flink-window窗口操作（九）1.window概念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2.wi
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2024-03-25 09:53:35
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我们之前学习的转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此，DataStream API提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermark以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Function用来构建事件驱
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2024-07-26 01:02:47
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什么是GIL？GIL对多线程的影响 GIL全称Global Interpreter Lock（全局解释器锁）。GIL和Python语言没有任何关系，只是因为历史原因导致在官方推荐的解释器Cpython中遗留的问题。（多线程）每个线程在执行的过程中都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码，但是当遇到IO阻塞会自动的释放GIL锁，所以使用多线程还是比单线程的效率要高。如果想发挥多核CP
Ambari包罗了大部分Hadoop生态系统的组件，说明它的抽象层次、设计思想值得我们去研究学习。Ambari的架构通过三张图来说明：第一张架构图告诉我们：Ambari是Hortonworks贡献给社区的、完全开源的、Hadoop生态的集群管理、监控、部署的工具： 第二张架构图告诉我们：对外，Ambari提供ambari web，rest api，ambari shell三大方式操作机群；amba
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2024-06-23 04:44:20
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# Windows Redis安装流程
## 1. 下载Redis
首先，你需要从Redis官方网站（
## 2. 配置Redis
进入解压后的Redis目录，你需要修改配置文件redis.windows.conf。可以使用文本编辑器打开该文件。
找到以下两行，并进行修改：
```
# bind 127.0.0.1
# protected-mode yes
```
将`bind 12
原创
2024-01-23 09:09:03
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各种C++库的VS配置大同小异，此处以opencv为例说明。1 下载已经编译好的文件以.exe结尾的文件，注意看一下vc版本，vc15对应vs2017，和自己的版本对得上就好。安装到自定义路径，有些库会有中间过程询问是否添加到环境变量，根据实际选择就好。 然后在安装目录下拥有了一些文件夹。 这里的sources是源码，用不到的话可自行删除。 build下的文件如图所示。2 环境变量添加不论装什么库
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2024-07-15 01:21:27
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# 在 Windows 上使用 Python：环境搭建与基本示例
Python 是一门功能强大且易于学习的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习、Web 开发等领域。在 Windows 系统上，搭建 Python 环境并编写第一个程序相对简单。本文将逐步指导你如何在 Windows 上安装 Python，并展示一个基本的代码示例。最后，我们还将用类图和流程图来更好地理解代码结构和执行流程。
#
# Windows下安装与使用Hive
## 介绍
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，可以将结构化数据映射到Hadoop上进行分析。本文将介绍如何在Windows操作系统上安装并使用Hive。
## 安装步骤
### 1. 准备环境
在开始安装之前，需要确保本地环境已经安装了Java Development Kit (JDK) 和 Hadoop
原创
2023-10-10 14:14:59
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flink：StreamExecutionEnvironment、DataStream和Transformation与StreamOperator
1、StreamExecutionEnvironment：
StreamExecutionEnvironment是构建执行任务环境以及任务的启动的入口，主要具备以下几方面的职责：
a、存储全局相关的参数，如执
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2024-02-05 16:05:56
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# 如何解决Flink连接Redis失败的问题
## 流程步骤
```mermaid
erDiagram
Redis -- Flink: 连接
```
表格展示步骤如下：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 引入Redis依赖 |
| 2 | 创建Redis连接配置 |
| 3 | 实现Flink连接Redis |
| 4 | 测试连接是否成功 |
## 详细
原创
2024-04-04 05:21:35
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在使用 Apache Flink 时，某些用户可能会遇到“java flink 打包失败”的问题。这通常与版本不兼容、配置文件不正确或代码中的某些问题有关。本文将一一剖析如何解决这些打包失败的问题，并将整个流程进行记录。
## 版本对比
在处理 Java Flink 打包失败的问题时，首先要做的是对比当前使用的版本与其他版本之间的兼容性。下面的表格展示了各大版本在特性上的对比：
| 版本
下面表格来自[18]维度CheckpointsSavepoints目标任务失败的恢复/故障转移机制手动备份/重启/恢复任务实现轻量快速注重可移植性，成本较高生命周期Flink自身控制用户手动控制下面的这些名词还没有搞懂:Retained Checkpoints
Unaligned checkpoints-------------------------------下面是check point-s
上周发生了一件十分不幸的事，就是之前依靠这篇博文进行的依赖冲突解决方案失灵了，又开始爆No Such类似的error，这次我可没有心情再一点点的排查了，直接寄出大杀器maven helper。maven helper 是一款idea的插件。Step1: 下载maven helper 插件。 Step２：插件安装完，打开pom文件。可以看到左下角有一个dependency analyzer
# Flink YARN 启动失败的解决方案
Apache Flink 是一个流处理框架，它为大规模数据处理提供了低延迟、高吞吐量的解决方案。在集成 YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行集群管理时，用户可能会遇到启动失败的问题。本文将探讨一些常见的原因以及如何解决这些问题。
## 一、启动配置问题
### 1. 配置文件不正确
解析和修改 Flin
原创
2024-09-06 03:57:13
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一、Flink基本架构图官网地址：http://flink.iteblog.com/concepts/runtime.html#task-slots-and-resources整个系统由两个组件，分别为JobManager和TaskManager，Flink架构也是遵循Master-Slave架构设计原则，JobManager为Master节点，TaskManager为Worker（Slave）节
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2024-05-21 14:12:45
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前言入坑大数据之前，一直在做业务开发，必然是少不了用springboot。springboot 可以根据 spring.profiles.active来指定启动的环境信息，一个包可以运用多个环境，也在一定程度上避免了线上和开发测试不一致的情况，那么在Flink 中该如何实现再加载环境时指定环境信息呢，是否有flink.profiles.active？当然Flink 没有提供类似的功能,我们针对Fl
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2023-11-12 09:34:27
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目录0. 相关文章链接1. 重启策略配置方式2. 重启策略分类2.1. 默认重启策略2.2. 无重启策略2.3. 固定延迟重启策略2.4. 失败率重启策略3. 代码演示4. 手动重启并恢复5. 选择一个状态后端并配置重启策略0. 相关文章链接Flink文章汇总1. 重启策略配置方式① 配置文件中在flink-conf.yml中可以进行配置,示例如下:
res
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2023-10-16 14:44:15
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windows消息之PostMessage和SendMessage的内部实现 PostMessage和SendMessage是常用的发送消息函数。那两者有什么区别呢？大家都知道PostMessage是向一个窗口Post一个消息，并且不再关注该消息是否被处理。SendMessage是向窗口发送完消息后，会一直等着该窗口把消息处理完成。那下面的问题你能回答么1. PostMess
内置方法 WindowedStream通过 KeyedStream 可以直接创建 Count Window和 Time Window。他们最终都是基于 window(WindowAssigner)方法创建，在window方法中创建 WindowedStream实例，参数使用当前的 KeyedStream对象和指定的 WindowAssigner。def window[W <: Wi
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2024-03-21 22:29:41
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一、Flink 自带的 windowFlink DataStream API 提供了 Time 和 Count 的 window，同时增加了基于 Session 的 window。同时，由于某些特殊的需要，DataStream API 也提供了定制化的 window 操作，供用户自定义 window。下面，主要介绍 Time-Based window 以及 Count-Based window，以
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2024-03-30 07:54:52
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