文章目录1. Flink 中的时间和窗口1.1 时间语义1.2 两种时间语义的对比2. 水位线（Watermark）2.1 事件时间和窗口2.2 水位线2.2.1 有序流中的水位线2.2.2 乱序流中的水位线2.3 水位线特点3. 如何生成水位线3.1 生成水位线的总体原则3.2 水位线生成策略（Watermark Strategies）3.3 Flink 内置水位线生成器3.3.1 有序流3.
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2024-02-29 13:36:41
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在流数据处理应用中，一个很重要、也很常见的操作就是窗口计算。所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。接下来我们就深入了解一下 Flink 中的时间语义和窗口的应用。时间语义“时间”，从理论物理和哲学的角度解释，可能有些玄妙；但对于我们来说，它其实是生活中再熟悉不过的一个概念。一年 365 天，每天
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2024-08-15 18:56:31
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1、概念在Flink中，水位线是一种衡量Event Time进展的机制，用来处理实时数据中的乱序问题的，通常是水位线和窗口结合使用来实现。从设备生成实时流事件，到Flink的source，再到多个oparator处理数据，过程中会受到网络延迟、背压等多种因素影响造成数据乱序。在进行窗口处理时，不可能无限期的等待延迟数据到达，当到达特定watermark时,认为在watermark之前的数据已经全部
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2024-03-21 14:44:20
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时间语义谈及watermark就要先从Flink支持的时间语义说起，Flink支持三种时间语义：process time:指的系统处理对应数据时的系统时间。他是最简单的一种实现，由于不需要额外的协调，因性能最好
event time:是指数据中携带的时间，而不是数据到达的时间。因此时间的进度完全取决于数据，而不是系统时间。使用event time必须指定生成eventTime和waterm
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2024-07-24 13:18:27
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flink为每个分区维持一个水位线,流入该分区的数据流中会附带新的水位线,新的水位线和分区中已经存在的水位线比较,保存最大的那个,因为水位线是递增的. 如上图，一个任务会为它的每个分区都维护一个分区水位线(partition watermark)，当收到每个分区传来的水位线时，任务首先会让当前分区水位线的值与接收的水位线值相比较，如果新接收的水位线值大于当前分区水位线值，则会将对应的分区水位线值更
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2024-03-03 13:27:17
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水位线在介绍事件时间语义时，提到了“水位线”的概念，已经知道了它其实就是用来度量事件时间的。那么水位线具体有什么含义，又跟数据的时间戳有什么关系呢？接下来就来深入探讨一下这个流处理中的核心概念。一、事件时间和窗口在实际应用中，一般会采用事件时间语义。而水位线，就是基于事件时间提出的概念。所以在介绍水位线之前，首先来梳理一下事件时间和窗口的关系。一个数据产生的时刻，就是流处理中事件触发的时间点，这就
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2024-02-17 12:18:24
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1. 时间语义 有两个非常重要的时间概念：数据的产生时间(数据自带的创建时间)和处理时间(执行处理操作的机器的系统时间)。 另外还有一个摄入时间，指的是数据进入flink数据流的时间，也就是source 算子读入数据的时间。 一般以事件时间为基准，比如我们统计PV、UV 等指标，我们就需
原创
2022-08-06 00:51:47
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文章目录一、Flink中的时间和窗口——时间语义二、Flink中的时间和窗口——水位线（Watermark）2.1、事件时间和窗口2.2、什么是水位线2.2.1、有序流中的水位线2.2.2、乱序流中的水位线2.2.3、水位线的特性2.3、如何生成水位线2.3.1、生成水位线的总体原则2.3.2、水位线生成策略（Watermark Strategy）2.3.3、Flink 内置水位线生成器2.4、
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2024-04-04 21:46:24
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watermark什么是watermark?watermark中文译为水位线，听到这里大家可能就懵逼了，水位线是什么东西？莫慌，听我一一道来watermark出现原因在上一节我们说过，processing Time使用的是本地时间节点，所以每一次取到的都是递增有序的，而对于Event Time呢，是事件创建的时间，时间和记录是绑定的。那么问题就来了，由于网络等原因，数据可能会存在乱序，比如前一条数
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2024-04-09 22:30:18
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目录1. 时间语义1.1 Flink中的时间语义1.2 哪种时间语义更重要2. 水位线（Watermark）2.1 事件时间和窗口2.2 什么是水位线2.3 如何生成水位线2.4 水位线的传递我们已经了解了基本 API 的用法，熟悉了 DataStream 进行简单转换、聚合的一些操作。 除此之外，Flink 还提供了丰富的转换算子，可以用于更加复杂的处理场景。 在流数据处理应用中，一个很重要、也
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2024-07-25 19:19:08
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Flink--Watermark（水位线）与时间语义时间语义设置Event TimeWatermark（水位线）Watermark 的传递、引入和设定watermark 的传递watermark 的引入TimestampAssignerwatermark 的设定 时间语义Event Time：事件创建的时间Ingestion Time：数据进入Flink的时间Processing Time：执行
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2024-08-18 17:48:34
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Flink中的水位线的时间戳为何总要减一最近在回顾flink相关知识，在尚硅谷flink的笔记中看到一段关于flink水位线的时间戳减一的介绍：乱序流中生成的水位线的时间戳，其实是当前数据中 最大时间戳 – 延迟时间 – 1，这里的单位是毫秒。为什么要减 1 毫秒呢？我们可以回想一下水位线的特点：时间戳为 t 的水位线，表示时间戳≤t 的数据全部到齐，不会再来了。假设数据中时间戳为 7 秒的数据到
目录事件时间和窗口什么是水位线1. 有序流中的水位线2. 乱序流中的水位线3. 水位线的特性如何生成水位线1. 生成水位线的总体原则2. 水位线生成策略（Watermark Strategies）3. Flink 内置水位线生成器（1）有序流（2）乱序流4. 自定义水位线策略（1）周期性水位线生成器（Periodic Generator）（2）断点式水位线生成器（Punctuated Genera
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2024-03-07 09:33:22
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Apache Flink是一个流处理框架，它支持事件时间和处理时间的概念。在处理流数据时，Flink通过水位线（Watermark）来追踪事件时间的进度，从而支持事件时间的操作。水位线是一种特殊的事件，它表示在此时间戳之前的所有事件都已经到达。换句话说，水位线是一个时间戳，它告诉Flink系统，不会再有早于这个时间戳的事件到达。这样，Flink就可以在水位线到达时，处理并发出所有早于水位线的事件的
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2024-07-24 13:12:37
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1 前言在时间 Time 那一篇中，介绍了三种时间概念 Event、Ingestin 和 Process， 其中还简单介绍了乱序 Event Time 事件和它的解决方案 Watermark 水位线（看过多篇文章后，决定喊它水位线，因为窗口触发条件是 Watermark > 
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2024-05-10 18:38:23
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为什么需要引入水位线（watermark）？ case 1: 消息到达没有延迟（理想情况）基于处理时间 如图，假设数据源生成3条消息，分别是第13秒，第13秒，第16秒。计算窗口为10秒，每隔5秒滑动一次。这些消息在图4中会落入对应时间窗口。前两个在第13秒生成的消息会落入 [5s - 15s] 的窗口1和 [10s - 20s] 的窗口2。而第16秒生成的消息 会落入 [10s - 20s]
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2024-03-26 09:54:15
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1、水位线概述因为之前在面试的过程中，被问到了水位线传递的原理，所以做一次总结。我们知道水位线是数据流中插入的一个标记，用来表示事件时间的进展，它会随着数据一起在任务间传递。如果只是直通式（forward）的传输，那很简单，数据和水位线都是按照本身的顺序依次传递、依次处理的；一旦水位线到达了算子任务, 那么这个任务就会将它内部的时钟设为这个水位线的时间戳。在这里，“任务的时钟”其实仍然是各自为政的
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2024-03-21 10:31:05
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文章目录1、水位线传递2、水位线设置空闲等待3、迟到数据处理：窗口允许迟到4、迟到数据处理：侧流输出5、问 1、水位线传递上游task处理完水位线，时钟改变后，要把数据和当前水位线继续往下游算子的task发送。当一个任务接收到多个上游并行任务传递来的水位线时，以最小的那个作为当前任务的事件时钟。如图：上游算子并行度为4，：- 第一波的2.4.3.6传递到下游task，取2
- 其中一个上游tas
正文三、 生成水位线1》生成水位线的总体原则完美的水位线是“绝对正确”的，也就是一个水位线一旦出现，就表示这个时间之前的数据已经全部到齐、之后再也不会出现了。不过如果要保证绝对正确，就必须等足够长的时间，这会带来更高的延迟。如果我们希望处理得更快、实时性更强，那么可以将水位线延迟设得低一些。这种情况下，可能很多迟到数据会在水位线之后才到达，就会导致窗口遗漏数据，计算结果不准确。当然，如果我们对准确
假设以event-time作为时间，延迟2秒，窗口大小是5秒。注意：flink可以同时存在两个窗口的数据在等待计算。理解一： 1、时间戳1的数据到来，时间范围在[0,5)内，数据进入桶[0,5) 2、时间戳4的数据到来，时间范围在[0,5)内，数据进入桶[0,5) 3、时间戳5的数据到来，时间范围在[5,10)内，数据进入桶[5,10) 因为延迟是2秒，设
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2024-04-02 08:47:16
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