Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 本课时主要介绍

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/event_timestamp_extractors.html 根据官网描述,Flink提供预定义的时间戳提取/水位线发射器.如下: Flink provides abstractions that allow the programmer to assign their own timestamps and emit their own watermarks. Mor

Oracle 执行语句插入临时表报表空间不足,在增加表空间到最大后依然报错,经分析应该为创建的临时表水位线未清除导致,查询降低水位线方法如下: 原文地址:http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2139546/ Oracle  降低高水位线的方法 高水位(HIGH WARTER MARK,HWM)好比水库中储水的水位,用于描述数据库中段的扩展方式.高水位对全表扫描方式有着至关重要的影响.当使用DELETE删除表记录时,高水位并不会下降,随之导致的是全表扫

一直对窗口之间的关系有些混乱,遇到需要指定父窗口的函数时常常要考虑很久,究竟父窗口是哪个窗口,遂上网查资料,略有所悟,简记如下: 对话框中的所有控件(比如Button等)都是其子窗口.        文档/视图结构中,框架窗口是视图窗口的父窗口.        同时在使用CreateWindow和CreateWindowEx时可以指定父窗口,建立窗口的父子关系. 另外,网上有篇文章讲Windows窗口的层级关系,也颇清楚,故转来备查: 一.windows窗口之间的关系包括所有与被所有关系,父子关

今天看到这篇文章,觉得蛮有用的,我之前也对这个不大了解,特转载此处. 转载地址:http://www.51testing.com/html/200804/n80848.html 在Window 的图形界面下,最基本显示信息的元素就是窗口,每一个Window 窗口都管理着自己和其他窗体之间的关系和自身的一些信息,如:是否可见,窗口的所有者,窗口的父/子关系等等信息,当窗口创建.销毁.显示的时候,就会用到这些信息.   在每一个窗口实例中,有四个元素被窗口管理器用来建立窗口管理链表.       

提示: SetParent 应该 Windows.SetParent, 因为 TForm 的父类有同名方法. //声明: {获取父窗口句柄} GetParent(hWnd: HWND): HWND; {指定父窗口} SetParent(   hWndChild: HWND;    {子句柄}   hWndNewParent: HWND {父句柄} ): HWND;              {成功返回原父窗口句柄; 失败返回 0} {移动窗口} MoveWindow(   hWnd: HWND;

使用flink-1.9.0进行的测试,在不同的并行度下,Flink对事件时间的处理逻辑不同.包括1.1在并行度为1的本地模式分析和1.2在多并行度的本地模式分析两部分.通过理论结合源码进行验证,得到具有说服力的结论. 一.使用并行度为1的本地模式测试 1.1.Flink时间时间窗口代码,使用SocketSource: package com.mengyao.flink.stream.window; import java.text.SimpleDateFormat; import java.ut

生成Timestamp和Watermark 的三个重载方法介绍可参见上一篇博客: Flink assignAscendingTimestamps 生成水印的三个重载方法 之前想研究下Flink是怎么处理乱序的数据,看了相关的源码,加上测试,发现得到了与预期完全不相同的结果. 预期是:乱序到达的数据,flink可以基于数据的事件时间,自动整理数据,依次计算输出 结果是:在assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerWithPeriodicWate

关于子窗体的层级关系总结一下哈,希望能对大家有些帮助 假设有这样两个窗体:RootWindow,SubWindow,在RootWindow中引发某事件而显示SubWindow 1,如果弹出窗体(比如SubWindow)仅仅是调用Show方法,并且没有设置其Owner属性: ClassRootWindow {         void Foo()         {                    SubWindow sw = newSubWindow();                 

关于子窗体的层级关系总结一下哈,希望能对大家有些帮助 假设有这样两个窗体:RootWindow,SubWindow,在RootWindow中引发某事件而显示SubWindow 1,如果弹出窗体(比如SubWindow)仅仅是调用Show方法,并且没有设置其Owner属性: ClassRootWindow { void Foo() { SubWindow sw = newSubWindow(); sw.Show(); } } 那么弹出窗体(SubWindow)和源窗体(如RootWindow)没有

DAX表达式中包含时间关系(Time Intelligence)相关的函数,用于对日期维度进行累加.同比和环比等分析.PowerBI能够创建关系,通过过滤器来对影响计算的上下文. 一,时间关系 DAX表达式有两种方式计算累加和,TOTALxTD()是DATESxTD()的语法糖,使得PowerBI对累加和的计算更加简单. 所有的时间关系函数都包含一个特殊的dates参数,该参数有三种形式: 对date/time列的引用,格式是DateTable[Date_Column] 表格表达式,返回日期/时

今天在測试.net时,发现一个莫名其妙的问题:cookie老是保存不到浏览器端; 经过细致的比对成功与不成功的报文,居然无意中发现好像Date与它有关系,这太让我意想不到了,从来不知道cookie保存还要考虑报文中的date 而不是cookie的过期日期设置就可以,居然它的过期时间基点是date,而非浏览器边的客户机器时间优先? 关于报文的date时间是cookie过期时间起算点的验证代码例如以下,php的 header('Date: Mon, 17 Mar 2015 05:34:54 GMT'

1.top    该变更永远指分割窗口最高层次的浏览器窗口.如果计划从分割窗口的最高层次开始执行命令,就可以用top变量.2.opener opener用于在window.open的页面引用执行该window.open方法的的页面的对象.例如:A页面通过window.open()方法弹出了B页面,在B页面中就可以通过opener来引用A页面,这样就可以通过这个对象来对A页面进行操作.3.parent parent用于在iframe,frame中生成的子页面中访问父页面的对象.例如:A页面中有一个

窗口分类 按照驱动类型分类 窗口本身是截取有界数据的一种方式,所以窗口一个非常重要的信息就是"怎样截取数据".换句话说,就是以什么标准来开发和结束数据的截取. 按照驱动类型分类主要分为两类:时间窗口与计数窗口 1.时间窗口 时间窗口以时间点来定义窗口的开始与结束,所以截取出的就是某一段时间的数据,窗口的时间范围都是左闭右开的原则[start,end): 2.计数窗口 计数窗口基于元素的个数来截取数据,到达固定的个数时就触发计算并关闭窗口. 计数窗口相比时间窗口更加简单,我们只需要指定窗

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程 0x00 摘要 本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握. 0x01 总述 从静态角度讲,watermarks是实现流式计算的核心概念:从动态角度说,watermarks贯穿整个流处理程序.所以为了讲解watermarks的传播,需要对flink的很多模块/概念进行了解,涉及几乎各个阶段.我首先会讲解相关概念,然后会根据一个实例代码从以下几部分来

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

当数据进入Flink的时候,数据需要带入相应的时间,根据相应的时间进行处理. 让咱们想象一个场景,有一个队列,分别带着指定的时间,那么处理的时候,需要根据相应的时间进行处理,比如:统计最近五分钟的访问量,那么就需要知道数据到来的时间.五分钟以内的数据将会被计入,超过五分钟的将会计入下一个计算窗口. 那么Flink的Time分为三种: ProcessingTime : 处理时间,即算子处理数据的机器产生的时间,数据的流程一般是Source -> Transform (Operator,即算子) -

[白话解析] Flink的Watermark机制 0x00 摘要 对于Flink来说,Watermark是个很难绕过去的概念.本文将从整体的思路上来说,运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念. 0x01 问题 关于Watermark,很容易产生几个问题 Flink 流处理应用中,常见的处理需求/应对方案是什么? Watermark究竟应该翻译成水印还是水位线? Watermark本质是什么? Watermark是如何解决问题? 下面我们就来简要解答这些问题以给大家一个大致概念,在后

网上没什么资料,就分享下:) 简单模式:kafka传数据到Flink存储到mysql 可以参考网站: 利用Flink stream从kafka中写数据到mysql maven依赖情况: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://ma

Flink会话窗口测试 一.测试结论: 1.会话窗口的间隔时间和水位线作用一样,表示输出现在时间 - 间隔时间之前所有未结算时间的数据,作用类似于水位线,但是和水位线开闭不一样. 2.会话窗口显示的数据是[上一个时间 - 水位线 - 间隔时间+2ms ~ 现在的时间 - 水位线 - 间隔时间+1ms]之间的数据,注意左右都是闭区间. 二.测试数据: 设定: 水位线4s:new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[String](Time.seconds