1.背景介绍在大数据时代，实时数据处理已经成为企业和组织中不可或缺的技术。Apache Flink是一种流处理框架，可以用于实时数据处理和分析。在Flink中，窗口函数和时间处理是两个非常重要的概念，它们可以帮助我们更有效地处理和分析流数据。本文将深入探讨Flink实时数据处理的窗口函数与时间处理，并提供一些最佳实践和实际应用场景。1.背景介绍Flink是一个开源的流处理框架，可以用于处理和分析大
策划编辑 | Natalie
译者 | 无明
编辑 | Natalie
AI 前线导读：Apache Flink 1.5.0 于昨天晚上正式发布！在过去的五个月，Flink 社区努力解决了 780 多个问题，新版本主要包含以下几项重大特性更新：重新设计并实现了 Flink 的大部分处理模型、广受开发者期待的广播状态支持、更快的保存点恢复、改进网络
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2024-05-13 10:57:26
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本文来自于王绍翾在2018年08月11日Flink China Meetup。 王绍翾，花名“大沙”，加州大学圣迭戈分校计算机工程的博士，Apache Flink Commiter。目前在阿里负责Flink平台以及生态的一些工作。本文内容如下：流计算核心技术 Flink是德国data Artisans创造的，早期Flink主要是做偏批计算的，但是Spark在批处理上已经有一定优势，正面竞争没什么
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2024-08-08 13:13:27
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Flink 窗口概念与join汇总总结1 SQL语法中窗口语法相关（仅仅是flinksql中 窗口的语法）1.1 sql窗口1.2 window topN2 java/SQL join语法与介绍2.1 有界join2.1.1 Window Join2.1.2 Interval Join2.1.3 Temporary Join2.1.4 LoopUp Join2.2 无界join2.2.1 Reg
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2024-06-11 20:36:00
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相信会看到这篇文章的都对Flink的时间类型（事件时间、处理时间、摄入时间）和Watermark有些了解，当然不了解可以先看下官网的介绍：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/event_time.html 这里就会有这样一个问题：FLink 是怎么基于事件时间和Watermark处理迟到数据的呢？在回答这个
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2024-07-24 13:19:08
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WaterMark 和 Window 机制解决了流式数据的乱序问题，对于因为延迟而顺序有误的数据，可以根据eventTime进行业务处理。Event Time语义下我们使用Watermark来判断数据是否迟到。一个迟到元素是指元素到达窗口算子时，该元素本该被分配到某个窗口，但由于延迟，窗口已经触发计算。目前Flink有三种处理迟到数据的方式：直接将迟到数据丢弃将迟到数据发送到另一个流重新执行一次计
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2024-03-16 15:26:04
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flink处理延迟flink主要是处理实时数据的，在处理实时数据的过程中，难免会遇到乱序的存在。以事件时间举例，先发生的事件后到处理算子。flink针对乱序数据的处理主要有三种方式：拨慢水位线的生成，这种情况会在声明的窗口时间中，类似延迟窗口时间的大小，实际是把水位线的生成减小了1秒，导致窗口延迟关闭。下面的例子声明创建了一个滚动事件时间窗口，有效期是5秒，但是在生成水位线的时候，会拨慢1秒，如果
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2023-12-07 16:17:29
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一、Time & Watermark1.1、Flink 支持的三种 timeDataStream 有大量基于 time 的 operatorFlink支持三种 time:
EventTimeIngestTime ProcessingTime 1、三个时间的比较
EventTime
事件生成时的时间，在进入 Flink 之前就已经存在，可以从 event 的字段中抽取必须
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2024-04-01 11:44:20
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Watermark案例 步骤：1、获取数据源2、转化3、声明水印（watermark）4、分组聚合，调用window的操作5、保存处理结果数据源：01,158648956600001,158648956700001,158648956800001,158648956900001,158648957000001,158648957100001,158648957200001,1586489
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2024-05-30 00:25:46
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0x1 摘要WindowOperator可以说是Flink窗口功能非常核心核心的类，是窗口功能源码的一条主线，延着这条主线去慢慢看源码会轻松很多。注：此文基于Flink 1.4.2 版本源码。0x2 WindowOperator 类结构分析先来看一下类结构图，可以使用idea来生成类图，下图经过稍微加工，去掉一些不重要类的结构图： 我们核心重点关注以下一个接口：OneInputStreamOper
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2024-09-24 07:06:55
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项目简介是一个开源项目，旨在帮助开发者和数据工程师深入理解并掌握Apache Flink这一强大的实时流处理框架。该项目由Flink China社区维护，提供了一系列详细的教程和实战案例，涵盖了Flink的基础知识到高级特性，为用户提供了丰富的学习资源。技术分析Apache FlinkFlink是一个用于批处理和流处理的数据处理引擎，它支持低延迟、高性能和状态管理。其核心是DataStream A
一、关于Flink的Watermark1.12版本之后默认时间语义为Event time（事件时间），并且实际使用也是以事件时间为主，故这边背景均以基于时间事件的来说明。支持event time的流式处理框架需要一种能够测量event time 进度的方式；比如, 一个窗口算子创建了一个长度为1小时的窗口，那么这个算子需要知道事件时间已经到达了这个窗口的关闭时间, 从而在程序中去关闭这个窗口。事件
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2024-02-17 09:54:45
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流式计算中时间的分类：1 eventTime:数据、事件产生的时间，2 ingestionTime：进入flink/spark的时间3 processingTime：进入到具体计算的operator的系统时间分析：spark streaming中的窗口计算使用的就是processingtime,与事件、数据真实发生的时间无关，就取决于什么到达处理节点；flink中引入了eventtime机制，就是
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2024-05-26 20:22:58
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link 在开窗处理事件时间(Event Time) 数据时，可设置水印延迟以及设置窗口允许延迟(allowedLateness)以保证数据的完整性。这两者因都是设置延迟时间所以刚接触时容易混淆。本文接下将展开讨论分析“水印延迟”与“窗口允许延迟”概念及区别。水印延迟(WaterMark)(1) 水印由于采用了事件时间，脱离了物理挂钟。窗口不知道什么时候需要关闭并进行计算，这个时候需要借助水印来解
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2024-04-07 21:12:41
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1.概述Apache官方发布HBase2已经有一段时间了，HBase2中包含了许多个Features，从官方JIRA来看，大约有4500+个ISSUES（查看地址），从版本上来看是一个非常大的版本了。本篇博客将为大家介绍HBase2的新特性，以及如何在实战中与Flink、Kafka等组件进行整合。2.内容HBase2有哪些新特性值得我们去关注，这里给大家列举部分特定。2.1 部分新特性预览2.1.
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2024-08-07 09:51:28
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// 记录slot共享组及其相应的细粒度资源档案
streamGraph.setSlotSharingGroupResource(slotSharingGroupResources);
for (StreamNode node : streamGraph.getStreamNodes()) {
if (node.getInEdges().stream().anyMatch(this::
Flink WaterMark移动以及迟到数据分析目录Flink WaterMark移动以及迟到数据分析设置参数数据格式秒级场景预演上传第1条数据上传第2条数据上传第3条数据上传第4条数据上传第5条数据上传第6条数据上传第7条数据上传第8条数据上传第9条数据上传第10条数据上传第11条数据import com.fun.{UserAgg, UserProcessFunction, UserWindo
USENIX Security 2022摘要：随着欧盟《通用数据保护条例》、中国《中华人民共和国数据安全法》等法案的颁布实施，联邦学习（Federated Learning，FL）作为一种具有隐私保护属性的分布式机器学习模型训练范式，日益被各大互联网公司所重视。FL中的分支之一，水平联邦学习（Horizontal Federated Learning，HFL）适用于如下场景：各个训练参与者（或称数
flink延时数据处理 flink延时数据处理，我们第一时间想到的是watermark，但是watermark真的能够完全解决数据延时问题吗？肯定是不能。通常对于延时数据的处理分为3种方式：1.直接丢弃，少量的数据丢失或许并不影响结果，毕竟离线的时候还会处理2.把迟到的部分，单独在开一个window处理3.把数据符合要求的部分，在导入到窗口中Flink笔记-延迟数据处理 Out Of O
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2024-01-02 12:41:57
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1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink 是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。它支持大规模数据流处理，具有高吞吐量和低延迟。Flink 可以处理各种数据源和数据接收器，如 Kafka、HDFS、TCP 流等。时间序列分析是一种用于分析时间序列数据的方法，用于发现数据中的趋势、季节性和随机性。时间序列分析在各种领域都有应用，如金融、生物、气候等。本文将介绍 Flink 的流式数据处理
