在学习和开发flink的过程中，经常需要准备数据集用来验证我们的程序，阿里云天池公开数据集中有一份淘宝用户行为数据集，稍作处理后即可用于flink学习；
下载
- 下载地址： https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?spm=a2c4e.11153940.0.0.671a1345nJ9dRR&dataId=649
- 如下图所示，点击红框中的图标下载(名为UserBehavior.csv.zip的文件太大无法在excel打开，因此下载体积小一些的UserBehavior.csv)：
- 该CSV文件的内容，一共有五列，每列的含义如下表：
列名称 | 说明 |
|---|---|
用户ID | 整数类型，序列化后的用户ID |
商品ID | 整数类型，序列化后的商品ID |
商品类目ID | 整数类型，序列化后的商品所属类目ID |
行为类型 | 字符串，枚举类型，包括(‘pv’, ‘buy’, ‘cart’, ‘fav’) |
时间戳 | 行为发生的时间戳 |
时间字符串 | 根据时间戳字段生成的时间字符串 |
- 下载完毕后用excel打开，如下图所示：
增加一个字段
为了便于检查数据，接下来在时间戳字段之后新增一个字段，内容是将该行的时间戳转成时间字符串
- 如下图，在F列的第一行位置输入表达式，将E1的时间戳转成字符串：
- 上图红框中的表达式内容如下：
=TEXT((E1 8*3600)/86400 70*365 19,"yyyy-mm-dd hh:mm:ss")- ！！！有个问题要格外注意！！！：上述表达式中，由于8*3600的作用，得到的时间字符串实际上是东八区时区的时间，在flink sql中，如果用DATE_FORMAT函数计算timestamp也能得到时间字符串，但是这个字符串是格林尼治时区，此时两个时间字符串的值就不同了，例如从F列看2017/11/12和2017/11/13各一条记录，但是DATE_FORMAT函数计算timestamp得到的却是2017/11/12有两条记录，解决这个问题的办法就是将表达式中的8*3600去掉，大家都用格林尼治时区；
- 表达式生效后，F1的内容就是E1的时间字符串，接下来F列的所有记录都作转换，鼠标放在下图红框位置时，会出现十字架标志，在此标志上双击鼠标：
- 完成后如下图，F列的时间信息更利于我们开发过程中核对数据：
修复乱序
- 此时的CSV文件中的数据并不是按时间字段排序的，如下图：
- flink在处理上述数据时，由于乱序问题可能会导致计算结果不准，以上图为例，在处理红框2中的数据时，红框3所对应的窗口早就完成计算了，虽然flink的watermark可以容忍一定程度的乱序，但是必须将容忍时间调整为7天才能将红框3的窗口保留下来不触发，这样的watermark调整会导致大量数据无法计算，因此，需要将此CSV的数据按照时间排序再拿来使用；
- 如下图操作即可完成排序：
- 完成排序后如下图所示：
至此，一份淘宝用户行为数据集就准备完毕了，接下来的文章将会用此数据进行flink相关的实战；
直接下载准备好的数据
- 为了便于您快速使用，上述调整过的CSV文件我已经上传到CSDN，地址： https://download.csdn.net/download/boling_cavalry/12381698
- 也可以在我的Github下载，地址： https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/files/UserBehavior.7z
