文章目录前言一、参数解释1.MaxOutOfOrderness2.Allowedlateness二、区别说明总结 前言WaterMark参数MaxOutOfOrderness和窗口函数中的Allowedlateness参数区别提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、参数解释1.MaxOutOfOrdernesssource.map(...//省略不必要代码)
// 定义
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2024-06-03 12:57:11
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文章目录1.概述2. 那么watermark和lateness区别在哪里呢？ 1.概述60-300-022-使用-延迟数据-Flink中allowedLateness详细介绍Flink对于乱序数据怎么办呢？方案就是 watermark。watermark，直译为水位线，就是元素可以迟到多久才去关闭窗口。例如一个窗口是[0-5),，watermark允许最多延迟3s，那么一个6s的事件，它的wat
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2024-06-14 21:08:14
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一、两者区别------写在最前面watermark和allowedLateness区别watermark 通过additional的时间戳来控制窗口激活的时间，主要是为了解决数据乱序到达的问题，allowedLateness 用来控制窗口的销毁时间，解决窗口触发后数据迟到后的问题。在flink中我们经常使用watermark、allowedLateness 、 sideOutputLateDat
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2024-04-13 07:12:53
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什么鬼WindowOperator 里面还有有一个叫做 allowLateness 的东西，这个东西什么鬼呢？简单来说就给迟到的数据第二次机会。我允许它迟到一定的时间。在规定的迟到时间内，只要要数据来了，就会触发第二次窗口计算，那到什么时候就没有第二次机会了呢？下面我们来娓娓道来。allowLateness 的逻辑过程二话不说，先来看一下下面的代码，在这段代码中，```java
WindowOpe
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2024-03-21 10:32:24
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文章目录（一）前言-回顾WaterMaker+AllowedLateness（二）AllowedLateness+SideOutPutTag（三）DEMO （一）前言-回顾WaterMaker+AllowedLatenessFlink提供了allowedLateness方法，allowedLateness只针对Event Time有效，在WaterMaker一定程度允许延迟数据的情况下，进一步了
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2024-06-08 23:36:03
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只要水印watermark的时间大于等于窗口的结束时间，并且窗口内有数据存在，就会触发对应窗口计算。 除此之外，如果flink配置了allowedLateness参数，只要水印watermark的时间小于等于窗口的结束时间加上allowedLateness参数时间，将会重新触发对应窗口的计算。 滚动窗口联系watermark：package Flink_Window;
import o
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2024-04-24 11:12:46
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默认情况下，当watermark通过end-of-window之后，再有之前的数据到达时，这些数据会被删除。为了避免有些迟到的数据被删除，因此产生了allowedLateness的概念。简单来讲，allowedLateness就是针对event time而言，对于watermark超过end-of-window之后，还允许有一段时间（也是以event time来衡量）来等待之前的数据到达，以便再次
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2024-05-14 16:11:18
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设置允许延迟的时间是通过allowedLateness(lateness: Time)设置 保存延迟数据则是通过sideOutputLateData(outputTag: OutputTag[T])保存 获取延迟数据是通过DataStream.getSideOutput(tag: OutputTag ...
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2021-10-08 11:30:00
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1 应用场景2 什么是窗口dataStreamSource.flatMap(new MyFlatMapFunction())
.keyBy("")
.timeWindow(Time.seconds(10))
.allowedLateness(Time.seconds(12)) //允许多大的延迟[00:00:00,00:00:10)
[00:00:1
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2024-03-26 16:36:12
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针对eventtime处理乱序数据，如何保证在需要的窗口内获得指定的数据？flink采用watermark allowedLateness() sideOutputLateData()三个机制来保证获取数据先来示例import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.ap
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2024-05-17 14:53:40
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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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目录解释：1：实现watermark相关代码1.1：程序说明1.2：代码如下1.3：程序详解2：通过数据跟踪watermark的时间3：watermark+window处理乱序数据4：late element(延迟数据)的处理4.1：丢弃(默认)4.2：allowedLateness 指定允许数据延迟的时间4.3：sideOutputLateData 收集迟到的数据针对数据乱序需求的案例分析，需要
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2024-10-11 10:52:33
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原创 学而知不足 Python编程爱好者 2020-06-30收录于话题#5分钟Flink合集6个摘要一、重要知识点回顾1.1 时间语义1.2 分配时间戳的接口二、代码分析2.1程序说明&注意事项2.2 追踪 WaterMark 12.3 追踪 WaterMark 22.4 追踪 WaterMark 3三、迟到的数据3.1 丢弃3.2 allowedLateness 指定允许数据延迟的时间
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2021-04-04 13:40:37
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背景：在flink实际开发过程种： 一般我们处理日志数据时候，我们会指定event time 作为我的时间作为程序内窗口函数内时间基准。问题：但是由于部分机器节点存在网络延迟等原因，并且kafka 消息队列本身也不能保证全局消息的一致性的问题。导致时间乱序并且延迟问题。为了解决这种问题flink 提供三种方式来改变这个问题。 分别是watermark allowedLateness() 和side
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2024-08-17 11:23:00
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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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导读：Flink 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。水印延迟窗口允许延迟一个Demo 两个猜想总结水印延迟(WaterMark)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
Flink有三重保证watermark可以设置延迟时间
window的allowedLateness方法，可以设置窗口允许处理迟到数据的时间
window的sideOutputLateData方法，可以将迟到的数据写入侧输出流我以我之前做的项目进行优化 看看乱序数据(大约最大时间相差50s，那么我设置成1分钟)提醒：尽量不要watermark不要设置成60s，因为10:13.50的数据要等到10:
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2024-03-08 23:45:12
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window+trigger+watermark处理全局乱序数据，指定窗口上的allowedLateness可以处理特定窗口操作的局部事件时间乱序数据1、流处理系统中的微批Flink内部也使用了某种形式的微批处理技术，在shuffle阶段将含有多个事件的缓冲容器通过网络发送，而不是发送单个事件流处理系统中的批处理必须满足以下两点要求：批处理只作为提高系统性能的机制。批量越大，系统的吞吐量就越大。为
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2023-12-25 18:12:17
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一、watermark介绍在这篇文章如果只配置了watermark，没有设置allowedLateness。当watermark的时间戳大于等于窗口的结束时间时，会触发计算输出一次结果(如果1是全量计算则触发，增量的就不用触发了)，然后关闭窗口(清空状态值)比如设置了watermark延迟时间为3000毫秒，以窗口0~5000毫秒为例，窗口结束时间为5000毫秒可知watermark=eventT
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2023-12-25 19:19:41
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1- allowedLateness的应用场景简介: 延迟数据是指：在当前窗口【假设窗口范围为10-15】已经计算之后，又来了一个属于该窗口 的数据【假设事件时间为13】，这时候仍会触发window操作，这种数据就称为延迟数据。针对基于事件时间EventTime窗口分析，如何解决乱序数据和延迟数据的呢？？？某个窗口已经被触发计算，但是不会立即销毁，等待Time（允许数据迟到的时间），如果此时间内有
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2024-03-25 13:42:05
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