Time的分类(时间语义)EventTime:事件(数据)时间,是事件/数据真真正正发生时/产生时的时间IngestionTime:摄入时间,是事件/数据到达流处理系统的时间ProcessingTime:处理时间,是事件/数据被处理/计算时的系统的时间EventTime的重要性假设，你正在去往地下停车场的路上，并且

Math.min()<Math.max()返回true。原因如下：Math.min()没有参数时返回Infinity:Math.min()试图找到提供的数字中最小的一个。当没有提供任何数字时，它返回Infinity，因为任何数字都小于Infinity。这就像设置一个初始的“最小值”为无限大，然后尝试找到比它更小的数字。

鲁大师是一款知名的硬件检测软件，许多用户喜欢使用它来测试电脑性能。然而，原版软件中包含大量广告和不必要的功能。某大佬对鲁大师进行了绿化处理，精简了许多无用的功能，去除了广告，并确保退出后没有后台残留进程。该版本是大佬的最终完结版，具有以下特点：1.完整精简了功能区中

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概要 #了解watermark前先需要明确flink支持的时间语义以及为什么需要watermark。Flink明确支持以下三种时间语义:事件时间(eventtime)： 事件产生的时间，记录的是设备生产(或者存储)事件的时间摄取时间(ingestiontime)： Flink读取事件时记录的时间处理时间(processi

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1.简述什么是ApacheFlink？ApacheFlink是一个开源的基于流的有状态计算框架。它是分布式地执行的，具备低延迟、高吞吐的优秀性能，并且非常擅长处理有状态的复杂计算逻辑场景2.简述Flink的核心概念？Flink的核心概念主要有四个：EventStreams、State、Time和Snapsho

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Flink窗口计算1.背景2.Watermark3.Watermark与Window之间的关系4.Window窗口计算1.背景在当今大数据时代，实时数据处理的需求日益增长，Flink的窗口计算在这一领域中发挥着至关重要的作用。窗口计算使得我们能够将无界的数据流切分成有意义的片段，从而进行

题记部分 一、时间语义Flink中的时间语义分为以下，（1）EventTime：事件创建的时间（2）IngestionTime：数据进入Flink的时间（3）ProcessingTime：执行操作算子的本地系统事件，与机器相关 哪种时间语义更重要？不同的时间语义有不同的应用场合，我们往往更关心事件时间（Event Time）某些

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如果没有方向往哪里走都是前方做自己的光不需要多亮曾受过的伤会长出翅膀大雨冲刷过的天空会更加明亮流过泪的眼睛也一样做自己的光悄悄的发亮逆风的方向更容易飞翔世界怎样在于你凝视它的目光那未曾谋面过的远方或许就在身旁              

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Watermark是用于处理流数据中事件时间（eventtime）乱序情况的重要机制。在流处理中，数据往往不是按照它们实际发生的时间顺序到达的，这可能是由于网络延迟、系统处理延迟或其他因素导致的。为了能够在这种乱序环境中正确地执行基于时间的操作（如时间窗口聚合），Flink引入了Waterm

1时间语义flink种设计时间的不同概念：1EventTime:事件时间，指代事件创建的时间，指代数据中的时间错带指代事件时间，Flink通过时间戳分配器访问事件时间2IngestionTime:摄入时间：指代数据进入Flink的时间3ProcessingTime:进程时间：数据执行算子的处理时间1EventTime的引入

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