，构建好的文件会输出到 "dist" 目录， npm run build #运行构建服务器，可以查看构建的页面 npm run build-server #运行单元测试 npm run unit 当你可以正常运行这个项目之后...接下来我想谈谈vue的生命周期和钩子函数。 每个 Vue 实例在被创建之前都要经过一系列的初始化过程。例如需要设置数据监听、编译模板、挂载实例到 DOM、在数据变化时更新 DOM 等。...// 销毁前、销毁完成 这里闰土在网上找到一个很好的例子： <!...开发的时候，写好data 剩下的事情就是 通过异步请求来交互data，UI层绑定事件改变data，在组件间传递data。 后记 在这个MVVM横行的时代，我已经渐渐的忘却了jQuery的存在。...本系列文章还没有结束，下篇，也可能是终结篇，即将来袭！
“前一篇文章中大致讲解了Apache Flink数据的形态问题。Apache Flink实现分布式集合数据集转换、抽取、分组、统计等。...通过两个例子来看DataSet和DataStream。...Apache Flink中窗口有翻滚窗口，滑动窗口与会话窗口。基于对数据集的切割能够实现基于时间的窗口(TimeWindow)、基于数据驱动的窗口(CountWindow)等。...常规情况下对时间进行区分可以理解为 log4j输出一条日志的头带有的时间为 事件时间 采集程序把数据写入到kafka，Apache Flink实时读取Kafka中的数据，读取到该条数据的时间为摄取时间。...ApacheFlink进行翻滚窗口处理，翻滚时间为5分钟，那么处理到该条数据的时间则为处理时间。 有状态的计算 ? 虽然数据流是无界的数据流，持续产生。
翻滚窗口能将数据流切分成不重叠的窗口，每一个事件只能属于一个窗口。 // 用户id和购买数量 stream val counts: DataStream[(Int, Int)] = ......val tumblingCnts: DataStream[(Int, Int)] = counts // 用userId分组 .keyBy(0) // 1分钟的翻滚窗口宽度 .timeWindow...这种窗口我们称为滑动时间窗口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...如上图所示，就是需要计算每个用户在活跃期间总共购买的商品数量，如果用户30秒没有活动则视为会话断开（假设raw data stream是单个用户的购买行为流）。...所有代码，我放在了我的公众号，回复Flink可以下载 海量【java和大数据的面试题+视频资料】整理在公众号，关注后可以下载~ 更多大数据技术欢迎和作者一起探讨~
下面我们结合一个现实的例子来说明。 window又可以分为基于时间（Time-based）的window以及基于数量（Count-based）的window。...1.1、Tumbling window（翻滚） 此处的window要在keyed Stream上应用window操作，当输入1个参数时，代表Tumbling window操作，每分钟统计一次，此处用scala...//对算子进行每一个的累和 return acc1 + acc2; } } 输出函数格式： public class WindowResultFunction implements..., // 聚合函数的结果，即 count 值 Collector collector // 输出类型为 StartAppCount...windowedData.print(); 2、Count-Based Window 2.1、Tumbling Window 和Time-Based一样，Count-based window同样支持翻滚与滑动窗口
所有内置的窗口（除了全局窗口）都是基于时间（ProcessTime或 EventTime）的。 1、Tumbling Windows 翻滚窗口有一个固定的长度，并且不会重复。...比如，下图是指定了一个5分钟的翻滚窗口的样子： ?...() 在例子3中，TumblingEventTimeWindows.of 指定了第二个参数 offset，它的作用是改变窗口的时间...会话窗口不重叠，没有固定的开始时间和结束时间。...来，它没有自然的窗口结束时间，所以我们需要自己指定触发器 val input: DataStream[T] = ...
2查询框架 数据分析的第一步是获取数据，在成熟的公司体系中，数据的采集和储存一般有专门的部门来负责，他们可能有不同的名字，例如数据中台，数据仓库等等。...简单解释一下这个框架，紫色部分为关键字，分别代表: select-查询 from-从 where-哪里(满足XX条件的) group by-依据XX分组 order by-依据XX排序 limit-限制...N条 连起来读就是从XX表中查询满足XX条件的XX列，结果依据XX分组，依据XX排序，限制返回N条。...那么基于以上的原因呢，以更灵活的设置小区间的方式来计算统计值的窗口函数应运而生，ZZ总结窗口函数主要有以下两个方面的应用，（首先统一说明，over关键字是窗口函数的标志），在某个小区间上： （1）滑动窗口分组...但是当已有维度已经能满足需求时，窗口函数就没有用武之地了吗？恰恰相反，其中一种情况就是当前维度足够时，我们同时想输出明细值和聚合值时，窗口函数就又派上用场：同时输出明细值和聚合值。
Flink支持根据事件时间处理，数据流中的每条数据都需要具有各自的时间戳，代表着数据的产生时间【事件时间】。 在分布式系统中，数据流的采集通常都是有延迟的，可能是网络原因啊，程序原因啊什么的。...这时候水印就应运而生了，水印的目的就是为了解决乱序的数据问题，可以在时间窗口内根据事件时间来进行业务处理，对于乱序的有延迟的数据可以在一定时间范围内进行等待，那这个时间范围是怎么计算的呢？...第二个条件，窗口的结束时间是15s，但是我们加了水印，允许数据延迟3秒，换句话说就是本来在15秒这个窗口就应该开始统计数据了，但是为了等一些延迟的数据，我要在18s才开始进行统计 【10-15】窗口触发的条件就是...程序的数据加上waterMark，值为eventTime-3s 3、根据name值进行分组，根据窗口大小为5s划分窗口，依次统计窗口中各name值的数据 4、启动Job 下面是具体的代码： import...那么我们开始在主机s102上输入数据： ? 控制台输出： ?
例如，指定一个大小为5分钟的翻滚窗口，并每5分钟启动一个新窗口，如下图所示： ?...在这种情况下，元素被分配到多个窗口。其实，滚动窗口TUMBLE是滑动窗口的一个特例。例子，设置一个10分钟长度的窗口，以5分钟间隔滑动。...） 会话窗口Assigner根据活动会话对元素进行分组。...与翻滚窗口和滑动窗口相比，会话窗口不会重叠，也没有固定的开始和结束时间。相反，会话窗口在一段时间内不接收元素时关闭，即，当一段不活跃的间隙发生时，当前会话关闭，随后的元素被分配给新的会话。 ?...3、语法 EMIT 语法是用来定义输出的策略，即是定义在输出（INSERT INTO）上的动作。当未配置时，保持原有默认行为，即 window 只在 watermark 触发时 EMIT 一个结果。
今天继续和大家分享 HackerRank 上的 SQL 编程挑战的解题思路，这一次的题目叫做“Occupations”，属于中等难度级别，答案提交的成功率在 90% 左右。...解决方案 一般遇到“将一列中的所有唯一值作为新的列名输出”这种需求，我们首先想到的就应该是行转列，我之前写过一篇介绍SQL 行转列的通用实现的文章，感兴趣的朋友点进来看看。...做行转列时分组的依据是什么呢？即依据哪个字段分组。答案是依据每个职位中姓名的排序序号作为分组条件，而每个职位里面姓名的出现的序号可通过窗口函数求得。...，就可以实现题目所要求的输出。...MySQL 数据库的版本在 8.0 之前，那么可以用用户变量替代窗口函数实现组内排序的功能。
所有记录都使用相同的 Key 生成。 定义5秒间隔的翻滚窗口。 Reduce 操作（在数字到达时附加数字）。 打印到控制台。...在 Kafka Stream 中在没有 groupByKey()的情况下不能使用window(); 而 Flink 提供了timeWindowAll()可以在没有 Key 的情况下处理流中所有记录的方法...示例 2 以下是本例中的步骤 从 Kafka Topic 中读取数字流。这些数字是作为由“[”和“]”包围的字符串产生的。所有记录都使用相同的 Key 生成。 定义一个5秒的翻滚窗口。...KStream 比 Flink 更容易处理延迟到达，但请注意，Flink 还提供了延迟到达的侧输出流（Side Output)，这是 Kafka 流中没有的。...最后，在运行两者之后，我观察到 Kafka Stream 需要额外的几秒钟来写入输出主题，而 Flink 在计算时间窗口结果的那一刻将数据发送到输出主题非常快。
Tumble 的中文翻译有“翻筋斗”，我们可以将 Fixed Window 是特定的时间长度在无限数据集合上翻滚形成的，核心是每个 Window 没有重叠。...那么我举一个在编程语言中一个例子：address alignment，内存地址a被称为n字节对齐，当a是n的倍数（n应是2的幂）。但是有时候处于某些目的，窗口也可以是不对齐的。 2....2.3 Time Domain 在流式处理中关于时间有两个概念需要注意： Event Time，事件发生的时间。 Processing TIme，事件在系统中的处理时间。 这两个概念非常简单。...虽然是两个很简单概念，但是在 Dataflow 模型之前，很多系统并没有显示区分，比如 Spark Streaming。...3.2.2 Window Merge 窗口合并用在 GroupByKeyAndWindow 操作中，下面用一个超时时间为 30 分钟的会话窗口的例子来说明，如下图。 ?
flink-window 窗口 在流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。...其作用是在 Trigger 触发窗口计算之后将窗口的 State 中的数据清除。...image-20210202200710573前两条数据先后于20:01和20:02进入窗口，此时 State 中的值更新为3，同时到了Trigger的触发时间，输出结果为3。...,（新进来的数据）晚于前面进来的数据，但是该数据所在窗口没有被触发， 这个时候数据还是有效的——EventTime<WaterMark 的 对于out-of-order的数据，延迟太多 注意，如果不定义允许最大迟到时间...默认情况下小于watermark 时间戳的event 会被丢弃吗 多流waterMark 在实际的流计算中往往一个job中会处理多个Source的数据，对Source的数据进行GroupBy分组，那么来自不同
在本示例中，我们的目的是每统计每个单词在特定时间窗口中出现的次数，比如说5秒一个窗口。...然后我们可以在流上指定想要的窗口，并根据窗口中的数据计算结果。...在我们的例子中，我们想要每5秒聚合一次单词数： DataStream> windowCount = wordsCount .keyBy(new...b) { return new Tuple2(a.f0, a.f1 + b.f1); } }); 我们通过 timeWindow() 方法指定我们5秒的翻滚窗口...分组窗口计算 DataStream> windowCount = wordsCount .keyBy(new
Flink中的接收 器 操作用于接受触发流的执行以产生所需的程序结果 ，例如将结果保存到文件系统或将其打印到标准输出 Flink转换是惰性的，这意味着它们在调用接收 器 操作之前不会执行 Apache...最重要的是，Hadoop具有较差的Stream支持，并且没有简单的方法来处理背压峰值。这使得流数据处理中的Hadoop堆栈更难以使用。...窗口化基本上是在流上执行聚合的技术。...窗口可以大致分为 翻滚的窗户（没有重叠） 滑动窗（带重叠） 支持基本过滤或简单转换的流处理不需要状态流，但是当涉及到诸如流上的聚合（窗口化）、复杂转换、复杂事件处理等更高级的概念时，则必须支持 有状态流...消费者ReadFromKafka：读取相同主题并使用Kafka Flink Connector及其Consumer消息在标准输出中打印消息。
二、CEP（复杂事件处理）简介 在传统DBMS中，所有的操作都只能在数据落库之后才能进行，这极大地降低了事件处理的实时性。...Wormhole CEP引入了窗口时间（Window Time），窗口策略（Strategy），分组策略（KeyBy），输出格式（Output），筛选规则（Pattern）等概念。...KeyBy：指依据事件中的哪个字段来做分区。...通过上述规则，DDOS攻击的判断依据可以被量化为流量超出事件在一定时间内多次产生。只要符合条件，客户请求就可以被认定为DDOS攻击。...[1533534617457010085.png] 图5 电商平台数据处理示意图 针对需求，需要设置一个300s（即5min）的窗口，然后按照userid分组，对每个客户分别进行匹配。
窗口函数的主要作用是对数据进行分组排序、求和、求平均值、计数等。对于数据从业者来说， sql窗口函数在实际工作中具备非常广泛的应用场景。...在上面的代码中可以看出，是按照产品的类型去分组，在组内以价格的顺序升序排列，运行的结果如下。（rank的排序下面会单独说） ?...； 窗口函数可以在保留原表中的全部数据之后，可以对某些字段做分组排序或者计算，而group by只能保留与分组字段聚合的结果； 在加入窗口函数的基础上SQL的执行顺序也会发生变化，具体的执行顺序如下（window...从上面的例子可以看出，在没有partition by 的情况下，是把整个表作为一个大的窗口，SUM（）相当于向下累加，AVG（）相当于求从第一行到当前行的平均值，其他的聚合函数均是如此。...运行的代码及结果为： ? ? 第二步，用user_id和辅助列作为分组依据，分到一组的就是连续登录的用户。
state中的数据有失效机制，依靠数据触发数据清理； 目前Stream join的结果是数据的笛卡尔积； Window Join Tumbling Window Join 执行翻滚窗口联接时，具有公共键和公共翻滚窗口的所有元素将作为成对组合联接...因为它的行为类似于内部连接，所以一个流中的元素在其滚动窗口中没有来自另一个流的元素，因此不会被发射！ 如图所示，我们定义了一个大小为2毫秒的翻滚窗口，结果窗口的形式为[0,1]、[2,3]、。。。。...该图显示了每个窗口中所有元素的成对组合，这些元素将传递给JoinFunction。注意，在翻滚窗口[6,7]中没有发射任何东西，因为绿色流中不存在与橙色元素⑥和⑦结合的元素。...有三个会话，在前两个会话中，来自两个流的连接元素被传递给JoinFunction。在第三个会话中，绿色流中没有元素，所以⑧和⑨没有连接！...此处，我设置的下界为-1、上界为0，且上界是一个开区间。表达的意思就是流A中某个元素的时间，对应上一秒的流B中的元素。
大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。...翻滚窗口能将数据流切分成 不重叠的窗口，每一个事件只能属于一个窗口。 Sliding Time Window 我们可以每 30 秒计算一次最近一分钟用户购买的商品总数。...这种窗口我们称为滑动时间窗 口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...如上图所示，就是需要计算每个用户在活跃期间总共购买的 商品数量，如果用户 30 秒没有活动则视为会话断开（假设 raw data stream 是单个用户的购买 行为流）。...Flink 中的时间种类有哪些？各自介绍一下？ ? Flink 中的时间与现实世界中的时间是不一致的，在 flink 中被划分为事件时间，摄入时间， 处理时间三种。
时间窗口： 可以根据时间维度对数据进行分组，例如按分钟、小时、天等进行分组。计数窗口： 可以根据数据的数量进行分组，例如每100条数据为一个窗口。...思考数据如何分配到对应的窗口数据分配到对应窗口如何触发计算在窗口内如何进行操作窗口如何关闭咋在Flink中执行窗口程序员咋从其提供的函数中获益最大化2 窗口生命周期使用基于事件时间的窗口策略，每5min...创建一个非重叠（或翻滚）的窗口，并允许延迟1min。...如指定大小为5min的翻滚窗口，则将评估当前窗口，并且每5min将启动一个新窗口：滚动窗口大小固定：每个滚动窗口的大小一致，如置每个窗口为5min窗口大小一旦确定，在整个窗口的计算过程中不会改变滚动窗口时间不会重叠...4.4 全局窗口在Flink中，全局窗口（Global Window）是一种特殊的窗口类型，它将整个数据流视为一个窗口。也就是说，全局窗口没有明确的边界，它涵盖了所有输入的数据。
引言 大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。...翻滚窗口能将数据流切分成 不重叠的窗口，每一个事件只能属于一个窗口。 Sliding Time Window 我们可以每 30 秒计算一次最近一分钟用户购买的商品总数。...这种窗口我们称为滑动时间窗 口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...如上图所示，就是需要计算每个用户在活跃期间总共购买的 商品数量，如果用户 30 秒没有活动则视为会话断开（假设 raw data stream 是单个用户的购买 行为流）。...Flink 中的时间种类有哪些？各自介绍一下？ Flink 中的时间与现实世界中的时间是不一致的，在 flink 中被划分为事件时间，摄入时间， 处理时间三种。
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