含有时间的流处理是有状态流处理的扩展，其中时间在计算中起一定作用。 时间概念 事件时间与处理时间 在流式程序中引用时间时（例如定义窗口），可以引用不同的时间概念： 处理时间：处理时间是指执行相应操作的机器的系统时间。 在一个完美的世界中，事件时间处理将产生完全一致和确定性的结果，无论事件何时到达或它们的顺序如何。但是，除非已知事件按顺序（按时间戳）到达，否则事件时间处理在等待无序事件时会产生一些延迟。 请注意，有时当事件时间程序实时处理实时数据时，它们会使用一些处理时间操作以保证它们及时进行。 image.png 事件时间与水印 注意：Flink 实现了数据流模型中的许多技术。 例如，在一个程序中，算子的当前事件时间可能稍微落后于处理时间（考虑到接收事件的延迟），而两者以相同的速度进行。
Apache的日志有很多可以自己定义的项目，其中一个 %T 能够显示出服务器处理请求所用的时间。我就是对这个的定义发生了疑问，所以做了一些考证。 在Apache2的中文手册中，是这样定义 %T 这个变量的。 %T 处理完请求所花时间，以秒为单位。 由此可见，这个时间表示的是服务器处理这个请求的总时间。 而不是Apache服务器解析PHP脚本，并且输出脚本的时间。 可以记录服务器处理请求的微秒时间（注意和%T的定义不同）。 我在服务器上做了一次测试，代码中嵌入了一个执行时间的检查判断，同时监视日志文件中产生的时间。 结果为：页面监测脚本执行时间为10009206毫秒，而日志中记录的是10009838，两者时间并不一样，日志中记录的时间稍微长一些，包含了DNS查询等一系列的过程。
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01 — Date 时间类(java.util.Date) 在标准 Java 类库中包含一个 Date 类。它的对象表示一个特定的瞬间，精确到毫秒。 查看 API 文档大家可以看到很多方法过时了，JDK1.1 之前的 Date 包含了：日期操作、字符串转化成时间对象，时间对象。 1.1 之后，日期操作使用：Canlendar 类来。 04 — Joda-Time 传统的我们一般日期处理（格式化时间等）时往往会用java.util.Date这个类，但是对于一些复杂的日期处理就显得力不从心了。 我们在平时项目中可能会遇到将格式化的时间转化为几天前，几个小时这样的形式，那么用 joda-time 就是一个很好的选择。 现在给大家推荐一个很好的第三方日期处理类 org.joda.time.DateTime 既然无法摆脱时间，为何不设法简化时间处理？ 这就是 joda-time。
go中处理时间坑也挺多滴 时间转字符串 func TimeToStrLong(t time.Time) string { return t.Format("2006-01-02 15:04:05 ") } func TimeToStrShort(t time.Time) string { return t.Format("2006-01-02") } 字符串转时间（注意时区） // 谨慎使用 time.Parse，它会直接转成utc时间 // ParseTime 字符串转时间， zone 为时区 东8=8；西5=-5 func ParseTime(strTime string, zone zone*3600) t, _ := time.ParseInLocation("2006-01-02 15:04:05", strTime, tzone) return t } 当前本地时间 // 这里返回的是本地时间 tstr := time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05") fmt.Println(tstr) 当前时间（带时区） // 当前求美国东部时间
Python时间处理 # _*_ coding: utf-8 _*_ import time import calendar import datetime # time模块中的三种时间形式 print 类型的本地时间 print("utc time:", time.gmtime()) # struct_time类型的utc时间 # time模块中，三种时间形式之间的转换 # 时间戳转struct_time类型的本地时间 utc_time = time.gmtime(time_stamp) # 时间戳转struct_time类型的utc时间 time_stamp ) # struct_time类型的utc时间转时间戳 print(time_stamp, time_stamp_1, time_stamp_2) # time模块中，三种时间形式和字符串之间的转换 2016-11-15, 15:32:12, 2", "%Y-%m-%d, %H:%M:%S, %w") # 字符串转struct_time类型 # datetime模块中datetime
/** * Instant：瞬时实例 * LocalDate：本地日期 不包含具体时间 例如 2020-02-02 可以用来记录纪念日 * LocalDTime：本地时间 不包含日期 * LocalDateTime：结合了日期和时间 但不包含时差和时区 * ZonedDateTime：完整的日期时间，包含时区和相对UTC或格林威治的视察 * * ZoneOffSet,ZoneId：操作时区 * * DateTimeFormatter:格式化时间 * * LocalDate等许多类为 final LocalDate today = LocalDate.now(); System.out.println(today); // 2020-05-30 /* 处理特定日期 tomorrow.isBefore(nowTime)) { //之前 } else { // } /* 时区处理
2020-07-18 21:00:00' another_day_datetime = datetime.strptime(another_day_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 时间加减运算 20200719223030 now_datetime = datetime.now() now_str = now_datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S') # 转换为时间戳 timestamp = time.mktime(now_datetime.timetuple()) # 时间戳转换为datetime datetime.datetime.fromtimestamp( - another_day_datetime).seconds time库 import time # 返回当前时间的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数） timestamp = time.time () # 时间戳转换为 struct_time类型(结构体时间) struct_time = time.localtime(timestamp) # 字符串转结构体时间 struct_time now_str
pandas处理技巧-时间处理 记录pandas中关于时间的两个处理技巧 字符串类型和datatimens类型的转化 如何将时分秒类型的数据转成秒为单位的数据 字符串和时间格式转化 报错 import 目的是想获取年月信息，去掉最后的01，只取前面的年月，当直接使用split方法的时候，报错如下： ? df["年月"] = pd.to_datetime(df["年月"], format = "%Y-%m-%d") 时分秒的处理 目的 1、记录?一次时分秒时间的处理。 、分、秒的统计情况 没有超过1个小时的数据 有00分和超过10分的数据，需要特殊处理；秒也是类似情况 ? 3、分钟的特殊处理 pandas中判断某个字符串的开始和结尾字符：startswith()、endswith()；使用了if循环来进行判断： 如果是0开头，但不是0结尾：取出后面的数值 如果是不是0开头
Java时间处理 格式化时间 获取当前年份月份等 时间戳转日期格式 日期格式转时间戳 格式化时间 使用 SimpleDateFormat 类的 format(date) 方法来格式化时间 import :"+sdf.format(date)); } } /* 输出结果： 未格式化时间:Thu Jun 04 15:51:47 CST 2020 格式化时间:2020-06-04 15:51:47 CST 2020 日期: 4 月份: 6 年份: 2020 一周的第几天: 5 一月中的第几天: 4 一年的第几天: 156 */ 时间戳转日期格式 使用 SimpleDateFormat 类的 format () 方法将时间戳转换成时间。 :ss"); String sd = sdf.format(new Date(Long.parseLong(String.valueOf(timeStamp)))); // 时间戳转换成时间
golang 时间处理 t := time.Now() fmt.Println("获取秒", t.Unix()) fmt.Println("获取毫秒", t.UnixNano()/1000/1000)
python下的日期与时间 一、在Python中，时间主要有三种表示形式， 1.时间戳（TimeStamp）：1970年1月1日之后的秒 2.时间元组格式化形式 包含了：年、日、星期 得到 很多Python函数用一个元组装起来的9组数字处理时间: 序号 字段 值 0 4位数年 2008 1 月 1 到 12 2 日 1到31 3 小时 0到23 4 分钟 0到59 5 秒 0到61 (60 print('3.可视化的字符串:{}'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))) 3.可视化的字符串:2018-11-21 10:05:10 python中时间日期格式化符号 ： %y 两位数的年份表示（00-99） %Y 四位数的年份表示（000-9999） %m 月份（01-12） %d 月内中的一天（0-31） %H 24小时制小时数（0-23） %I 12小时制小时数 %j 年内的一天（001-366） %p 本地A.M.或P.M.的等价符 %U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始 %w 星期（0-6），星期天为星期的开始 %W 一年中的星期数（00-53
本文主要讲解Java 8的时间处理方式和Java8之前版本的时间处理方式的区别。笔者将Java8之前的jdk版本统称为旧版本。 一、日期处理 旧版本 Date 在Java 1.0中，对日期和时间的支持只能依赖java.util.Date类。它在易用性上许多问题，下面就谈谈这个类的缺点。 缺点一：易用性较差。 以我们的例子而言，它的返回值中甚至还包含了JVM的默认时区CET，即中欧时间(Central Europe Time)。但这并不表示Date类在任何方面支持时区。 LocalTime time1 = dt1.toLocalTime();//13:45:20 二、机器时间处理 作为人，我们习惯于以星期几、几号、几点、几分这样的方式理解日期和时间。 时区的处理是新版日期和时间API新增 加的重要功能，使用新版日期和时间API时区的处理被极大地简化了。跟其他日期和时间类一 样，ZoneId类也是无法修改的。
作者:milter python中处理时间的模块有三个，datetime, time,calendar，融汇贯通三个模块，才能随心所欲地用python处理时间。 相比用秒数表示的时间，这样的表示更适合我们理解。 这两个函数如果调用时不传参数，它们内部会调用time.time()，并用返回的秒数做转换。 和time. mktime string f和string p 格式化时间靠哥俩 你要还是嫌费事 asctime ,ctime来助力 专门帮你转字符串 前者接收struct_time 后者专门处理秒数 简单说，该模块核心的类就三个，date类表示年月日，time类表示时分秒毫秒，这里不要和time模块搞混淆了。 还可以取反，或者用abs函数获得绝对值 4.无总结，不进步 本文的目的不在于详细说明python处理时间日期的api如何使用，而是想通过一个概览的形式，让大家抓住time和datetime模块的设计结构
python中处理时间的模块有三个，datetime, time,calendar，融汇贯通三个模块，才能随心所欲地用python处理时间。 你要还是嫌费事 asctime ,ctime来助力 专门帮你转字符串 前者接收struct_time 后者专门处理秒数 分工合作不费力 学好time模块基本功 做个时间的明白人！ 简单说，该模块核心的类就三个，date类表示年月日，time类表示时分秒毫秒，这里不要和time模块搞混淆了。 需要注意的是，datetime模块中出现timestamp时，一般可将其理解成time.time()返回的秒数。 无总结，不进步 本文的目的不在于详细说明python处理时间日期的api如何使用，而是想通过一个概览的形式，让大家抓住time和datetime模块的设计结构，从而能够清楚这些模块提供了哪些能力，在需要的时候能够想起来去用
在国际化应用中，对日期/时间的处理远比你想象中的更难，特别是当涉及到时区的时候。为什么会这么难？我们该如何解决它？请听我为你一一解析。 也就是前面举例过的 2020-12-01T00:49:45.001Z 这种形式。 查询时使用来自用户的时刻查询通常是来自用户视角的，比如当用户在北京查询今天的数据时，他一般是希望查询北京时间今天 00:00:00 到明天 00:00:00 之间的数据，而不会关心服务器在哪里。 强制指定时区有时候，用户期望使用的时区并不是自己所在的时区，比如当用户到其它时区出差时，可能关心的仍然是自己原来的时区。 除了让用户强制修改客户端的时区之外，还可以允许当前用户指定一个时区，在应用服务器上用这个时区进行换算。不过，这种情况下客户端需要对日期选择器进行特殊处理，以便让用户感知的日期与实际使用的日期保持一致。
处理时间 Processing Time(处理时间)是指执行相应操作机器的系统时间(Processing time refers to the system time of the machine that 例如:一个基于处理时间按每小时进行处理的时间窗口将包括以系统时间为标准在一个小时内到达指定算子的所有的记录(an hourly processing time window will include all 然而，在分布式或者异步环境中，处理时间具有不确定性，因为容易受到记录到达系统速度的影响(例如从消息队列到达的记录)，还会受到系统内记录流在不同算子之间的流动速度的影响(speed at which records 在source operator中，每个记录将源的当前时间记为时间戳，基于时间的操作(如时间窗口)会使用该时间戳。 摄入时间在概念上处于事件时间和处理时间之间。 与处理时间相比，摄入时间的成本稍微更高一些，但是可以提供更可预测的结果。
1.时间处理 1.1 字符型转时间型 datetime = pandas.to_datetime(dateString, format) #dateString：字符型时间列 #format：时间格式（ datetime.dt.property #datetime：数据框中时间列的列名 #property：下表属性 属性 注释 second 1-60：秒，从1开始到60 minute 1-60：分，从1 开始到60 hour 1-24：时，从1开始到24 day 1-31：一个月中到第几天，从1开始，最大31 month 1-12：月，从1开始到12 year 年 weekday 1-7：一周中到第几天 2.1 根据索引抽取 #抽取一段连续时间 DataFrame.ix[start:end] #抽取时间点，多个时间点整理成时间点数组 DataFrame.ix[dates] # -*- coding: parse_dates=['date'], #指定使用哪个方法处理时间格式的数据，上面已经定义 date_parser=dateparse, #指定哪一列作为数据框的索引
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