现形式，分别为滚动窗口，滑动窗口，会话窗口三种形式，下面具体介绍一下三种窗口使用方法。滚动窗口：窗口有固定大小，窗口不会叠加 滑动窗口：窗口有固定大小，窗口会叠加 会话窗口：窗口无固定大小，根据数据到来的情况自动划分窗口大小，窗口不会叠加滚动窗口：滚动窗口的特点是：有固定大小，窗口中的数据不会重叠，如下图所示。 滚动窗口的语法：slideSiz
1、Flink 中的时间语义1.1 时间（Time）语义 • Event Time：事件创建的时间 • Ingestion Time：数据进入Flink的时间 • Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关1.2 哪种时间语义更重要？示例： • 不同的时间语义有不同的应用场合• 我们往往更关心事件时间（Event Time） • 某些应用场
1、Window1.1 Window 概述 streaming 流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而 window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。Window 是无限数据流处理的核心，Window 将一个无限的 stream 拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。1.2 Win
1、Apache Flink 是一个实时计算的框架和分布式处理引擎，用于在无边界喝有边界数据流上进行有状态的计算，并且能够在常见的集群上运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。有边界数据流：指的是有开始，也有结束，类似于批处理数据。无边界数据流：指的是有开始，没有结束，类似于流处理数据。配置flink的本地模式：
欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demosFlink处理函数实战系列链接
深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)；
ProcessFunction；
KeyedProcessFunction类；
ProcessAllWindowFunction(窗口处理)；
CoP
