Flink 的 Watermark 机制是实现事件时间处理（Event Time Processing）和窗口操作的关键组成部分。它用于协调流式数据中的事件时间和处理时间，并确保窗口操作的正确性。以下是关于 Flink Watermark 机制的详细解释：1. Watermark 是什么？Watermark 是一个特殊的事件，它用于表示事件时间进度。Watermark 带有一个时间戳，表示截至该时
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2024-09-11 06:16:50
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文章目录?Flink窗口的概念⚽窗口的分类?窗口 API 概览⚾窗口分配器（Window Assigners） ?????更多资源链接，欢迎访问作者gitee仓库：https://gitee.com/fanggaolei/learning-notes-warehouse/tree/master?Flink窗口的概念 Flink 是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无
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2024-03-15 13:25:52
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一、Flink窗口概述 流式计算是一种用于处理无界数据流的数据处理引擎，而无界数据流是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而窗口是将无界数据流切割成有界数据流的一种手段，Window就是其中的核心。二、窗口类型 Window主要可以分为TimeWindow（按照时间生成窗口）和CountWindow（按照指定的数据量生成窗口）两种，这里分析的窗口类型主要以TimeWindow为主。滚动窗口（T
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2023-12-21 13:57:25
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flink1.12版本–滚动窗口水位线watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合window来实现。我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生（out-of-order或
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2024-03-26 07:56:57
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1. 说明好久不写早转战Gitbook的。这次记录文章同时，顺带刷下存在感。下面进入正题：本文主要关于Flink timeWindow 的滚动窗口边界和以及延时数据处理的调研。读这篇文章需要对Flink Eventtime + WaterMark + Windows 机制有个基础了解。其次最好先阅读Flink流计算编程–watermark（水位线）简介 这篇文章。本文是在阅读这篇文章后，有的一些启
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2024-05-12 18:08:04
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文章目录前言1.watermark特点2.窗口触发的条件窗口的划分窗口及水印触发的解释3.代码4.测试数据源5.遇到的问题6.问题排查7.问题解决 前言先说下水印的基本概念，对后面理解有帮助1.watermark特点1.watermark并不是event的一个属性， 而是一条特殊的数据记录（只用来触发窗口结束，不参与数据计算）2.watermark 必须单调递增，以确保任务的事件时间时钟在向前推进
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2024-04-02 14:45:34
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flink会把数据分成不同的窗口，然后进行汇总和统计。 flink的窗口分为timeWindow, countWindow, sessionWindow, gapWindow。 timeWindow分为基于时间的滚动窗口和滑动窗口。 举个例子，统计每60秒的访问量需要的就是滚动窗口；每5分钟统计一次一个小时内的访问量或者获取访问前几的top值，这个时候就需要用到滑动窗口了。 如果还不明
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2023-12-20 00:52:59
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大数据成神之路：点我去成神之路系列目录^_^Flink入门Flink DataSet&DataSteam APIFlink集群部署Flink重启策略Flink分布式缓存.... 1窗口类型1. flink支持两种划分窗口的方式(time和count) 如果根据时间划分窗口，那么它就是一个time-window 如果根据数据划分窗口，那么它就是一个count-
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2024-06-13 11:23:00
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在flink streaming 处理中窗口是比较常见的操作, 例如窗口sum、max、min等， 窗口构建主要包含：Assigner、Trigger、Function、Evictor, Assigner: 窗口分配器, 当有一个元素到达判断窗口属于哪一个窗口，对于滚动窗口分配给一个窗口, 对于滑动窗口可能会分配给多个窗口; Trigger: 窗口触发器, 决定什么时候触发窗口操作; Functi
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2024-03-20 08:51:11
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Flink的窗口机制6.1.1 窗口概述窗口window是用来处理无限数据集的有限块。窗口就是把流切成了有限大小的多个存储桶bucket流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不能等所有的数据来了才开始处理，当然也可以来一条数据，处理一条数据，但是有时候我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的一分钟内有多少用户点击了网页。这种情况下，就适合定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口的
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2023-11-03 15:11:52
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Flink WindowsKeyed WindowsWindow Lifecycle 窗口生命周期Keyed vs Non-Keyed WindowsWindow Assigners 窗口指定Tumbling Windows 滚动窗口Sliding Windows 滑动窗口Session Windows 会话窗口Global Windows 全局窗口Window FunctionsReduceF
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2024-02-20 07:13:48
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使用flink-1.9.0进行的测试，在不同的并行度下，Flink对事件时间的处理逻辑不同。包括1.1在并行度为1的本地模式分析和1.2在多并行度的本地模式分析两部分。通过理论结合源码进行验证，得到具有说服力的结论。 一、使用并行度为1的本地模式测试1.1、Flink时间时间窗口代码，使用SocketSource：1 package com.mengyao.flink.stream.
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2024-07-31 17:04:11
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目录一、窗口类型二、窗口分配程序（WindowAssigner）2.1 基于数量的 CountWindow2.1.1 滚动 2.1.2 滑动2.2 基于时间的 TimeWindow2.2.1 滚动2.2.2 滑动2.2.3 会话三、窗口函数一、窗口类型Keyed 和 Non-Keyed上游算子是 KeyStream 类型，为 Keyed 窗口上游算子不是 KeyStream 类型，为 N
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2024-03-21 18:18:44
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最近发现有好几个同学问我这个问题,为什么我的Flink任务正常运行,数据也可以打印,而且都保存到数据库了,但是UI上面却不显示数据接收和发送的条数,我都快被问疯了,今天就给大家详细说一下这个小问题.首先先来复现一下这个问题,我们先看下面的代码(只是一部分代码)def main(args: Array[String]): Unit = {
val env = StreamExecutionEnv
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2024-04-24 07:37:59
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一、概述 上篇文章介绍了Window窗口机制的相关知识，这里我们介绍下Flink的另外一个核心概念“Event Time机制”，本篇文章只介绍相关概念不讲实战，实战会结合Window窗口机制一起讲解。 二、Flink中的三种时间机制 Flink在流处理程序中支持三种时间的概念，分别是EventT
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2024-05-13 17:06:57
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1 应用场景2 什么是窗口dataStreamSource.flatMap(new MyFlatMapFunction())
.keyBy("")
.timeWindow(Time.seconds(10))
.allowedLateness(Time.seconds(12)) //允许多大的延迟[00:00:00,00:00:10)
[00:00:1
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2024-03-26 16:36:12
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Flink窗口基础(一)1、窗口概念：流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而Window窗口是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。2、窗口的分类：时间驱动：基于时间的窗口**时间驱动→滚动窗口(Tumbling Windows)：**滚动窗口有固定的大小, 窗口与窗口之间不会重叠也没有缝隙。滚动窗口能将数据流切分成不重叠的窗口
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2024-02-16 12:00:02
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Going Streaming：何时以及如何我们只是观察批量引擎上窗口管道的执行情况。 但是，理想情况下，我们希望我们的结果具有较低的延迟，并且我们还希望本地处理无界数据源。切换到流媒体引擎是朝着正确方向迈出的一步，但是我们之前等待我们的输入被全部消耗以生成输出的策略已不再可行。输入触发器和水印。 什么时候：关于触发器的精彩事情是触发器是很棒的事情！ 触发器提供了问题的答案：“在处理时间内是否实现
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2024-05-10 00:52:11
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、问题记录1.出错代码2.输入数据3.解决问题 前言在窗口中引入watermark，使用EventTime,传入数据时不触发窗口的结束。也是自己平时不注意细节导致踩了一个很‘憨’的坑。 flink 初学者，有问题欢迎讨论一、问题记录1.出错代码代码如下（示例）：val env = StreamExecutionEnvi
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2023-11-10 09:07:16
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一：窗口简述 Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。 【把窗口理解成一个“桶”，Flink则可以把流切割成大小有限的“储存桶”，把数据分发到不
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2024-06-26 20:54:29
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