人工智能
第六章 Flink中的时间和窗口
时间语义
上图是数据流式处理过程，涉及到两个重要的时间点：事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）。
事件时间（Event Time）：即数据产生的时间；
处理时间（Processing Time）：即数据真正被处理的时刻；
我们在处理数据时，以哪种时间作为衡量标准，就是所谓的时间语义问题（Notions of Time）。由于分布式系统中
Jenkins容器化部署
部署Jenkins
创建本地数据保存目录mkdir /root/jenkins。
启动容器
docker run -itd --name jenkins \
-u root \
-p 8080:8080 -p 50000:50000 \
--restart always \
--env TZ=Asia/Shanghai \
--env JAVA_OPTS="-server -Xms512m
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Apache Flink——侧输出流(side output)
前言
flink处理数据流时，经常会遇到这样的情况：处理一个数据源时，往往需要将该源中的不同类型的数据做分割（分流）处理，假如使用 filter算子对数据源进行筛选分割的话，势必会造成数据流的多次复制，造成不必要的性能浪费；
flink中的侧输出，就是将数据流进行分割，而不对流进行复制的一种分流机制。flink的侧输出的另一个作用就是对延时迟到的数据进行处理，这样就可以不必丢弃迟到的数据；
简单理
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