플링크는 시간에 관한 명확한 세 가지 개념을 지원합니다.
- Event Time
- 이벤트가 발생한 시간, 기기에 의해 생산(혹은 저장)되어 기록된 이벤트
- Ingetion Time
- 이벤트가 전달된 순간 플링크에 의해 기록된 시간
- Processing Time
- 파이프라인의 특정한 연산자에 의해 이벤트가 처리된 시간
플링크는 매우 풍부한 윈도우 시멘틱을 제공합니다.
스트림 처리를 수행할 때 아래와 같은 질문에 답하기 위해 스트림의 제한된 하위 집합에 대해 집계된 분석을 계산하려는 것은 자연스러운 일입니다.
It is natural when doing stream processing to want to compute aggregated analytics on bounded subsets of the streams in order to answer questions like these:
## Configuration values for the postgresql dependency. | |
## ref: https://github.com/kubernetes/charts/blob/master/stable/postgresql/README.md | |
postgresql: | |
## | |
## Use the PostgreSQL chart dependency. | |
## Set to false if bringing your own PostgreSQL. | |
enabled: false | |
## | |
## The name of an existing secret that contains the postgres password. | |
existingSecret: superset-postgresql |
from flask_appbuilder.security.manager import (AUTH_DB, AUTH_OAUTH) | |
AUTH_TYPE = AUTH_OAUTH | |
OAUTH_PROVIDERS = [ | |
{ | |
"name": "google", | |
"whitelist": [ "@voithru.com" ], | |
"icon": "fa-google", | |
"token_key": "access_token", |
from flask_appbuilder.security.manager import (AUTH_DB, AUTH_OAUTH) | |
AUTH_TYPE = AUTH_OAUTH | |
OAUTH_PROVIDERS = [ | |
{ | |
"name": "google", | |
"whitelist": [ "@voithru.com" ], | |
"icon": "fa-google", | |
"token_key": "access_token", |
class CeleryConfig(object): | |
broker_url = "redis://localhost:6379/0" | |
imports = ( | |
"superset.sql_lab", | |
"superset.tasks", | |
) | |
result_backend = "redis://localhost:6379/0" | |
worker_log_level = "DEBUG" | |
worker_prefetch_multiplier = 10 | |
task_acks_late = True |
import time | |
from datetime import datetime | |
from airflow.decorators import dag | |
from airflow.providers.cncf.kubernetes.operators.kubernetes_pod import ( | |
KubernetesPodOperator, | |
) | |
doc = """ |
import urllib.parse | |
import hashlib | |
import hmac | |
from datetime import datetime | |
def sign_request( | |
method: str, | |
headers: dict, | |
path: str, |