Flink能够根据不同的时间概念处理流数据。Process time 是指正在执行相应操作的机器的系统时间（也称为“挂钟时间”）。Event time 是指基于附在每行上的时间戳对流数据进行处理。时间戳可以在事件发生时进行编码。Ingestion time 是事件进入Flink的时间；在内部，它的处理类似于事件时间。有关Flink中时间处理的更多信息，请参见有关事件时
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2024-10-30 20:52:16
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# Flink CDC MySQL 时间戳和数据捕获技术概述
在现代数据处理框架中，Apache Flink 作为一个流式处理框架，逐渐受到了广泛的关注。尤其是对于实时数据更新的需求，这使得它的变更数据捕获（CDC）功能备受青睐。本文将探讨 Flink CDC 与 MySQL 集成的基本概念及使用时间戳来捕获数据变化的相关知识，并将附加相应的代码示例。
## 什么是 Flink CDC？
F
Flink 中的时间语义在 Flink 的流式处理中,会涉及到时间的不同概念,如下图所示Event Time:是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述,例如采集的日志数据中,每一条日志都会记录自己的生成时间,Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。Ingestion Time:是数据进入 Flink 的时间。**Processing Time:是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间,
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2024-06-24 05:58:44
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时间和窗口一、时间语义1. Flink 中的时间语义1.1 处理时间（Processing Time）1.2 事件时间（Event Time）1.3 两种时间语义的对比二、水位线（Watermark）1. 什么是水位线1.1 有序流中的水位线1.2 乱序流中的水位线1.3 水位线的特性2. 如何生成水位线2.1 生成水位线的总体原则2.2 水位线生成策略（Watermark Strategies
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2023-10-10 21:42:12
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Flink中的时间及时流处理 是有状态流处理的扩展，实现及时流处理的 时间 起到了很大的作用。在Flink的时间概念中主要分为下面两种：事件时间： 事件时间是每个单独事件在其生产设备上发生的时间。处理时间： 处理时间是指执行相应操作的机器的系统时间。在Flink中为了衡量事件时间的进度，引入了 watermark 机制。watermark 将作为数据流的一部分流动，而且带有时间戳的属性，如此在 乱
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2023-12-02 14:40:18
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系列文章目录实践数据湖iceberg 第一课 入门实践数据湖iceberg 第二课 iceberg基于hadoop的底层数据格式实践数据湖iceberg 第三课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg实践数据湖iceberg 第四课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg（升级版本到flink1.12.7）实践数据湖iceberg 第
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2023-12-06 20:02:30
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# MySQL CDC从指定时间戳启动
## 什么是CDC
CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获并跟踪数据库中数据变化的技术。通过CDC，用户可以获取关于数据库中数据变更的详细信息，以便进行数据同步、数据分析等操作。MySQL作为一种常见的关系型数据库，也提供了CDC的功能。
## MySQL CDC的工作原理
MySQL CDC通过解析数据库的binlog来获取
原创
2024-05-17 04:53:37
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时间语义与Wartermark时间语义乱序数据的处理水位线（Watermark） 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： 执行操作算子的本地系统时间，与机器相关在代码中设置EventTime//从调用时刻开始给env创建的每一个stream追加时间特征
env.setStreamTimeCharact
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2024-04-21 20:35:43
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FLink处理函数简介在Flink底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如 map，filter，或者 window），而只是提炼出一个统一的【处理】（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作【处理函数】（process function）。在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state）以及
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2024-06-22 15:35:34
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文章目录0. 简介FlinkCDC是什么支持的连接源及版本FlinkCDC与Flink版本1. 用法（MySQL为例）DataStream Source代码自定义反序列化器Table/SQL API代码MySQL参数列举Maven 0. 简介官方文档地址FlinkCDC是什么CDC Connectors for Apache Flink 是一组用于Apache Flink 的源连接器，使用变更数
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2023-09-30 17:13:29
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文章目录常见数据乱序的处理方式Time种类watermark种类和设定概念原理触发条件三种情况顺序数据流中的watermark乱序数据流中的watermark周期性间断性并行数据流中的 WatermarkdemoallowedLatenesssideOutputLateData问题 常见数据乱序的处理方式1、watermark： 可以设置小一点hold住大部分情况，提供近似正确的结果 2、.al
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2024-03-21 12:44:08
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一、概述对于流式数据处理，最大的特点是数据上具有时间的属性特征，Flink 根据时间产生的位置不同，将时间区分为三种语义，分别为事件生产时间（Event Time）、事件接入时间（Ingestion Time）和事件处理时间（Processing Time）※ Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述※ Ingestion Time：事件进入 Flink 的时间※ Proc
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2024-02-12 21:26:31
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一、时间属性 Flink能够处理基于不同时间概念的流数据。 处理时间是指执行相应操作的机器的系统时间（也称为“挂钟时间”）。 事件时间是指基于附加到每一行的时间戳对流数据的
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2024-04-14 17:23:42
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Flink 为实时计算提供了三种时间，即事件时间（event time）、摄入时间（ingestion time）和处理时间（processing time）。在进行 window 计算时，使用摄入时间或处理时间的消息都是以系统的墙上时间（wall clocks）为标准，因此事件都是按序到达的。然而如果使用更为有意义的事件时间则会需要面对乱序事件问题（out-of-order events）和迟到
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2024-03-20 14:57:05
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处理函数 在DataStream的更底层，我们可以不定义任何具体的算子（如map()，filter()等）二只提炼出一个统一的“处理”（process）操作 。它是所有转换算子的概括性的表达。可以自定义处理逻辑。 所以这一层接口就被叫做“处理函数”（process function
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2024-03-19 16:57:50
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12、Flink CEP12.1、基本概念12.1.1、CEP 是什么所谓 CEP，其实就是“复杂事件处理（Complex Event Processing）”的缩写；而 Flink CEP，就是 Flink 实现的一个用于复杂事件处理的库（library）。那到底什么是“复杂事件处理”呢？就是可以在事件流里，检测到特定的事件组合并进行处理，比如说“连续登录失败”，或者“订单支付超时”等等。具体的
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2023-12-13 12:15:49
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一、准备工作在开始研究Flink CDC原理之前(本篇先以CDC1.0版本介绍，后续会延伸介绍2.0的功能)，需要做以下几个工作(本篇以Flink1.12环境开始着手)打开Flink官网(查看Connector模块介绍)打开Github,下载源码(目前不能放链接，读者们自行在github上搜索)apache-flinkflink-cdc-connectorsdebezium开始入坑二、设计提议2.
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2024-02-19 20:41:34
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目录对flink checkpoint的理解与实现背景什么是flink checkpoint链接我的一些理解checkpoint实现流程checkpoint存储checkpoint实现checkpoint和savepoint的区别AB Test 对flink checkpoint的理解与实现背景由于我们公司的实时架构主要是kafka -> spark/storm -> kafka -
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2024-06-19 18:45:31
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Flink之容错机制一、检查点（Checkpoint）1.1、定义1.2、启用及配置检查点二、保存点（savepoint）2.1、保存点的用途2.2、使用保存点2.2.1、创建保存点2.2.2、从保存点重启应用 一、检查点（Checkpoint）1.1、定义有状态流应用中的检查点（checkpoint），其实就是所有任务的状态在某个时间点的一个快照（一份拷贝）。简单来讲，就是一次“存盘”，让我们
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2024-03-07 23:00:35
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摘要：本文整理自 Apache Flink Committer，Flink CDC Maintainer，阿里巴巴高级开发工程师徐榜江（雪尽）在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：Flink CDC 技术传统数据集成方案的痛点基于 Flink CDC 的海量数据的实时同步和转换Flink CDC 社区发展点击查看直播回放 & 演讲PDF一、Flink
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2024-02-29 07:27:30
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