一、Flink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 &nb
时间语义flink明确支持以下三种时间语义，如果想要使用事件时间，需要额外给flink提供一个时间戳提取器和Watermark生成器，flink使用它们来跟踪事件时间的进度事件时间：事件产生时间，数据中的记录的时间摄取时间：flink读取事件时的时间处理时间：具体算子处理事件的时间Watermarkswatermarks的作用是定义何时停止等待较早的时间（乱序的事件流）windowswindows
# 如何将MySQL转化为Flink SQL
## 1. 概述
本文将介绍如何将MySQL数据库转化为Flink SQL的过程。Flink是一个开源的流式计算框架，支持实时流处理和批处理。它提供了强大的SQL API，可以方便地对数据进行处理和分析。在将MySQL转化为Flink SQL之前，我们需要确保已经正确安装和配置了Flink环境，并且拥有MySQL数据库的访问权限。
## 2. 流
原创
2023-10-22 15:26:57
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flink 复杂事件 这篇博客文章试图总结CEP领域中的技术，并介绍它们的主要功能和不足。
有时似乎过度使用了CEP一词（就像'ESB'一样），下面的内容反映了我们对它的理解和理解。
ESPER（ http://esper.codehaus.org/ ）是流行的开源组件，可用于Java的复杂事件处理（CEP）。 它包括对基于滑动时间或长度窗口的模式匹配和流处理的丰富支持。 尽管
本文整理自字节跳动基础架构周伊莎的演讲内容。Flink SQL 作为实时数仓建设中重要的工具，能够帮助用户快速开发流式任务，支持实时数据处理的场景和需求，本文将分享 SQL 作业迭代中状态的保持——状态迁移相关的现状、问题解决及未来规划。
作者｜字节跳动基础架构工程师-周伊莎背 景Flink SQL 作为实时数仓建设中重要的工具，能够帮助用户快速开发流式任务，支持实时数据处理的场景和需
文章目录1、[造模拟数据]()2、创建kafka表三、窗口函数 Windowing table-valued functions (Windowing TVFs)3.1、滚动窗口 （TUMBLE）3.2、滑动窗口（HOP）3.3、累计窗口（CUMULATE ） 1、造模拟数据
2、创建kafka表详细的kafka connector 详见官网CREATE TABLE user_log (
Oracle SQL Developer是Oracle官方出品的数据库管理工具。今天具体操作一波。 首先将要移植的mysql.sql文件还原到电脑的MySQL数据库中。并确保电脑中有Oracle数据库。然后就可以开始操作了。 下载Oracle SQL Developer。网上资源到处都是。第一步，点击sqldeveloper.exe，让程序跑起来。 第二步，建立Oracle连接，移植数据库接受。按
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2023-08-07 21:58:29
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# 起始对象都是时间戳 #时间转化 #datetime 必须将时间戳转化的datetime对象进行时区转化，不然在pd.to_json的时候转不过去， tzchina = timezone('Asia/Shanghai') df['d_date'] = df['d_date'].apply(lamb
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2020-05-28 17:23:00
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# 使用Flink SQL写入Hive的时间类型数据
在这一篇文章中，我们将学习如何使用Apache Flink SQL将时间类型数据写入Hive表。作为一个新手开发者，理解整个流程是关键。接下来，我们将通过表格展示步骤，然后详细讲解每一步所需的代码和解释。
## 流程概述
以下是将Flink SQL写入Hive的整体流程：
| 步骤 | 描述
最近在整理 Flink 方面的知识点，今天更新一遍 Flink 的基础的知识点，让大家对 Flink 的 时间、窗口、水位线 有一个基本的认识，然后下一篇文章会从源码的角度来解析 Flink 在 时间、窗口、水位线 底层是怎么实现的。话不多说，直接上今天的大纲主题：时间Flink 中 定义了 3 种 时间类型：事件时间（Event Time）、处理时间（Processing Time）和摄取时间（
1. 问题描述原sql：select a.user_id, a.其他字段, b.其他字段
from temp.user_log as a
left join user_info as b
on a.user_id = b.user_idflink sql on hive，使用了left join去关联字典表，由于字典表中某一个值对应的左边记录表中的数据条数非常非常多，是其他字典值的数十倍
# Java 时间的转化教程
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取输入的时间字符串) --> B(将字符串转化为Date对象)
B --> C(将Date对象转化为其他格式)
```
## 二、类图
```mermaid
classDiagram
Date
转换
原创
2022-08-24 16:52:43
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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
目录一、时间语义1.1 事件时间1.1.1 在创建表的DDL中定义1.1.2 在数据流转换为表时定义1.2 处理时间 1.2.1 在创建表的DDL中定义二、窗口 2.1 分组窗口(老版本,已经弃用,未来的版本中可能会删除)2.2 窗口表值函数 (Windowing TVFs,新版本,从1.13起)2.2.1 滚动窗口(TUMBLE)2.2.2&nb
在MySQL5.7 引入基于Logical clock的并行复制方案前，MySQL使用基于Schema的并行复制，使不同db下的DML操作可以在备库并发回放。在优化后，可以做到不同表table下并发。但是如果业务在Master端高并发写入一个库（或者优化后的表），那么slave端就会出现较大的延迟。基于schema的并行复制，Slave作为只读实例提供读取功能时候可以保证同schema下事务的因果
业务需求：根据id将两个流中的数据匹配在一起组合成新的流数据，默认两个流的最大延迟时间为60s 超过60s还未匹配成功，意味着当前只有一个流来临，则任务流信息异常，需要将数据侧流输出 思路：先将两个流keyBy()，再connect，然后调用CoProcessFunction函数，在里面处理流1和流2，再设置一个60s的定时器，如果60s内另一个流没来，则把达到的流侧输出 // 流1
JScript code:<li>站点运行:<script language=javascript>if (window.ActiveXObject){http_request=new ActiveXObject('Microsoft.XMLHTTP');} else if (window.XMLHttpRequest) { http_request=new XMLHttp
原创
2012-11-27 15:31:20
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经常遇到，记不住，每次都要查，就很烦 获取时间戳 time.time() 时间加减： datetime.timedelta(hours=8) 时间戳 → datetime： datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()) 字符串时间 → time.struc ...
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2021-10-29 17:22:00
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String initialValues = "INSERT INTO kafka\n" + "SELECT CAST(price AS DECIMAL(10, 2)), currency, " + " CAST(d AS DATE), CAST(t AS TIME(0)), CAST(ts AS TIMESTAMP(3))
原创
2021-12-31 09:27:11
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