Flink开发-事件时间窗口EventTimeWindows1.Non-Keyed Tumbling Windows2.Keyed Tumbling Windows3.Keyed Session Windows Event Time指的是数据流中每个元素或者每个事件自带的时间属性，一般是事件发生的时间。由于事件从发生到进入Flink时间算子之间有很多环节，一个较早发生的事件因为延迟可能较晚到达，
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2024-03-03 22:57:45
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一、时间类型事件时间：指时间发生的时间，一旦确定之后再也不会改变。处理时间：指消息被计算引擎处理的时间，以各个计算节点的本地时间为准。摄取时间：指事件进去流处理系统的时间，对于一个事件来说，使用其被读取的那一刻时间戳。二、窗口 2.1 窗口类型Count Window(计算窗口) 1）Tumble Count Window：累积固定个
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2024-03-03 07:45:51
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公司使用Flink分析流式数据时，有一批数据发送时间段比较固定，是早晨九点到早晨十二点左右，然后下午一点到四点十分之前，过了四点十分之后就没有数据发送，直接使用基于事件时间的窗口函数，会导致当天的最后一批数据由于Watermark没有到达窗口触发时间而等到第二天有新的数据进入时才会触发计算。和同事讨论以及查阅相关资料后，觉得解决这类型问题，可以从Watermark和触发条件两个方向解决，解决方案如
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2024-03-18 16:57:29
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总览Window 是flink处理无限流的核心,Windows将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以在其上应用计算。Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而窗口（window）就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机制。在流处理应用中，数据是连续不断的，
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2024-03-04 19:57:57
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面试官：Flink窗口大小怎么确定的，开始时间是什么时候，结束是什么时候？这篇文章会很短，但是我认为很有意义，今天晚上微醺了，纯手敲的。我还记得的在我刚学习flink的时候，B站的老师说过，Flink窗口的开始时间和结束时间和你想的不一样。那个时候我好像记得老师说过，flink的窗口大小会根据你的时间单位来进行修正。然后在现如今，很多人还是不是很了解窗口机制，以及watermark。更别提什么窗口
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2024-05-17 15:10:45
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时间语义Event Time : 事件创建的时间 （一般为kafka中消息中的时间字段，为事件消息的创建事件）Ingestion Time：数据进入Flink的时间 （如source读取到kafka流时的时间）Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器有关（算子执行当前时间时的时间）Watermark实时计算的输入数据是持续不断的，当我们进行窗口操作时需要一个有效的进度指标
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2024-03-16 11:24:01
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目录前言：寻找主节点：start-cluster.sh寻找从节点：config.sh TMWorkers主节点启动准备：jobmanager.sh从节点启动准备：taskmanager.sh启动：flink-daemon.sh1、根据传入的ENTRYPOINT参数确定入口类2、将入口类作为参数启动jar前言：其实看这些大数据分布式应用的流程大致都差不多，拿到一个分布式应用源码，第一个问题一般都是考
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2024-08-27 13:18:58
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Flink-时间窗口源码分析Flink系列文章更多Flink系列文章请点击Flink系列文章更多大数据文章请点击大数据好文推荐1 时间窗口基本概念见Flink学习1-基础概念-时间窗口窗口生命周期：2 滚动窗口2.1 基于Blink的滚动EventTime时间窗口源码分析2.1.1 概述我们现在开始用Flink 1.10，该版本可使用很多Blink特性，我们重点在研究Flink SQL实现流平台，
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2024-06-03 21:03:19
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时间特性、窗口、Watermark代码实践一、前言二、时间特性1 ProcessingTime 处理时间2 EventTime 事件时间3 IngestionTime 摄入时间4 设置时间特性的代码三、Window1 代码结构2 时间窗口2.1 滚动时间窗口2.2 滑动时间窗口2.3 会话窗口3 计数窗口3.1 滚动计数窗口3.2 滑动计数窗口四、处理迟到数据1 理想情况2 watermark2
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2024-05-07 16:04:32
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本文阐述 Flink 的事件时间和 Watermark 机制，剖析 Watermark 产生和传递的流程。1 Event time 和 Watermark 的关系1.1 Event time 和 Processing time介绍Event time 事件时间和Processing time 处理时间主要区别是产生时间不同，前者是事件的实际发生时间，后者是机器的系统处理时间，如下图所
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2024-05-02 17:15:09
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Flink 框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。而当我们在流式计算环境中数据从 Source 产生，再到转换和输出，这个过程由于网络和反压的原因会导致消息乱序。因此，需要有一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Flink 的窗口和时间根据窗口数据划分的不同，目前 Flink 支持如下 3 种：滚动窗口，窗口数据有固定的大小，窗口中的数据不会叠加；滑动窗口，窗口数据有固定的大小
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2023-11-20 22:38:01
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本系列每篇文章都是从一些实际的 case 出发，分析一些生产环境中经常会遇到的问题本文主要分为两部分：第一部分（第 1 - 3 节）的分析主要针对 flink，分析了 flink 天级别窗口的中存在的时区问题以及解决方案。第二部分（第 4 节）的分析可以作为所有时区问题的分析思路，主要以解决方案中的时区偏移量为什么是加 8 小时为案例做了通用的深度解析。为了让读者能对本文探讨的问题有一个大致了解，
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2024-05-04 22:54:12
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前言窗口是flink最重要的几个部分之一， 如何对流计算的大量数据进行聚合处理以及控制流计算中发生的大量数据延时，或者数据提前来到导致的计算错误，flink使用window（窗口）给出了一份非常圆满的答案。对于窗口的介绍flink 的底层架构设计上其实是没有批处理（batch）的概念，在flink看来，批处理就是对于流处流（stream）一种特殊处理。但是在实际的业务情况中，经常有需要对于一段范围
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2024-03-03 16:04:00
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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24小时，时间就像缓缓流淌的河，不疾不徐、无休无止地前进着，它是我们衡量事件发生和进展的标准尺度。如果想写抒情散文或是科幻小说，时间无疑是个绝好的题材。但这跟数据处理有什么关系呢？其实从上面的描述中已经可以发现，时间本身就有着“流”的特性，它可以用来判断事件发生的先后以
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中的时间语义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，与机器相关，默认的时间属性就是Processing Time。例子某些应用场
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2024-07-06 21:39:51
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Flink总结之一文彻底搞懂时间和窗口 文章目录Flink总结之一文彻底搞懂时间和窗口一、Flink中时间概念1. 事件时间（Event Time）2. 处理时间（Processing Time）3. 摄入时间（Ingestion Time）二、水位线（Watermark）1. 什么是水位线2. 水位线分类1. 有序流中的水位线1、如何使用2. 乱序流中的水位线2.1 乱序流中如何保证数据的准确性
在使用 Apache Flink 进行流处理时，记录窗口的开始和结束时间是一个重要的需求，特别是在处理时间窗口的场景下。本文将详细介绍如何在 Flink 中实现这一需求，涵盖以下方面：协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成与扩展阅读。
## 协议背景
Apache Flink 是一个处理大规模数据流的框架，灵活的窗口机制使其能够处理时间相关的数据。在现代数据处理需求中，对事件时间和处
窗口分配器最通用的定义方式，就是调用.window()方法。这个方法需要传入一个 WindowAssigner 作为参数，返回 WindowedStream。如果是非按键分区窗口，那么直接调 用.windowAll()方法，同样传入一个 WindowAssigner，返回的是 AllWindowedStream。1. 时间窗口
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2024-04-26 09:12:59
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1. 窗口的API概念窗口的API使用分为按键分区和非按键分区，在定义窗口操作之前，首先就要确定好是基于按键分区Keyed的数据流KeyedStream来开窗还是基于没有按键分区的DataStream上开窗。1.1 按键分区窗口（Keyed Windows）按键分区窗口就是按照key分为多条逻辑流logical streams,这就是KeyedStream。基于KeyedStream进行窗口操作时
