在使用eventTime的时候如何处理乱序数据？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延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话，多个分区的数据无法保证有序。所以在进行window计算的时候，我们又不能无限期的等下去，必须要有个机制来保
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2024-02-27 21:41:03
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Flink的window操作Flink中处理的都是流数据，窗口操作就是将无限流按照不同的规则截取成有限流放在bucket中进行操作 什么时候会触发窗口操作，并舍弃没来的元素someStream.keyBy()
.window(TumbleTimeWindow.of())
.allowedLateness()
.reduce\sum\max\min\minby\......
//默认情况下允许延迟
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2024-05-02 17:54:16
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一、时间分类flink支持三种不同概念的时间事件时间 (event time)事件发生的时间提取时间 (ingest time)flink读取事件的时间处理时间(processing time)flink算子开始处理事件的时间二、Event Time 使用场景分析历史数据需要基于事件的发生的时间，这样分析出来的结果才正确，不依赖什么时候去分析。测试新的接口需要保证新旧接口的输出一致，则需要基于事件
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2024-04-11 22:54:42
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在flink中的时间窗口中有个重要概念，就是watermark，也就是我们经常谈论的水印，这里我们不对水印的概念和使用方式进行介绍，这里从源码的角度来看，如何不断的生成水印。在flink中，有两种水印TimestampsAndPunctuatedWatermarksOperatorTimestampsAndPeriodicWatermarksOperator我们编写原因水印的代码如下：//抽取ti
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2024-04-12 06:03:57
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Flink中watermark主要解决保序问题.而保序问题的根本原因是多个任务同时从流中并行处理数据，顺序无法保证.<br/>上游:生成watermark一般在WINDOW操作之前生成WATERMARK,WATERMARK有两种:AssignWithPeriodicWatermarks:每隔N秒自动向流里注入一个WATERMARK时间间隔由ExecutionConfig.setAuto
原创
2018-01-09 13:46:37
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这里目录标题1.简介2、Flink 搭建3、Flink 运行架构4、程序与数据流（DataFlow）5、Flink 流处理API6、Window 窗口机制6.1、策略6.2、类型6.3、Windows API6.3.1. 滚动窗口(Tumbling Window)6.3.2. 滑动窗口(Sliding Window)6.3.3. 会话窗口（session windown）6.3.4. 全局窗口(
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2024-05-15 14:05:05
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WaterMark（水位线）： 对由于网络、分布式等问题造成的乱序数据，事件不是严格地按照事件的 EventTime 顺序排列。一旦出现乱序，只根据 EventTime 决定 window 运行，不能明确保证数据是否到位。WaterMark 就是保证一个特定的事件后，必须出发 window 进行计算 ...
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2021-09-13 21:43:00
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原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/15161679.html Event Time & Processing Time Event Time：事件创建的时间 Processing Time：执行操作算子的当前机器的本地时间 官网权威解释可以 ...
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2021-08-19 17:28:00
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首先window的时间范围是一个自然时间范围，比如你定义了一个TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3))窗口，那么会生成类似如下的窗口(左闭右开)：[2018-03-03 03:30:00,2018-03-03 03:30:03)[2018-03-03 03:30:03,2018-03-03 03:30:06)...[2018-03-03 03:30:
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2024-08-05 20:16:04
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概述本文介绍flink的一个重要特性：水印(Watermarks)的原理，并通过实际的例子说明如何使用该特性。 环境：flink-1.7.1水印(Watermarks)简介我们看到对事件时间(Event Time)的支持是流体系结构的核心。当计算基于事件时间时，我们如何知道所有事件是否已经全部到达，我们是否可以计算并输出窗口的结果？换句话说，我们如何跟踪事件时间并知道输入流中已达到某个事件时间？为
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2024-04-01 06:03:05
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在使用 EventTime 处理 Stream 数据的时候会遇到数据乱序的问题，流处理从 Event（事 件）产生，流经 Source，再到 Operator，
原创
2022-07-01 17:46:19
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时间语义 & WaterMark一、Flink中的时间语义1. 三种时间语义2.时间语义的使用3.事件时间的功能二、Watermark1. 数据乱序2. waterMark的提出3. waterMark的作用4. WaterMark的特点5. waterMark生成规则6. waterMark生成演示7. 如何在代码中引入waterMark8. waterMark分配器8.1 周期性wa
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2024-07-25 19:44:40
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Q:大家好，请教一个问题我有一条进行 session window 的 sql。这条 sql 消费较少数据量的 topic 的时候，是可以生成 watermark。消费大量的数据的时候，就无法生成watermark。一直是 No Watermark。 暂时找不到排查问题的思路。Flink 版本号是 1.10，kafka 中消息是有时间的，其他的任务是可以拿到这个时间生成watermark。同时设置了 EventTime mode 模式，Blink Planner。DDL:create ta
原创
2021-06-21 15:52:38
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一.简介watermark是一种衡量Event Time进展的机制，它是数据本身的一种隐藏属性。通常基于Event Time的数据，自身都包含一个timestamp.watermark用来处理乱序事件，而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合window来实现（https://blog.csdn.net/qq_19968255/article/details/108911958）。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，虽然大部分情况下，流到op
原创
2021-08-31 09:13:09
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一.简介watermark是一种衡量Event Time进展的机制，它是数据本身的一种隐藏属性。通常基于Event Time的数据，自身都包含一个timestamp.watermark用来
原创
2022-01-23 17:32:22
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1、window起始时间的确定在TimeWindow.java中有如下方法来确定window的起始时间public static long getWindowStartWithOffset(long timestamp, long offset, long windowSize) {
return timestamp - (timestamp - offset + windowSize) % w
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2024-07-12 02:40:30
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Q:大家好，请教一个问题我有一条进行 session window 的 sql。这条 sql 消费较少数据量的 topic 的时候，是可以生成 watermark。消费大量的数据的时候，就无法生成watermark。一直是 No Watermark。 暂时找不到排查问题的思路。Flink 版本号是 1.10，kafka 中消息是有时间的，其他的任务是可以拿到这个时间生成watermark。同时设置了 EventTime mode 模式，Blink Planner。DDL:create ta
原创
2022-01-07 16:45:19
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watermark流处理中时间本质上就是一个普通的递增字段（long型，自1970年算起的微秒数），不一定真的表示时间。watermark只是应对乱序的办法之一，大多是启发式的，在延迟和完整性之间抉择。（如果没有延迟，就不够完整；如果有延迟，极端情况就是批处理，当然完整性足够高） org.apache.flink.streaming.api.watermarkClass Watermark ja
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2021-05-06 14:54:52
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由于Watermark extends StreamElement，所以它是一个流元素，但是，如果你要这么理解
原创
2022-07-08 17:19:48
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1.什么是WaterMarkWaterMark是Flink用来处理时间乱序的一种机制。用来过滤掉由于网络或者其他原因，而迟来的脏数据。2.基本使用 WaterMark绝大部分时候是和eventTime配合使用，可能有的同学非要用Processing Time，那也是可以的，只要加上env.getConfig().setAutoWatermarkInterval
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2024-03-31 15:58:03
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