1. Ubuntu虚拟机的简单优化安装完ubuntu系统之后,略微不太友好,因此需要简单优化一下。语言支持 (language support) 安装其他语言 :chinese (Simplified) 菜单和窗口的语言,将汉语拖到第一行 地区格式,添加汉语 重启系统安装搜狗输入法 下载安装包,安装完成 终端输入 im-config , 选择输入法 重启软件更新器,更新一下应用 同理, 一般来说,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-07 07:55:44
                            
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            大数据技术AIFlink/Spark/Hadoop/数仓,数据分析、面试,源码解读等干货学习资料95篇原创内容TIMESTAMP vs TIMESTAMP_LTZTIMESTAMP 类型TIMESTAMP(p) 是 TIMESTAMP(p) WITHOUT TIME ZONE 的简写, 精度 p 支持的范围是0-9, 默认是6。TIMESTAMP 用于描述年, 月, 日, 小时, 分钟, 秒            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 教你如何在Flink on Yarn中设置时区
作为一名经验丰富的开发者,我将教会你如何在Flink on Yarn中设置时区。在这篇文章中,我将详细介绍整个设置时区的流程,并提供每一步所需的代码和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
    A[准备 Flink 项目] --> B[设置时区]
    B --> C[打包 Flink 项目]
    C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            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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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            事件时间与处理时间要谈论无限数据处理,需要清楚地了解所涉及的时间域。在任何数据处理系统中,通常有两个我们关心的时间域:事件时间这是事件实际发生的时间。 处理时间这是在系统中观察事件的时间。 并非所有的用例都关心事件时间(如果你的事情没有,那么万岁!你的生活会更容易),但很多人都这么做。示例包括表征用户随时间的行为,大多数计费应用程序以及许多类型的异常检测,仅举几例。 在理想的世界中,事件时间和处理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink Time的操作时间语义 针对stream流中的事件,分为三种: 1.Event Time:事件本身的时间 2.Ingestion Time:进入系统的时间 3.Process Time:处理消息的时间哪种时间语义更重要: 1.不同的时间语义有不同的应用场合 2.在Flink处理数据时,更关心事件时间,因为绝大部分业务都会使用event time,一般只在event time无法使用的时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            > 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,抛砖引玉,以帮助小伙伴们解决一些实际问题。本文介绍 Flink 时间以及时区问题,分析了在天级别的窗口时会遇到的时区问题,如果对小伙伴有帮助的话,欢迎点赞 + 再看~
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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 执行环境Flink 程序可以在各种上下文环境中运行:我们可以在本地 JVM 中执行程序,也可以提交 到远程集群上运行。不同的环境,代码的提交运行的过程会有所不同。这就要求我们在提交作业执行计算时,首先必须获取当前 Flink 的运行环境,从而建立起与 Flink 框架之间的联系。只有获取了环境 上下文信息,才能将具体的任务调度到不同的 TaskManager 执行。1. 1 创建执行环境创建            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-10 17:38:02
                            
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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”            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            【时间】2022.06.07 周二【题目】【Flink入门(5)】Flink的时间语义与Watermark目录引言一、时间(Time)语义 三种时间语义二、Watermark(水位线)2.1 概述乱序数据的影响2.2 特点2.3 Watermark相关知识1)向下游传递2)在stream中引入(代码)3)设置合适的WaterMark延时时间 4)窗口起始点计算2.4            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            说明:本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz   从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类:1.Event Time:Event 真正产生的时间,我们称之为Event Time。 2.In            
                
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            实时计算支持的数据类型数据类型说明值域VARCHAR可变长度字符串VARCHAR最大容量为4MB。BOOLEAN逻辑值取值为TRUE、FALSE或UNKNOWN。TINYINT微整型,1字节整数。-128~127SMALLINT短整型,2字节整数。-32768~32767INT整型,4字节整数。-2147483648~2147483647BIGINT长整型,8字节整数。-9223372036854            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近在慢慢看flink的知识,我们都知道,flink和sparkstreaming的一大区别就是flink支持多种时间类型以及增加了watermark水位的概念,那么flink增加的这些功能有什么好处呢? 文章目录时间类型watermark 时间类型对于流式数据,最大的特点就是数据上带有时间属性特征,flink根据时间产生的位置不同,将时间分为三种概念。1.Event Time 事件生成时间 (事            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录一、时间语义1.1 三种时间概念 1.1.1 ProcessTime 在代码中的使用1.1.2 EventTime 在代码中的使用1.1.3 关于窗口起始时间的计算值 二、对事件的处理2.1 有序事件2.2 乱序事件2.3 指定 Timestamps 与生成 Watermarks2.4 使用 WatermarkStrategy 工具类指定时间戳和Watermark            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文概览减少铺垫,长话短说,本文作用是辅助理解Process Function的定时器,仅通过几个关键点把定时器逻辑说清楚,因此文章很短;Flink官方有篇文章是讲Process Function的,地址是:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/stream/operators/process_function.htm            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-06 22:54:23
                            
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