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在學習和開發flink的過程中，經常需要準備資料集用來驗證我們的程式，阿里雲天池公開資料集中有一份淘寶使用者行為資料集，稍作處理後即可用於flink學習；
下載
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下載地址：
https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?spm=a2c4e.11153940.0.0.671a1345nJ9dRR&dataId=649 -
如下圖所示，點選紅框中的圖示下載(名為UserBehavior.csv.zip的檔案太大無法在excel開啟，因此下載體積小一些的UserBehavior.csv)：
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該CSV檔案的內容，一共有五列，每列的含義如下表：
| 列名稱 | 說明 |
|---|---|
| 使用者ID | 整數型別，序列化後的使用者ID |
| 商品ID | 整數型別，序列化後的商品ID |
| 商品類目ID | 整數型別，序列化後的商品所屬類目ID |
| 行為型別 | 字串，列舉型別，包括('pv', 'buy', 'cart', 'fav') |
| 時間戳 | 行為發生的時間戳 |
| 時間字串 | 根據時間戳欄位生成的時間字串 |
- 下載完畢後用excel開啟，如下圖所示：
增加一個欄位
為了便於檢查資料，接下來在時間戳欄位之後新增一個欄位，內容是將該行的時間戳轉成時間字串
- 如下圖，在F列的第一行位置輸入表示式，將E1的時間戳轉成字串：
- 上圖紅框中的表示式內容如下：
=TEXT((E1+8*3600)/86400+70*365+19,"yyyy-mm-dd hh:mm:ss")
- ！！！有個問題要格外注意！！！：上述表示式中，由於8*3600的作用，得到的時間字串實際上是東八區時區的時間，在flink sql中，如果用DATE_FORMAT函式計算timestamp也能得到時間字串，但是這個字串是格林尼治時區，此時兩個時間字串的值就不同了，例如從F列看2017/11/12和2017/11/13各一條記錄，但是DATE_FORMAT函式計算timestamp得到的卻是2017/11/12有兩條記錄，解決這個問題的辦法就是將表示式中的8*3600去掉，大家都用格林尼治時區；
- 表示式生效後，F1的內容就是E1的時間字串，接下來F列的所有記錄都作轉換，滑鼠放在下圖紅框位置時，會出現十字架標誌，在此標誌上雙擊滑鼠：
5. 完成後如下圖，F列的時間資訊更利於我們開發過程中核對資料：
修復亂序
- 此時的CSV檔案中的資料並不是按時間欄位排序的，如下圖：
- flink在處理上述資料時，由於亂序問題可能會導致計算結果不準，以上圖為例，在處理紅框2中的資料時，紅框3所對應的視窗早就完成計算了，雖然flink的watermark可以容忍一定程度的亂序，但是必須將容忍時間調整為7天才能將紅框3的視窗保留下來不觸發，這樣的watermark調整會導致大量資料無法計算，因此，需要將此CSV的資料按照時間排序再拿來使用；
- 如下圖操作即可完成排序：
4. 完成排序後如下圖所示：
至此，一份淘寶使用者行為資料集就準備完畢了，接下來的文章將會用此資料進行flink相關的實戰；
直接下載準備好的資料
- 為了便於您快速使用，上述調整過的CSV檔案我已經上傳到CSDN，地址：
https://download.csdn.net/download/boling_cavalry/12381698 - 也可以在我的Github下載，地址：
https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/files/UserBehavior.7z
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