（1）概述时间属性（time attributes），其实就是每个表模式结构（schema）的一部分。它可以在创建表的 DDL 里直接定义为一个字段，也可以在 DataStream 转换成表时定义。一旦定义了时间属性，它就可以作为一个普通字段引用，并且可以在基于时间的操作中使用。时间属性的数据类型为 TIMESTAMP，它的行为类似于常规时间戳，可以直接访问并且进行计算。按照时间语义的不同，可以把
1、日期加减
spark sql 日期加减，date_sub,date_add
val dateDF=spark.range(10)
.withColumn("today",current_date())
.withColumn("now",current_timestamp())
dateDF.createOrReplaceTempView("dateTable")
dateDF.printS
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2023-05-22 15:25:59
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前一文最后提到有没有函数能简化年龄，工龄等计算呢？它就是我们今天要说的隐藏函数datedif,为什么说它被隐藏呢？它不像其它的函数一样，有解释说明，在插入函数中搜索也搜索不到，但你是可以实实在在的使用的，现在和我一起看看被雪藏的函数有什么功能吧！DATEDIF函数 推荐掌握等级：★★★★★语法结构图： DATEDIF函数语法结构图 必填参数：start_date(开始日期),end_da
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2023-09-11 22:45:19
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第11章 Flink SQL编程
如果用户需要同时流计算、批处理的场景下，用户需要维护两套业务代码，开发人员也要维护两套技术栈，非常不方便。Flink 社区很早就设想过将批数据看作一个有界流数据，将批处理看作流计算的一个特例，从而实现流批统一，Flink 社区的开发人员在多轮讨论后，基本敲定了Flink 未来的技术架构，Apache Flink 有两种关系型 API 来做
工作中经常会遇到涉及日期间隔的计算问题，比如计算两个日期之间的天数、月数、年数，这时需要用到Excel中一个秘密函数。说到“秘密”，是因为你在微软Excel提供的的函数列表里是找不到它的，连帮助文件中也没有相关说明，它就是DATEDIF函数。DATEDIF函数可以理解成英文date和different的缩写，表示日期差异或日期间隔，该函数的语法结构如下：• DATEDIF(起始日期，终止日期，参数
flink中支持多种窗口，包括：时间窗口，session窗口，统计窗口等等，能想到的基本都可以实现时间窗口(Time Windows)最简单常用的窗口形式是基于时间的窗口，flink支持三种种时间窗口：第一个： 翻滚时间窗口(tumbling time window)翻滚时间窗口的窗口是固定的，比如设定一个1分钟的时间窗口，该时间窗口将只计算当前1分钟内的数据，而不会管前1分钟或后1分钟的数据。时
描述 返回 Variant (Long) 的值，表示两个指定日期间的时间间隔数目。语法 DateDiff(interval, date1, date2[, firstdayofweek[, firstweekofyear]]) DateDiff 函数语法中有下列命名参数：
部分 描述
interval 必要。字符串表达
时间函数：1.curdate() --- 当前系统日期调取：select curdate()2.curtime() --- 当前系统时间调取：select curtime()3.now() --- 当前日期时间调取：select now()4.year() --- 求年，注意括号内必须有内容，不得为空求年龄可用当前系统日期的年-出生日期的年 即如下例：select year(curdate())-
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2023-06-01 17:26:51
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日期类的处理是Excel中最常见的操作，今天都市领航学校邓老师给大家讲几个关于Excel中的日期类的操作与函数，帮助大家提高工作效率。1、使用分列功能处理不规范日期Ihaveaminimalisttitle在Excel中，一些不规范的日期是不能算的。一般的操作方法是通过分列的方式来进行规范处理后，就可以进行计划等相关的一些操作。具体操作步骤如下：Step-01：选中日期列，单击【数据】-【分列】，
在excel中，因为日期的特殊性，大部分关于日期的运算都要用到特有的函数。对于大多数小伙伴们可能没有专门去学习过日期函数都有哪些？如何运用？可以实现什么样的功能？今天小编就为大家整理出来并详细介绍一下常用的日期函数。一、today、now函数。这两个函数表示返回当前的日期和当前的时间，没有参数，用now函数-today函数就可以返回当前时间(不含日期)，如果返回的不是下图的计算结果，就是单元格设置
描述 返回 Variant (Long) 的值，表示两个指定日期间的时间间隔数目。语法 DateDiff(interval, date1, date2[, firstdayofweek[, firstweekofyear]]) DateDiff 函数语法中有下列命名参数： 部分 描述 interval 必要。字符串表达式，表示用来计算date1 和 date2
文章目录（一）窗口分类（二）一、窗口分类键控窗口 和 非键控窗口时间窗口 和 计数窗口滑动窗口 和 滚动窗口会话窗口根据窗口不同的分类规则，大致可以分为上面几种。从上至下，更加具体。比如，键控窗口和非键控窗口都可以调定义时间窗口和计数窗口；而时间窗口和计数窗口，都可以定义滑动窗口和滚动窗口；另外，在时间窗口中，还有一个特例，就是会话窗口。二、键控窗口 和 非键控窗口根据在开窗之前，是否执行了 ke
Flink总共有三种时间语义：Processing time(处理时间)、Event time(事件时间)以及Ingestion time(摄入时间)。关于这些时间语义的具体解释，可以参考另一篇文章Flink的时间与watermarks详解。本文主要讲解Flink Table API & SQL中基于时间的算子如何定义时间语义。通过本文你可以了解到：时间属性的简介处理时间事件时间时间属性简
该文章主要是对Flink官网相关内容进行翻译，原文地址：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/time_attributes.htmlFlink能够根据不同的时间概念处理流数据。处理时间是指正在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行的时间
1 Flink时间语义时间属性是流处理中最重要的一个方面，是流处理系统的基石之一。Flink作为一个先进的分布式流处理引擎，支持不同的时间语义：Event Time：事件生成时间，可根据每一条处理记录所携带的时间戳来判定。Flink通过时间戳分配器获取改时间。Ingestion Time：事件接入事件，指数据接入Flink DataSource的时间。Processing Time：事件处理时间，
前言Flink 1.10与1.9相比又是个船新版本，在我们感兴趣的很多方面都有改进，特别是Flink SQL。本文用根据埋点日志计算PV、UV的简单示例来体验Flink 1.10的两个重要新特性，一是SQL DDL对事件时间的支持，二是Hive Metastore作为Flink的元数据存储（即HiveCatalog）。这两点将会为我们构建实时数仓提供很大的便利。添加依赖项示例采用Hive版本为1.
--MONTHS_BETWEEN(date2,date1) 给出date2-date1的月份 SQL> select months_between('19-12月-1999','19-3月-1999') mon_between from dual; MON_BETWEEN ----------- 9 SQL>select months_between(to_date('
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2022-09-23 17:15:20
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**MongoDB日期相减**
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在MongoDB中进行日期相减操作。在本文中，我将详细说明实现该功能的步骤，并提供相应的代码示例和注释。
#### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(连接到MongoDB数据库)
C(选择要操作的集合)
D(设置查询条件)
E(执行查询操作)
日常工作中可能会遇到两种求解连续的问题，第一种是计算连续出现的次数，第二种是和日期相关，比如用户最大连续登录天数等。接下来我们分别讲解这两种问题的解题方法。一、计算连续出现的次数问题：假设存在一张表，记录一列数字，1，2，2，3，4，5，5，5...，我们想要知道至少连续出现2次的数字是什么？分析思路：这个问题重点在连续出现，也就是上次出现的数字和下次出现的数字要相同。所以如果我们能拿到当前行向上
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼}
public String getReaderBorrowDays(Date date1,Date date2){
String sum="";
int[] monthdays={31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31};
Calendar cal1=new GregorianCalendar();
Cale
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2023-05-31 14:34:18
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