前言:迟到数据,是指在watermark之后到来的数据,事件时间在水位线之前。所以只有在事件时间语义下,讨论迟到数据的处理才有意义。对于乱序流,可以设置一个延迟时间;对于窗口计算,可以设置窗口的允许延迟时间;另外可以将迟到数据输出到Side Outputs。Trigger:Trigger决定窗口调用窗口函数的时间,抽象类Trigger含有的方法:
1. onElement() called f
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2024-04-26 13:02:05
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Flink 处理迟到数据(★)处理迟到数据之前首先了解Lambda架构Lambda架构的实现是:一个批处理器、一个流处理器。流处理器首先实时输出近似正确的结果(因为乱序流,可能导致流处理结果不准确,所以是近似正确),然后当批处理器处理处理完后,把最终结果更新为批处理的结果。Flink处理迟到数据的实现,其实是相当于Lambda架构的流程实现。只不过,Flink实现Lambda架构的流程更为简单,只
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2024-03-15 11:18:34
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EventTimeTriggerEventTimeTrigger 的触发完全依赖 watermark,换言之,如果 stream 中没有 watermark,就不会触发 EventTimeTrigger。watermark 之于事件时间就是如此重要,来看一下 watermark 的定义先~Watermarks 是某个 event time 窗口中所有数据都到齐的标志。Watermarks 作为数据
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2024-02-28 17:34:13
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【Flink】Flink对于迟到数据的处理
原创
2019-11-27 22:18:40
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flink延时数据处理 flink延时数据处理,我们第一时间想到的是watermark,但是watermark真的能够完全解决数据延时问题吗?肯定是不能。通常对于延时数据的处理分为3种方式:1.直接丢弃,少量的数据丢失或许并不影响结果,毕竟离线的时候还会处理2.把迟到的部分,单独在开一个window处理3.把数据符合要求的部分,在导入到窗口中Flink笔记-延迟数据处理 Out Of O
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2024-01-02 12:41:57
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本博客总结为B站尚硅谷大数据Flink2.0调优,Flink性能优化视频中常见故障排除的的笔记总结。1. 非法配置异常如果看到从 TaskExecutorProcessUtils 或 JobManagerProcessUtils 抛出的 IllegalConfigurationException,通常表明存在无效的配置值(例如负内存大小、大于 1 的分数等)或配置冲突。请重新配置内存参数。2. J
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2023-07-26 10:50:33
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根据业务逻辑动态生成水印,例如基于某些特殊事件的发生。
一、Flink 的 Watermark(水位线 水印)每隔3秒统计前3秒的元素个数,那么flink系统会事先在系统中划分好20(60/3)个window
制定watermark的策略: 周期性提取watermark,默认时间为200ms,我们可以认为在1号数据被分配到window之后的200ms,flink系统就开始计算水位线了
假设允许数据乱序的最大时间为10秒 数据开始流入flink系统
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2024-03-15 10:01:41
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前言之前的文章中已经屡次提到过Flink的事件时间(event time)、水印(watermark)、乱序(out-of-order)、迟到数据(late element)这些概念。本...
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2021-06-10 20:24:10
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Flink1.11中watermark的创建以及如何使用watermark处理乱序数据和迟到数据Flink1.11重写WaterStrategy[FLIP-126] 优化 Source 的 WatermarkAssigner 接口新的 WatermarkAssigner 接口将之前的 AssignerWithPunctuatedWatermarks 和 AssignerWithPeriodicWa
前言之前的文章中已经屡次提到过Flink的事件时间(event time)、水印(watermark)、乱序(out-of-order)、迟到数据(late element)这些概念,虽然它们都非常基础,但笔者还没有对它们做过像样的介绍,感觉不太合适。正好今天脑子比较累,又是Friday night,不适合写复杂的东西,就来谈谈简单的吧。事件时间与水印所谓事件时间,就是Flink DataStre
相信会看到这篇文章的都对Flink的时间类型(事件时间、处理时间、摄入时间)和Watermark有些了解,当然不了解可以先看下官网的介绍:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/event_time.html这里就会有这样一个问题:FLink是怎么基于事件时间和Watermark处理迟到数据的呢?在回答这个问题之前,建议
原创
2021-02-08 17:25:08
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事件时间与水印所谓事件时间,就是Flink DataStream中的数据元素自身带有的、在其实际发生时记录的时间戳,具有业务含义,并与系统时间独立。很显然,由于外部系统产生的数据往往不能及时、按序到达Flink系统,所以事件时间比处理时间有更强的不可预测性。为了能够准确地表达事件时间的处理进度,就必须用到水印。Flink水印的本质是DataStream中的一种特殊元素,每个水印都携带有一个时间...
原创
2021-06-10 21:38:35
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前言之前的文章中已经屡次提到过Flink的事件时间(event time)、水印(watermark)、乱序(out-of-order)、迟到数据(late element)这些概念。本...
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2021-06-10 20:24:11
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事件时间与水印所谓事件时间,就是Flink DataStream中的数据元素自身带有的、在其实际发生时记录的时间戳,具有业务含义,并与系统时间独立。很显然,由于外部系统产生的数据往往不能及时、按序到达Flink系统,所以事件时间比处理时间有更强的不可预测性。为了能够准确地表达事件时间的处理进度,就必须用到水印。Flink水印的本质是DataStream中的一种特殊元素,每个水印都携带有一个时间...
原创
2021-06-10 21:38:36
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# Flink SQL 与 MySQL CDC 多表关联处理迟到数据
在现代数据处理场景中,实时数据摄取和处理显得尤为重要。Apache Flink 是一个流处理框架,能够高效地处理实时数据流。而与关系型数据库(如 MySQL)结合使用时,通过 Change Data Capture (CDC) 实现数据的实时同步是一个热门的解决方案。本文将探讨如何使用 Flink SQL 和 MySQL CD
## Spark迟到数据科普
在使用Spark进行数据处理的过程中,我们经常会遇到数据迟到的情况。所谓“迟到数据”,指的是数据在指定的时间窗口内没有被及时处理,导致数据延迟到达。这种情况在实时数据处理场景下特别常见,例如实时流式数据处理、监控系统等。
### 为什么会出现迟到数据?
数据迟到的原因有很多种,可能是网络延迟、数据源故障、数据传输错误等。无论是什么原因导致的数据迟到,都需要我们在
原创
2024-04-30 04:48:33
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前置条件,先把hadoop学会创建普通的maven项目pom<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
<version>1.17.0</version
# Flink与HBase数据更新指南
在大数据处理的场景中,Apache Flink和HBase常常同时被使用。Flink用于流式处理数据,而HBase则是一个分布式的NoSQL数据库,其专为随机、实时读写访问大数据而设计。本文将指导你如何实现Flink对HBase数据的更新,让我们开始吧!
## 流程概述
在开始之前,我们首先梳理一下实现Flink更新HBase数据的流程。以下是一个简单
原创
2024-09-17 04:25:58
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## 使用 Flink 更新 MySQL 数据
在大数据处理中,Apache Flink 是一个非常强大的流处理引擎,可以帮助我们实现实时的数据分析和处理。在一些场景下,我们需要将处理过的数据存储到 MySQL 数据库中,并且可能需要定期更新数据库中的数据。本文将介绍如何使用 Flink 更新 MySQL 数据的方法。
### 准备工作
在开始之前,我们需要确保已经安装好了 Flink 和
原创
2024-05-03 07:50:06
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