//传入动态水印内容 watermark({ watermark_txt: "扯淡" }); function watermark(settings) { //默认设置 var defaultSettings = { watermark_txt: "text", watermark_x: 20,//水印起始位置x轴坐标 watermark_y: 20,//水印起始位置Y轴坐标 watermark_rows: 20,//水印行数
收到的需求是在一个图上匹配到水印 然后将原来的水印换成一个新水印 先要安装一个库 库文件代码如下： # coding=utf-8 import cv2 import numpy as np # 膨胀算法 Kernel _DILATE_KERNEL = np.array([[0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1],
对于流式处理，最大的特点是数据上具有时间的属性特征，Flink根据时间产生的不同位置分为三个时间概念：
戳更多文章： 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的
首先，拿基于窗口的计算来说吧，窗口的大小 size和滑动间隔 slide，都是基于时间维度处理的，像Spark Streaming就是基于处理时间，也即是处理任务所在机器的本地时间，用这个时间处理数据我们自然无法关注事件是否在时间维度上乱序，是否是滞后数据，那么为了保证数据有序和处理滞后数据就不能用处理时间进行处理。
参考：https://gitee.com/guofei9987/blind_watermark https://blindwatermark.github.io/blind_watermark/#/zh/README
前面，我们已经学过了 一文搞懂 Flink 处理 Barrier 全过程，今天我们一起来看一下 flink 是如何处理水印的，以 Flink 消费 kafka 为例
Flink在流处理中提供了不同的时间语义支持，其中有两种核心的时间语义：ProcessingTime与EventTime。
在流处理中，时间是一个非常核心的概念，是整个系统的基石。比如，我们经常会遇到这样的需求：给定一个时间窗口，比如一个小时，统计时间窗口的内数据指标。那如何界定哪些数据将进入这个窗口呢？在窗口的定义之前，首先需要确定一个应用使用什么样的时间语义。
在Flink DataStream中流动着不同的元素，统称为StreamElement，StreamElement可以是StreamRecord、Watermark、StreamStatus、LatencyMarker中任何一种类型，StreamElement是一个抽象类，其他四种类型继承StreamElement。
对于Flink来说，Watermark是个很难绕过去的概念。本文将从整体的思路上来说，运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念。
1.序篇-先说结论 本文主要记录小伙伴萌在使用 DataStream API 实现事件时间窗口类应用时会遇到的窗口不触发问题的坑以及其排查过程。
1）Tumble Count Window：累积固定个数的元素就视为一个窗口，该类型的窗口无法像时间窗口一样事先切分好。
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在Flink中，EventTime即事件时间，能够反映事件在某个时间点发生的真实情况，即使在任务重跑情况也能够被还原，计算某一段时间内的数据，那么只需要将EventTime范围的数据聚合计算即可，但是数据在上报、传输过程中难免会发生数据延时，进而造成数据乱序，就需要考虑何时去触发这个计算，Flink使用watermark来衡量当前数据进度，使用时间戳表示，在数据流中随着数据一起传输，当到watermark达用户设定的允许延时时间，就会触发计算。但是在使用EventTime的语义中，会出现一些不可预知的问题，接下来会介绍笔者在使用过程中遇到的一些问题与解决办法。
一，触发器结构 [watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNDc1Mjg1,size_16,color_FFFFFF,t_70] [watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNDc1Mjg1,size_16,color_FFFFFF,t_70] 二，
我们知道实时计算中，数据时间比较敏感，有eventTime和processTime区分，一般来说eventTime是从原始的消息中提取过来的，processTime是Flink自己提供的，Flink中一个亮点就是可以基于eventTime计算，这个功能很有用，因为实时数据可能会经过比较长的链路，多少会有延时，并且有很大的不确定性，对于一些需要精确体现事件变化趋势的场景中，单纯使用processTime显然是不合理的。
摘要 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算 flink中提供了时间窗的相关算子计算区域时间内的数据 本次分享基于flink 1.14 此次分享内容中，api演示与旧版略有不同，概念并无不同 本次分享需要对流式数据处理计算有一定的了解 概念篇 Flink时间语义概念简介 在flink的流式处理中，会涉及到时间的不同概念 Processing Time 处理时间 Event Time 事件时间 Ingestion Time 注入时间 Processing
在日常图像处理中，为图片添加水印是一项常见任务。有多种方法和工具可供选择，而今天我们将专注于使用Python语言结合PIL库批量添加水印。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/functions/source/SourceFunction.java
本节适用于在事件时间上运行的程序。有关事件时间，处理时间和提取时间的介绍，请参阅Flink1.4 事件时间与处理时间。
本文重新更新编辑于：2014 年 6 月 8 日 0 时 40 分. 这篇文章还是在 2014 年 2 月 12 日发布的，旧标题为：《不明问题让我折腾了一天！最终得以解决...》 近段时间发现不少网友通过搜索引擎来到这，而且刚还帮刘海江博客修复了这个问题，所以张戈就重新整理整篇文章的标题、措辞及步骤，改成易被搜索，且易懂的菜鸟教程，不再是以前的记事录了。 希望出了问题的朋友可以从中得到帮助。 更新感言：真可谓是爱折腾就会出问题，出问题就能学知识，学知识了继续折腾，接着继续出问题.....根本停不下来的节奏
在 Flink 的流式处理中，绝大部分的业务都会使用 eventTime，一般只在 eventTime 无法使用时，才会被迫使用 ProcessingTime 或者 IngestionTime。
如果你想保护自己的原创图片，那最好的方式就是为图片添加盲水印，盲水印就是图片有水印但人眼看不出来，需要通过程序才能提取水印，相当于隐形“盖章”，可以用在数据泄露溯源、版权保护等场景。今天分享如何用 Python 为图片添加盲水印。
聚合事件（比如计数、求和）在流上的工作方式与批处理不同。比如，对流中的所有元素进行计数是不可能的，因为通常流是无限的（无界的）。所以，流上的聚合需要由 window 来划定范围，比如 “计算过去的5分钟” ，或者 “最后100个元素的和” 。
“时间”在我们日常的开发学习过程中是特别常见的一个名词，例如：Java中的日期处理类、获取系统的当前时间、毫秒级的时间戳等等。接下来让我们来看看在Flink框架中，对时间不同的概念。Flink框架中有三个时间的语义：事件时间（Event Time ）、摄入时间（Ingestion Time）、系统处理时间（Processing Time）。
一，fink支持的时间 Flink的流式应用支持不同的时间观。 1，处理时间 处理时间是指执行相应操作的机器的系统时间。 当流程序采用处理时间运行时，所有基于时间的操作（如时间窗口）将使用运行各自运算符的机器的系统时钟。例如，每小时处理时间窗口将包括在系统时钟显示一个小时的时间之间到达特定操作之间的所有记录。 处理时间是最简单的时间概念，不需要流和机器之间的协调。它提供最好的性能和最低的延迟。然而，在分布式和异步环境中，处理时间不能提供决定论，因为它易受记录到达系统（例如从消息队列）到达的速度的影响，也与记
Adobe Acrobat DC是一款非常好用且功能强大的PDF编辑和阅读软件。可以对PDF文件进行查看、添加注释、填写、签名并发送之外，同时还可以使用一些高级工具来创建、编辑、导出和组织PDF，以及将任何内容转换为高质量的PDF，并在任何屏幕上完美呈现。
官方文档：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/wxcloud/guide/extensions/cms/introduction.html
CREATE 语句用于向当前或指定的 Catalog 中注册库、表、视图或函数。注册后的库、表、视图和函数可以在 SQL 查询中使用。
在上一篇文章中，我们学习了flink的时间。 本文我们来一起研究下 window 和 watermark 。
flink时间语义 1、Event Time：事件创建时间； 2、Ingestion Time：数据进入Flink的时间； 3、Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关；
Watermark 是用于处理事件时间的一种机制，用于表示事件时间流的进展。在流处理中，由于事件到达的顺序和延迟，系统需要一种机制来衡量事件时间的进展，以便正确触发窗口操作等。Watermark 就是用来标记事件时间的进展情况的一种特殊数据元素。
强调图片版权，防止懒人直接盗图，给图片加上水印还是很必要的。图像处理熟手，对上传到主机的图片都会进行一些修饰，顺便加上水印，是很简单的事，但大部分童鞋还是喜欢能自动给图片加上水印，WordPress有强大的插件能为我们提供方便。
注意我们上图红色框里的一些要求。必须要满足这些条件，才可以开通直播功能。更详细些的如下：
在较高的Linux版本上，支持了watermark_scale_factor参数（完整路径/proc/sys/vm/watermark_scale_factor）调整，这个数值可以比较有效的控制内存回收。
Flink 的 API 大体上可以划分为三个层次：处于最底层的 ProcessFunction、中间一层的 DataStream API 和最上层的 SQL/Table API，这三层中的每一层都非常依赖于时间属性。时间属性是流处理中最重要的一个方面，是流处理系统的基石之一，贯穿这三层 API。在 DataStream API 这一层中因为封装方面的原因，我们能够接触到时间的地方不是很多，所以我们将重点放在底层的 ProcessFunction 和最上层的 SQL/Table API。
配置文件：file-online-preview-master\server\src\main\config\application.properties
主要是针对数据乱序的问题，需要使用 eventtime 和 watermark 来解决
本文介绍了Android 给图片加上水印的示例代码（支持logo+文字），分享给大家，具体如下：
这些操作都和菜品列表是联动的，也就是菜品列表和购物车里增删个数，都是可以同步的。我会在项目预览章节的视频里做具体演示。
这也就意味着，我们的网站可以供用户在任何地方访问。下面就来教大家如何快速的部署一个属于自己的网站。
在《0基础学习PyFlink——个数滚动窗口(Tumbling Count Windows)》和《0基础学习PyFlink——个数滑动窗口（Sliding Count Windows）》中，我们发现如果窗口中元素个数没有把窗口填满，则不会触发计算。
当我们第一次使用 Flink 时，可能会对 Watermark 感到困惑，其实 Watermark 并不复杂。让我们通过一个简单的例子来说明为什么我们需要 Watermark，以及它是如何工作的。
watermark的生成策略有两种：一种是周期性生成，另外一种是根据特定标记生成。在实际使用中大多数情况下会选择周期性生成方式也就是AssignerWithPeriodicWatermarks方式，使用方式如下：
批处理模型典型的数仓架构为T+1架构，即数据计算是按天计算的，当天只能看到前一天的计算结果。通常使用的引擎为Hive或者Spark等。计算的时候，数据是完全ready的，输入和输出都是确定性的
Flink实现了数据流模型(Dataflow Model)中许多技术。如果想对事件时间(event time)和watermarks更详细的了解，请参阅下面的文章:
Watermark-dom是一个可以给网页添水印、移除水印的插件，并可以对水印的样式进行许多丰富的设置。
不仅仅可以很方便的使用短信功能，还送了咱们1000条免费短信。不用白不用嘛。这1000条短信足够咱们把小程序短信功能，和小程序短信验证码功能都学会了。
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