文章目录一、引导二、WaterMark1、Watermark的原理2、Watermark 的使用2.1、顺序数据流中的watermark示例2.2、乱序数据流中的WaterMark2.2.1、With Periodic（周期性的） Watermark示例一：使用周期性的WaterMark2.2.2、With Punctuated（间断性的）Watermark示例二：使用间断性的WaterMark
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2024-09-02 12:51:07
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在使用eventTime的时候如何处理乱序数据？我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话，多个分区的数据无法保证有序。所以在进行window计算的时候，我们又不能无限期的等下去，必须要有个机制来保
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2024-02-27 21:41:03
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可以把 Watermark 理解为开发者向 Flink 下达的一个推进其内部事件时间时钟的指令。时钟推进的速度和准确性，取决于对自己数据流乱序特性的了解程度。所谓的“保证”，其实是开发者和 Flink 运行时之间基于定义的策略而达成的一种“契约”。Flink Watermark 的工作机制可以分为两个核心部分：Watermark 的时间是如何确定的？它如何能“保证”在这之前的所有事件都已经到达了？
前言Flink 在流程序中支持不同的 Time 概念，就比如有 Processing Time、Event Time 和 Ingestion Time。下面我们一起来看看这几个 Time：Processing TimeProcessing Time 是指事件被处理时机器的系统时间。当流程序在 Processing Time 上运行时，所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用当时机
对于Flink来说，Watermark是个很难绕过去的概念。本文将从整体的思路上来说，运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念。
原创
2021-04-26 11:45:57
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对于Flink来说，Watermark是个很难绕过去的概念。本文将从整体的思路上来说，运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念。
原创
2021-08-01 10:45:00
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概述本文介绍flink的一个重要特性：水印(Watermarks)的原理，并通过实际的例子说明如何使用该特性。 环境：flink-1.7.1水印(Watermarks)简介我们看到对事件时间(Event Time)的支持是流体系结构的核心。当计算基于事件时间时，我们如何知道所有事件是否已经全部到达，我们是否可以计算并输出窗口的结果？换句话说，我们如何跟踪事件时间并知道输入流中已达到某个事件时间？为
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2024-04-01 06:03:05
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可以把 Watermark 理解为开发者向 Flink 下达的一个推进其内部事件时间时钟的指令。时钟推进的速度和准确性，取决于对自己数据流乱序特性的了解程度。所谓的“保证”，其实是开发者和 Flink 运行时之间基于定义的策略而达成的一种“契约”。Flink Watermark 的工作机制可以分为两个核心部分：Watermark 的时间是如何确定的？它如何能“保证”在这之前的所有事件都已经到达了？
0x00 摘要对于Flink来说，Watermark是个很难绕过去的概念。本文将从整体的思路上来说，运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念。0x01 问题关于Watermark，很容易产生几个问题Flink 流处理应用中，常见的处理需求/应对方案是什么?Watermark究竟应该翻译成水印还是水位线？Watermark本质是什么?Watermark是如何解决问题?下面我们就来简要解答
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2024-05-29 01:44:58
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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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一、时间分类flink支持三种不同概念的时间事件时间 (event time)事件发生的时间提取时间 (ingest time)flink读取事件的时间处理时间(processing time)flink算子开始处理事件的时间二、Event Time 使用场景分析历史数据需要基于事件的发生的时间，这样分析出来的结果才正确，不依赖什么时候去分析。测试新的接口需要保证新旧接口的输出一致，则需要基于事件
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2024-04-11 22:54:42
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在flink中的时间窗口中有个重要概念，就是watermark，也就是我们经常谈论的水印，这里我们不对水印的概念和使用方式进行介绍，这里从源码的角度来看，如何不断的生成水印。在flink中，有两种水印TimestampsAndPunctuatedWatermarksOperatorTimestampsAndPeriodicWatermarksOperator我们编写原因水印的代码如下：//抽取ti
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2024-04-12 06:03:57
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大家好，今天我们来聊一聊flink的Watermark机制。 这也是flink系列的的第一篇文章，如果对flink、大数据感兴趣的小伙伴，记得点个关注呀。 背景 flink作为先进的流水计算引擎，提供了三种时间概念，这对基于时间的流处理应用提供了多种可能。 Event time 指生产设备中每个 ...
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2021-08-31 18:27:00
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Flink中watermark主要解决保序问题.而保序问题的根本原因是多个任务同时从流中并行处理数据，顺序无法保证.<br/>上游:生成watermark一般在WINDOW操作之前生成WATERMARK,WATERMARK有两种:AssignWithPeriodicWatermarks:每隔N秒自动向流里注入一个WATERMARK时间间隔由ExecutionConfig.setAuto
原创
2018-01-09 13:46:37
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这里目录标题1.简介2、Flink 搭建3、Flink 运行架构4、程序与数据流（DataFlow）5、Flink 流处理API6、Window 窗口机制6.1、策略6.2、类型6.3、Windows API6.3.1. 滚动窗口(Tumbling Window)6.3.2. 滑动窗口(Sliding Window)6.3.3. 会话窗口（session windown）6.3.4. 全局窗口(
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2024-05-15 14:05:05
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WaterMark（水位线）： 对由于网络、分布式等问题造成的乱序数据，事件不是严格地按照事件的 EventTime 顺序排列。一旦出现乱序，只根据 EventTime 决定 window 运行，不能明确保证数据是否到位。WaterMark 就是保证一个特定的事件后，必须出发 window 进行计算 ...
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2021-09-13 21:43:00
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原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/15161679.html Event Time & Processing Time Event Time：事件创建的时间 Processing Time：执行操作算子的当前机器的本地时间 官网权威解释可以 ...
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2021-08-19 17:28:00
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在使用eventTime的时候如何处理乱序数据？我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话，多个分区的数据无法保证有序。所以在进行window计算的时候，我们又不能无限期的等下去，必须要有个机制来保
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2021-05-06 14:48:45
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首先window的时间范围是一个自然时间范围，比如你定义了一个TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3))窗口，那么会生成类似如下的窗口(左闭右开)：[2018-03-03 03:30:00,2018-03-03 03:30:03)[2018-03-03 03:30:03,2018-03-03 03:30:06)...[2018-03-03 03:30:
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2024-08-05 20:16:04
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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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