时间戳

kafka不为人知的一面-Kafka streams 1、为什么要有kafka stream 当前已经有非常多的流式处理系统，最知名且应用最多的开源流式处理系统有Spark Streaming和Apache Storm。Apache Storm发展多年，应用广泛，提供记录级别的处理能力，当前也支持SQL on Stream。而Spark Streaming基于Apache Spark，可以非常方便与图计算，SQL处理等集成，功能强大，对于熟悉其它Spark应用开发的用户而言使用门槛低。另外，目前主流的Hadoop发行版，如Cloudera和Hortonworks，都集成了Apache Storm和Apache Spark，使得部署更容易。 既然Apache Spark与Apache Storm拥用如此多的优势，那为何还需要Kafka Stream呢？主要有如下原因。 第一，Spark和Storm都是流式处理框架，而Kafka Stream提供的是一个基于Kafka的流式处理类库。框架要求开发者按照特定的方式去开发逻辑部分，供框架调用。开发者很难了解框架的具体运行方式，从而使得调试成本高，并且使用受限。而Kafka Stream作为流式处理类库，直接提供具体的类给开发者调用，整个应用的运行方式主要由开发者控制，方便使用和调试。 第二

// 获得Date总的毫秒数(时间戳) 不是当前时间的毫秒数 而是距离1970年1月1号过了多少毫秒数 // 1. 通过 valueOf() getTime() var date = new Date ( ) ; console . log ( date . valueOf ( ) ) ; // 就是 我们现在时间 距离1970.1.1 总的毫秒数 console . log ( date . getTime ( ) ) ; // 2. 简单的写法 (最常用的写法) var date1 = + new Date ( ) ; // +new Date() 返回的就是总的毫秒数 console . log ( date1 ) ; // 3. H5 新增的 获得总的毫秒数 console . log ( Date . now ( ) ) ; 来自PINK老师课堂笔记 来源： CSDN 作者： 木修于林 链接： https://blog.csdn.net/qq_42837306/article/details/104264943

记录python处理时间的模块：time模块、datetime模块和calendar模块。 python版本：2.7 在介绍模块之前，先说下以下几点： 1.时间通常有这几种表示方式： 　　a.时间戳：通常是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量，如：1488520142.802 　　b.格式化的时间字符串：按指定的格式化字符来输出字符串形式的时间，如指定格式化字符为：'%Y-%m-%d %H:%M:%S'，得到的时间字符串为：2017-03-03 13:51:34。格式化字符见图1. 　　c.以元组的形式表示，共9个元素。具体的元素见图2. 2.通用协调时UTC（Universal Time Coordinated）与格林尼治平均时GMT（Greenwich Mean Time）一样，都与英国伦敦的本地时间相同，是世界标准时间。中国为UTC+8 　　　　 一、time模块 主要包含的函数： time()　　　　——　　返回当前时间戳，浮点数形式，不接受参数。 gmtime()　　 ——　　将时间戳转换为UTC时间，元组形式，接受一个浮点型时间戳参数，默认值为当前时间戳。 localtime()　　——　　将时间戳转换为本地时间，元组形式，接受一个浮点型时间戳参数，默认值为当前时间戳。 ctime()　　　　——　　将时间戳转换为指定的字符串形式

文章目录 文件目录的操作(常见选项) ls的使用 pwd cd指令 touch mkdir rm cp mv cat man less head tail data 文件目录的操作(常见选项) ls的使用 ls -a 列出目录下的所有文件，包括以 . 开头的隐含文件 ls -d 将目录象文件一样显示，而不是显示其下的文件。 如：ls –d 指定目录 ls -k 以 k 字节的形式表示文件的大小。ls –alk 指定文件 ls -l 列出文件的详细信息(这个使用十分多) 可简化为 ll ll(同样的效果) ls -r 对目录反向排序 ls -t以时间排序 ls -R 列出所有子目录下的文件。(递归) pwd 显示用户当前所在的目录 cd指令 Linux系统中，磁盘上的文件和目录被组成一棵目录树，每个节点都是目录或文件。 语法: cd 目录名 功能: 改变工作目录。将当前工作目录改变到指定的目录下。 cd … : 返回上级目录 cd ~：进入用户家目 cd -：返回最近访问目录 linux 目录是一个树形结构 几个特殊的目录: / 称为根目录 . 称为当前目录 … 称为当前目录的上级目录 touch 语法: touch [选项]… 文件… 功能: touch命令参数可更改文档或目录的日期时间，包括存取时间和更改时间，或者新建一个不存在的文件。 mkdir 语法：mkdir [选项]

目录 连接HBase Table类：CRUD put 单行put 客户端的写缓冲区 多行Put 原子性Put get 单行Get Result类 多行Get delete 单行delete 多行delete 原子性Delete 批量处理操作 扫描 Scan ResultScanner 缓存和批量处理 Admin类：管理类操作 连接HBase 在HBase架构中的数据层面，HMaster负责管理类的操作(例如表、命令空间的创建删除)，而HRegionServer负责表的读写(即CRUD)。对应地在客户端API中有两个类：Admin类与HTable(Table)类，Admin类对象职能类似于HMaster，而HTable的职能类似于HRegionServer。 通常这两个类的对象在一个应用程序中只创建一次，并且它们是由Connection对象获取的，Connection对象需要通过配置文件加载。所以以上对象一般为静态的，并且获取创建的过程在静态块中执行。 需要将core-site.xml、hdfs-site.xml、hbase-site.xml和log4j.properties放在src下 private static Configuration conf; private static Connection conn; private static Admin admin;

Unix时间戳(Unix timestamp)，或称Unix时间(Unix time)、POSIX时间(POSIX time)，是一种 时间 表示方式，定义为从 格林威治时间 1970年1月1日0时0分0秒(北京时间1970年1月1日8时0分0秒)起至现在的总毫秒数。 C# 中的 Tick 是100纳秒(ns) 1秒(s) = 1000毫秒(ms) 1毫秒(ms) = 1000微秒(μs) 1微秒(μs) = 1000纳秒(ns) DateTime.Now.Ticks 是公元 0年0月0日0时0分0秒 至当前时区时间的 Tick 数，DateTime.UtcNow.Ticks 是公元 0年0月0日0时0分0秒 至 格林威治时间 (UTC +0)的 Tick 数。 获取时间戳的方式为 (DateTime.UtcNow.Ticks - 621355968000000000) / 10000 , 621355968000000000 是 0年0月0日0时0分0秒 至 1970年1月1日0时0分0秒 的 Tick 数，除以10000是将 Tick 装换为毫秒。 将时间戳转换为 格林威治时间 (UTC +0) DateTime 的方法为: new DateTime( [Unix时间戳] * 10000 + 621355968000000000) 将时间戳转换为本地时间的方法为 new

1. 时间API 我们的时间在java里是long类型的整数，这个整数称之为时间戳（也叫格林威治时间），即从1970-01-01到现在为止所经过的毫秒数，单有这个时间戳是不能准确表达世界各地的时间，还需加上时区。比如现在输出笔者本地的时间 Mon Feb 10 09:48:43 GMT+08:00 2020 ，其中 GMT+08:00 表示格林威治时间的东8区，也就是北京时间。 2. 旧时间API java有两套与时间相关的API，分别位于java.util和java.time下，现在更推荐使用time包下的API，由于历史原因，我们还需兼容以前版本的时间函数，所以util也要来学习一下 2.1 Date Date类内部原理 private transient long fastTime; public Date() { this(System.currentTimeMillis()); } public Date(long date) { fastTime = date; } 从变量可以看出java时间戳使用long类型存储 默认构造函数中的 System.currentTimeMillis() 获取的是当前的时间戳 有参构造说明Date类是依赖时间戳的 从API和JDK可以知道Date内部很多函数都弃用了，打上了@Deprecated标签，旧API中也不推荐使用了

https://www.cnblogs.com/OpenCoder/p/10411186.html timestamp介绍 公开数据库中自动生成的唯一二进制数字的数据类型。 timestamp 通常用作给表行加版本戳的机制。 存储大小为 8 个字节。 不可为空的 timestamp 列在语义上等价于 binary(8) 列。可为空的 timestamp 列在语义上等价于 varbinary(8) 列。 这将导致在C#程序中获取到的timestamp类型则变成了byte[]类型。所以如果我们需要从数据库中获取并使用这个时间戳的话就必需经过转换。 timestamp 数据类型只是递增的数字，不保留日期或时间。 若要记录日期或时间，请使用 datetime 数据类型。 一个表只能有一个 timestamp 列。 每次插入或更新包含 timestamp 列的行时，timestamp 列中的值均会更新 。对行的任何更新都会更改 timestamp 值。 总结 ：SQL Server timestamp 数据类型与时间和日期无关 。SQL Server timestamp 是二进制数字，它表明数据库中数据修改发生的相对顺序。实现 timestamp 数据类型最初是为了支持 SQL Server 恢复算法。每次修改页时，都会使用当前的 @@DBTS 值对其做一次标记，然后 @@DBTS 加1

目录 1.date_range 1.1 按频率生成时间段 1.2 按复合频率生成时间段 1.3 asfreq频率转换 1.4 生成超前-滞后的数据范围 2.时间戳索引DatetimeIndex 1.date_range 1.1 按频率生成时间段 import pandas as pd print(pd.date_range('2017/1/1','2017/1/4')) # 默认freq = 'D'：每日历日 print(pd.date_range('2017/1/1','2017/1/4', freq = 'B')) # B：每工作日 print(pd.date_range('2017/1/1','2017/1/2', freq = 'H')) # H：每小时 print(pd.date_range('2017/1/1 12:00','2017/1/1 12:10', freq = 'T')) # T/MIN：每分 print(pd.date_range('2017/1/1 12:00:00','2017/1/1 12:00:10', freq = 'S')) # S：每秒 print(pd.date_range('2017/1/1 12:00:00','2017/1/1 12:00:10', freq = 'L')) # L：每毫秒（千分之一秒） print(pd.date

目录 1.Timestamp 2.to_datetime 2.1 单个时间转化 2.2 多个时间转化 所谓的时刻数据代表时间点,是pandas的数据类型，是将值与时间点相关联的最基本类型的时间序列数据。 1.Timestamp Timestamp 是将数据类型转化为pandas的Timestamp类型 import pandas as pd import datetime date1 = datetime.datetime(2019, 12, 31, 12, 1, 2) # 创建一个datetime.datetime date2 = '2017-12-31' # 创建一个字符串 t1 = pd.Timestamp(date1) t2 = pd.Timestamp(date2) print(t1,type(t1)) print(t2,type(t2)) 2.to_datetime to_datetime 也是将数据类转化为pandas的Timestamp类型，但是如果是多个时间，则会转化为pandas的DatetimeIndex 2.1 单个时间转化 import pandas as pd from datetime import datetime date1 = datetime(2019, 12, 31, 12, 1, 2) # 创建一个datetime.datetime