当接收到活动告警后，延迟一分钟，这一分钟内如果有对应清除告警，则当前告警不做通知。此时，我需要的是一个以活动告警的发生时间为起始时间，长度一分钟的窗口，而以上窗口无法满足。
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2021-08-27 11:42:16
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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
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
Flink中的时间和窗口 在流数据处理应用中，一个很重要、也很常见的操作就是窗口计算。所谓的“窗口”，一 般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的 窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。时间语义 在事件发生之后，生成的数据被收集起来，首先进入分布式消息队列，然后被 Flink 系统中的 Source 算子读取消费，进而向下游的转换算子（窗口算子）传递，
作为 Flink 最基础也是最关键的容错机制，Checkpoint 快照机制很好地保证了 Flink 应用从异常状态恢复后的数据准确性。同时 Checkpoint 相关的 metrics 也是诊断 Flink 应用健康状态最为重要的指标，成功且耗时较短的 Checkpoint 表明作业运行状况良好，没有异常或反压。然而，由于 Checkpoint 与反压的耦合，反压反过来也会作用于 Checkpo
stream .keyBy(...) .window(...) required: "assigner" [.trigger(...)] optional: "trigger" (else default trigger) [.evictor(...)]
一、 时间语义与 Wartermark 1、 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 Fli
自定义UDF和窗口普通UDFFlink暴露了所有udf函数的接口(实现方式为接口或者抽象类)。例如MapFunction, FilterFunction, ProcessFunction等等。我们可以对这些函数进行自定义,继承这个类,重写其中的方法即可.富函数相比于普通的UDF,富函数实际上提供了额外的open方法和close提供给用户做初始化和清理的操作.另外，getRuntimeContext
概述flink中支持多种窗口，包括：时间窗口，session窗口，count窗口等，本文简单介绍这些窗口的原理，并通过例子说明如何使用这些窗口。时间窗口(Time Windows)最简单常用的窗口形式是基于时间的窗口，flink支持两种时间窗口：一种是翻滚时间窗口(tumbling time window)一种是滑动时间窗口(sliding time window)翻滚时间窗口(tumbling
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2023-07-12 03:02:17
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Window API流数据来了之后需要对它按照时间窗口进行划分，其中window可以看作桶。过来的数据流向一个个桶里面。Window的两个操作构成：一个是设置窗口.window(keyby之后)；一个是窗口计算函数（reduce，aggregate，apply，process）设置窗口：时间窗口（按照时间进行划分）计数窗口（按照过来的数据数量进行划分）滚动窗口（例如：.timeWidow(Time
文章目录前言1.Tumbling-ProcessingTime-Window2.Tumbling-ProcessingTime-Windows-Offset3.Tumbling-Count-Window4.Tumbling-EventTime-Window 前言 Flink中的窗口算子，是处理无界流的核
一、概述上一篇记录了flink的算子（窗口）的相关信息，那么是否有疑问，定义的窗口时什么时候使用的呢？大家是否记得窗口有一个 [.trigger(…)] 的而可选项呢？[.trigger(...)] //trigger：指定触发器Trigger（可选）每个WindowAssigner都带有一个默认触发器，窗口就是通过trigger进行触发操作。Flink中定义了Trigger抽象类，任何tri
概述flink中支持多种窗口，包括：时间窗口，session窗口，count窗口等，本文简单介绍这些窗口的原理，并通过例子说明如何使用这些窗口。时间窗口(Time Windows)最简单常用的窗口形式是基于时间的窗口，flink支持两种时间窗口：一种是翻滚时间窗口(tumbling time window)一种是滑动时间窗口(sliding time window)翻滚时间窗口(tumbling
目录时间语义水位线 WaterMarker水位线生成水位线概括代码中生成水位线水位线的传递窗口窗口的概念窗口类型窗口API窗口函数增量聚合函数全窗口函数两种窗口函数结合其他函数3层保护，保证数据不丢失 时间语义 涉及的3个时间： 1.事件真正发生的时间 2.进入Flink系统的时间（一般不关心） 3.Flink系统开始处理任务的时间哪个时间语义更重要？ 事件时间更重要，Flink1.12开始时间
1.自定义sink 在flink中，sink负责最终数据的输出。使用DataStream实例中的addSink方法，传入自定义的sink类定义一个printSink()，使得其打印显示的是真正的task号（默认的情况是task的id+1）MyPrintSinkpackage cn._51doit.flink.day02;
import org.apache.flink.api.java.tup
1. TimeFlink中的时间(Time)主要分为三种： Event Time：每条数据真实的产生时间，这就要求每条进入Flink应用的数据都要自己带有时间戳，标明数据产生时间； Ingestion Time：是介于Event time和 Processing Time之间的时间。在数据通过Source Function 进入Flink应用之后，他就会获取Source Operator的本地时间
背景一般情况下 Flink 提供的窗口可以满足我们大部分的场景，但是有时候我们需要计算一个固定时间范围内的数据，比如实时计算每天凌晨到第二天凌晨的数据，或者每天上午 7 点到第二天上午 7...
原创
2021-12-25 10:15:44
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文章目录flink动态表中的窗口滚动窗口TableAPI方式滑动窗口TableAPI方式会话窗口TableAPI方式FlinkSQL方式接下来就是具体的例子Group Windows(1)ProcessTime1)TimeWindow1>Tumble2>Slide3>Session2) CountWindow(计数窗口没有sql写法)1>Tumble_Count2>
Window的作用： Window是无限流上的一种核心机制，可以将流按照用户指定的策略分隔为一个个有限大小的窗口，然后对窗口中的数据进行聚合或者一些复杂计算的操作，例如统计最近5分钟某网站的点击数。 在流式计算领域，Window概念具有通用性，并非是Flink特有的机制。 Window中的一些概念：先再来回顾下Fli
1、window 概念1.1 窗口（window） • 一般真实的流都是无界的，怎样处理无界的数据？• 可以把无限的数据流进行切分，得到有限的数据集进行处理 —— 也就是得到有界流• 窗口（window）就是将无限流切割为有限流的一种方式，它会将流 数据分发到有限大小的桶（bucket）中进行分析2、window 类型2.1 时间窗口（Time Window）➢ 滚动时间窗口➢ 滑动时间
