Flink DataStream API 编程指南目录1. 概览2. Event Time and Watermarks2.1. [EventTime时间模型](https://www.jianshu.com/p/c39f224ec39f)2.2. 水印测试2.3. 延迟测试2.4. [再谈Flink事件时间、水印和迟到数据处理](https://www.jianshu.com/p/c612e9
作者：黄龙，腾讯 CSIG 高级工程师Flink Watermark前言Flink 水印机制，简而言之，就是在 Flink 使用 Event Time 的情况下，窗口处理事件乱序和事件延迟的一种设计方案。本文从基本的概念入手，来看下 Flink 水印机制的原理和使用方式。Flink 在流应⽤程序中三种 Time 概念Time 类型备注Processing Time事件被机器处理的系统时间，提供最好
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2024-05-30 14:43:07
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事件时间-处理时间-摄取时间处理时间：是指执行相应Flink算子的机器的系统时间，如TaskManager所在机器的系统时间。当Flink流处理程序在处理时间上运行时，所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用执行相应算子所在机器的系统时钟。在每小时的处理时间窗口中，将包括在系统时钟所显示的完整小时(不跨小时比如1:30~2:30)之内到达特定算子的所有数据记录。例如，如果Flink应用程序在上午9:
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2024-05-17 22:15:14
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本课时主要介绍 Flink 中的时间和水印。我们在之前的课时中反复提到过窗口和时间的概念，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 的窗口和时间我们在第 05 课时中讲解过 Flink 窗口的实现，
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2024-06-12 22:02:56
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水印到目前为止，我们一直在从管道作者或数据科学家的角度来看待流处理。第2章介绍了水印作为回答事件时间处理发生位置以及处理时间结果何时实现的基本问题的答案的一部分。在本章中，我们处理相同的问题，而不是从流处理系统的底层机制的角度来看。查看这些机制将有助于我们激发，理解和应用水印的概念。我们将讨论如何在数据入口处创建水印，它们如何在数据处理管道中传播，以及它们如何影响输出时间戳。我们还演示了水印如何保
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2024-05-10 03:15:56
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Flink水印机制和应用1. Flink流处理时间方式2. 水印机制产生的原因3. 使用水印解决网络延迟问题 1. Flink流处理时间方式EventTime[事件时间]事件发生的时间，例如：点击网站上的某个链接的时间IngestionTime[摄入时间]某个Flink节点的source operator接收到数据的时间，例如：某个source消费到kafka中的数据ProcessingTime
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2024-04-12 06:49:08
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大数据成神之路：点我去成神之路系列目录^_^Flink入门Flink DataSet&DataSteam APIFlink集群部署Flink重启策略Flink分布式缓存.... 1窗口类型1. flink支持两种划分窗口的方式(time和count) 如果根据时间划分窗口，那么它就是一个time-window 如果根据数据划分窗口，那么它就是一个count-
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2024-06-13 11:23:00
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本文是《Flink处理函数实战》系列的第三篇，内容是学习以下两个窗口相关的处理函数：ProcessAllWindowFunction：处理每个窗口内的所有元素；ProcessWindowFunction：处理指定key的每个窗口内的所有元素；前文链接《深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)》《Flink处理函数实战之一：ProcessFunction类》《Flin
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2024-08-26 20:46:55
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背景新的水印生成接口内置水印生成策略固定延迟生成水印单调递增生成水印event时间的获取处理空闲数据源背景在flink 1.11之前的版本中，提供了两种生成水印(Watermark)的策略，分别是AssignerWithPunctuatedWatermarks和AssignerWithPeriodicWatermarks，这两个接口都继承自TimestampAssigner接口。用户想使用不同的水
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2024-06-17 05:14:25
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目录1.1 浏览本博客前你需要了解的知识点 flink内部是如何划分窗口的？ 触发的条件? 何时第一次触发？1.2 示例：触发窗口计算 第一次触发计算 何时第二次触发计算 何时触发多个窗口计算？ 思考： 什么时候才会触发窗口计算？ 既然使用的是事件时间那么必然会涉及到水位线(water_mark)，水位线在其中扮演的角色是什么？ 此时我
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2024-03-12 06:01:25
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Flink WindowsKeyed WindowsWindow Lifecycle 窗口生命周期Keyed vs Non-Keyed WindowsWindow Assigners 窗口指定Tumbling Windows 滚动窗口Sliding Windows 滑动窗口Session Windows 会话窗口Global Windows 全局窗口Window FunctionsReduceF
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2024-02-20 07:13:48
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Flink 中可以使用一套 API 完成对有界数据集以及无界数据的统一处理，而无界数据集的处理一般会伴随着对某些固定时间间隔的数据聚合处理。比如：每五分钟统计一次系统活跃用户、每十秒更新热搜榜单等等这些需求在 Flink 中都由 Window 提供支持，Window 本质上就是借助状态后端缓存着一定时间段内的数据，然后在达到某些条件时触发对这些缓存数据的聚合计算，输出外部系统。实际上，有的时候对于
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2024-04-22 21:47:11
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本文基于flink 1.11进行测试。前言这里所说的join是两个或者多个流的join，涉及流批join的内容或者批批join会另写一篇文章专门说。Flink的join按照窗口类型分可以分为：Tumbling Window Join、Sliding Window Join和Session Window Join。按join类型分可以分为join和intervalJoin。前者类似RDBMS中的内连
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2023-12-13 23:03:47
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本篇终于到了Flink的核心内容：时间与水印。最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming中，一直无法理解水印的作用。直到使用了一段时间Flink之后，对实时流处理有了一定的理解，才想清楚其中的缘由。接下来就来介绍下Flink中的时间和水印，以及基于时间特性支持的窗口处理。1 时间和水印1.1 介绍Flink支持不同的时间类型：
事件时间：事件发生的时间，是设备生产
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2020-11-14 23:36:00
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声明：本系列博客为原创，最先发表在拉勾教育，其中一部分为免费阅读部分。被读者各种搬运至各大网站。所有其他的来源均为抄袭。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》这篇文章主要介绍Flink的窗口、时间和水印。 在之前的文章中反复提到过窗口和时间的概念，Flink框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。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，需要一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Fl...
原创
2021-06-10 20:20:00
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## Flink水印实现Java getCurrentWatermark
Apache Flink 是一款流式处理引擎，支持事件时间（event time）处理，其中水印（watermark）是事件时间处理的重要组成部分。水印用于解决流式处理中事件乱序和延迟的问题，帮助系统保持一致性。在Flink中，我们可以通过实现 `AssignerWithPeriodicWatermarks` 接口的 `g
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2024-05-26 04:57:18
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声明：本系列博客为原创，最先发表在拉勾教育，其中一部分为免费阅读部分。被读者各种搬运至各大网站。所有其他的来源均为抄袭。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》这篇文章主要介绍Flink的窗口、时间和水印。 在之前的文章中反复提到过窗口和时间的概念，Flink框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。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，需要一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Fl...
原创
2021-06-10 20:19:59
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Flink 的 Watermark 机制是实现事件时间处理（Event Time Processing）和窗口操作的关键组成部分。它用于协调流式数据中的事件时间和处理时间，并确保窗口操作的正确性。以下是关于 Flink Watermark 机制的详细解释：1. Watermark 是什么？Watermark 是一个特殊的事件，它用于表示事件时间进度。Watermark 带有一个时间戳，表示截至该时
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2024-09-11 06:16:50
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Flink DataStream触发器Trigger决定了何时触发WindowFunction计算。本文总结Flink内置触发器并梳理Trigger API。八大内置触发器EventTimeTriggerEventTime Window的默认触发器。基于事件时间，当Watermark>=Window End Time时，触发窗口计算。ContinuousEventTimeTrigger 基于
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2024-05-03 17:42:14
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在flink streaming 处理中窗口是比较常见的操作, 例如窗口sum、max、min等， 窗口构建主要包含：Assigner、Trigger、Function、Evictor, Assigner: 窗口分配器, 当有一个元素到达判断窗口属于哪一个窗口，对于滚动窗口分配给一个窗口, 对于滑动窗口可能会分配给多个窗口; Trigger: 窗口触发器, 决定什么时候触发窗口操作; Functi
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2024-03-20 08:51:11
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