Apache Flink中，Window操作在流式数据处理中是非常核心的一种抽象，它把一个无限流数据集分割成一个个有界的Window（或称为Bucket），然后就可以非常方便地定义作用于Window之上的各种计算操作。本文我们主要基于Apache Flink 1.4.0版本，说明Keyed Window与Non-Keyed Window的基本概念，然后分别对与其相关的WindowFunction与WindowAllFunction的类设计进行分析，最后通过编程实践来应用。
1 mac自带app：“脚本编辑器” 2 原生应用「Accessibility Inspector（需安装 Xcode）」用以定位目标控件的类型，方便在打印的子控件中查找
本文作为常用 SQL 系列的第三篇，本文涉及到的 SQL 及相关命令均是在运维工作中总结整理而成的，对于运维 DBA 来说可提高很大的工作效率，值得收藏下来慢慢看。
Window 可以说是 Flink 中必不可少的 operator 之一，在很多场合都有很非凡的表现。今天呢，我们就一起来看一下 window 是如何实现的。
其中主要划分为一下 4 大主题，首先是前两个 状态原理、时间窗口 是用于考核候选人对于 Flink 基本原理的理解，编程技巧、实战经验 主要是考核候选人使用 Flink 的经验。
在实际的业务中,我们经常会遇到数据迟到的情况,这个时候基于窗口进行计算的结果就不对了,Flink中watermark就是为了解决这个问题的,理解watermark之前,先来说一下flink中的三个与流数据相关的概念,ProcessTime、EventTime、IngestionTime,不然很难理解watermark是怎么回事.
Dataflow模型（或者说Beam模型）旨在建立一套准确可靠的关于流处理的解决方案。在Dataflow模型提出以前，流处理常被认为是一种不可靠但低延迟的处理方式，需要配合类似于MapReduce的准确但高延迟的批处理框架才能得到一个可靠的结果，这就是著名的Lambda架构。这种架构给应用带来了很多的麻烦，例如引入多套组件导致系统的复杂性、可维护性提高。因此Lambda架构遭到很多开发者的炮轰，并试图设计一套统一批流的架构减少这种复杂性。Spark 1.X的Mirco-Batch模型就尝试从批处理的角度处理流数据，将不间断的流数据切分为一个个微小的批处理块，从而可以使用批处理的transform操作处理数据。还有Jay提出的Kappa架构，使用类似于Kafka的日志型消息存储作为中间件，从流处理的角度处理批处理。在工程师的不断努力和尝试下，Dataflow模型孕育而生。
首先，我们会学习如何定义时间属性，时间戳和水位线。然后我们将会学习底层操作process function，它可以让我们访问时间戳和水位线，以及注册定时器事件。接下来，我们将会使用Flink的window API，它提供了通常使用的各种窗口类型的内置实现。我们将会学到如何进行用户自定义窗口操作符，以及窗口的核心功能：assigners（分配器）、triggers（触发器）和evictors（清理器）。最后，我们将讨论如何基于时间来做流的联结查询，以及处理迟到事件的策略。
top 命令 是每个人都在使用的用于 监控 Linux 系统性能 的最好的命令。你可能已经知道 top 命令的绝大部分操作，除了很少的几个操作，如果我没错的话，批处理模式就是其中之一。
翻阅了很多的 水位和窗口 的博客文章，由于本来概念就很晦涩，光看很难一下子理解，所以本文用实际数据，做了比较详尽的梳理。可以跟着步骤一步步操作，亲自体会水位在处理乱序数据的时候发挥的重要作用，文末有代码地址，下载下来在idea中跑起来运行。
linux上进程有5种状态: 1. 运行(正在运行或在运行队列中等待) 2. 中断(休眠中, 受阻, 在等待某个条件的形成或接受到信号) 3. 不可中断(收到信号不唤醒和不可运行, 进程必须等待直到有中断发生) 4. 僵死(进程已终止, 但进程描述符存在, 直到父进程调用wait4()系统调用后释放) 5. 停止(进程收到SIGSTOP, SIGSTP, SIGTIN, SIGTOU信号后停止运行运行) ps工具标识进程的5种状态码: D 不可中断 uninterruptible sleep (
实时热门统计 操作步骤： 先从Kafka读取消费数据 使用map算子对数据进行预处理 过滤数据，只留住pv数据 使用timewindow，每隔10秒创建一个20秒的window 然后将窗口自定义预聚合，并且兹定于窗口函数，按指定输入输出case操作数据 上面操作时候返回的是DataStream，那么就根据timestampEnd进行keyby 使用底层API操作，对每个时间窗口内的数据进行排序，取top package com.ongbo.hotAnalysis import java.sql.Times
此例程枚举了计算机上所有可见的窗口。每个可见窗口都会将其标题与窗口类和样式一起转储并上传到服务器。如果在后台打开Google Chrome标签页并推送有关离婚的机密信息时推送此shellcode，BattlEye现在就知道这一点，这太糟糕了。虽然这可能是监视作弊者活动的一种非常好的方法，但它是一种非常激进的方法，并且可能会产生大量不适当的信息，这些信息将通过互联网发送到游戏服务器。没有窗口可以安全丢弃，因此在加载您喜欢的射击游戏时要小心。
virtiofs是红帽在kata社区提出的一个共享文件系统的解决方案。社区地址：virtio-fs - shared file system for virtual machines
这篇博客将会记录Structured Streaming + Kafka的一些基本使用(Java 版)
DM层主要是报表数据，针对实时业务将DM层设置在Clickhouse中，在此业务中DM层主要存储的是通过Flink读取Kafka “KAFKA-DWS-BROWSE-LOG-WIDE-TOPIC” topic中的数据进行设置窗口分析，每隔10s设置滚动窗口统计该窗口内访问商品及商品一级、二级分类分析结果，实时写入到Clickhouse中。
兄弟们，在 18w 字《Flink SQL 成神之路》之后，我的另一篇《Flink 对线面试官》申请出战！
姚远：鼎甲科技高级技术顾问，墨天轮MVP。Oracle ACE，华为云MVP，专注于 Oracle、MySQL 数据库多年，拥有 Oracle 10g、12c OCM, MySQL 5.6、5.7、8.0 OCP，并在：EMC、IBM p、RedHat、Cisco、SQL Server、DB2 等领域拥有 20 + 技术认证。两次获得国家部级科技进步奖，发明过两项计算机相关专利。现在广州鼎甲任高级技术顾问，向同事和客户提供Oracle 和 MySQL方面的培训和技术咨询。
TOP命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况。
TOP是一个动态显示过程,即可以通过用户按键来不断刷新当前状态.如果在前台执行该命令,它将独占前台,直到用户终止该程序为止.比较准确的说,top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视.它将显示系统中CPU最“敏感”的任务列表.该命令可以按CPU使用.内存使用和执行时间对任务进行排序；而且该命令的很多特性都可以通过交互式命令或者在个人定制文件中进行设定.
我们经常需要在一个时间窗口维度上对数据进行聚合，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理。本文将介绍如何在Flink上进行窗口的计算。
大家好我是老羊，由于窗口涉及到的知识内容比较多，所以博主先为大家说明介绍下面内容时的思路，大家跟着思路走。思路如下：
0.1 2017.06.29 21:08* 字数 1472 阅读 937评论 0喜欢 1
Flink 的 window 有两个基本款，TimeWindow 和 CountWindow。 TimeWindow 是到时间就触发窗口，CountWindow 是到数量就触发。
为Flink最高层的API，易于使用，所以应用更加广泛，eg. ETL、统计分析、实时报表、实时风控等。
守护进程(Daemon)也称为精灵进程是一种生存期较长的一种进程。它们独立于控制终端并且周期性的执行某种任务或等待处理某些发生的事件。他们常常在系统引导装入时启动，在系统关闭时终止。unix系统有很多守护进程，大多数服务器都是用守护进程实现的，例如inetd守护进程。
flink-table_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/table/api/table.scala
关于Springboot Kafka其他配置请参考Springboot2整合Kafka
Press (Shift+O) to Sort field via field letter, for example press ‘a‘ letter to sort process with PID (Process ID).
我们经常需要在一个时间窗口维度上对数据进行聚合，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理
Flink 的算子函数和spark的大致一样，但是由于其是流处理的模式，所有还要有需要加强理解的地方
https://pytorch.org/docs/master/distributed.html 初始化
在一些应用中，我们希望给用户提供插入自定义逻辑的能力，比如 Microsoft 的 Office 中的 VBA，比如一些游戏中的 lua 脚本，FireFox 的「油猴脚本」，能够让用户发在可控的范围和权限内发挥想象做一些好玩、有用的事情，扩展了能力，满足用户的个性化需求。
获取进程编号的目的是验证主进程和子进程的关系，可以得知子进程是由那个主进程创建出来的。
3.5 Kafka Connect Configs 下面是Kafka Connect 框架的配置： NAME DESCRIPTION TYPE DEFAULT VALID VALUES IMPORTANCE config.storage.topic The name of the Kafka topic where connector configurations are stored string high group.id A unique string that identifies the Co
group_concat SELECT t.application_id, t.submit_by, t.dept_code, t.create_time, t.complete_time, t.`process_id`, t_hi_new.assignee FROM t_application_info t LEFT JOIN (SELECT t_hi.`PROC_INST_ID_` AS process_id, GROUP_CO
我在做Standby RAC实验时，起初使用的是ARCH传输，后来将其改为LGWR传输（实际是LGWR分出的小工进程LNS）：
Structured Streaming 是一个基于 Spark SQL 引擎的、可扩展的且支持容错的流处理引擎。你可以像表达静态数据上的批处理计算一样表达流计算。Spark SQL 引擎将随着流式数据的持续到达而持续运行，并不断更新结果。你可以在Scala，Java，Python或R中使用 Dataset/DataFrame API 来表示流聚合，事件时间窗口（event-time windows），流到批处理连接（stream-to-batch joins）等。计算在相同的优化的 Spark SQL 引擎上执行。最后，通过 checkpoint 和 WAL，系统确保端到端的 exactly-once。简而言之，Structured Streaming 提供了快速、可扩展的、容错的、端到端 exactly-once 的流处理。
窗口是处理无限流的核心。窗口拆分将流拆为有限数量数据的bucket，这样就可以应用计算。
那么这时候，小伙伴萌就会问到，我其实可以把窗口聚合的写法也转换为 Group 聚合，只需要把 Group 聚合的 Group By key 换成时间就行，那这两个聚合的区别到底在哪？
‘instant debugger’: the debugger can be launched and a process started without a database. This feature is available locally and remotely and allows the debugger to be attached to any running process in the system. IDA can be used as the default system debugger. Remote 64-bit debugger for MS Windows 64 running on AMD64/EMT64. IDA itself runs in 32-bit mode while the debugger server runs in 64-bit mode to launch and debug 64-bit applications. full type system support for the ARM processor. IDA supports the function calling conventions and comments function parameters in the same way as it does on PC. The ARM module has been significantly improved: see a list of all the ARM specific enhancements below. Wizard-like interface to load new files. IDA assists the user in the initial load process by asking relevant questions about the file. This interface is configurable with XML files. Processor Modules
“ 无界数据于有界数据是一个比较于模糊的概念，无界与有界之间是可以进行转换的。无界数据流在进行某些计算的时候例如每分钟、每小时、每天等操作时都可以看做是有界数据集。Apache Flink使用Windows方式实现了对于无界数据集到有界数据集的计算。”
在 Java 中打印当前线程的方法栈，可以用 kill -3 命令向 JVM 发送一个 OS 信号，JVM 捕捉以后会自动 dump 出来；当然，也可以直接使用 jstack 工具完成，这些方法好几年前我在这篇性能分析的文章中介绍过。这样的需求可以说很常见，比如定位死锁，定位一个不工作的线程到底卡在哪里，或者定位为什么 CPU 居高不下等等问题。
引言 前面群里面同学说对flink感兴趣，特别邀请资深流专家张如聪给大家深入分析下Flink里面最重要部分：Flink SQL。 本文对Flink SQL深入浅出，相当有深度的技术分析文章，希望大家会喜欢，对Flink技术上有疑问的也可以联系专家帮忙解答。 一、Flink SQL简介 Flink SQL 是Fllink提供的SQL的SDK API。SQL是比Table更高阶的API，集成在Table library中提供，在流和批上都可以用此API开发业务。本文主要侧重于SQL在Stream上的能力，也就是
掌握Flink中三种常用的Time处理方式，掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用，了解Flink中的watermark。
本篇终于到了Flink的核心内容：时间与水印。最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming中，一直无法理解水印的作用。直到使用了一段时间Flink之后，对实时流处理有了一定的理解，才想清楚其中的缘由。接下来就来介绍下Flink中的时间和水印，以及基于时间特性支持的窗口处理。
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