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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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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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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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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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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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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flink中维表Join需求如下： 一个主流中数据是用户信息，字段包括用户姓名、城市id； 维表是城市数据，字段包括城市ID、城市名称。 要求用户表与城市表关联，输出为：用户名称、城市ID、城市名称。(1)预加载维表信息通过定义一个类实现RichMapFunction，在open()中读取维表数据加载到内存中，在probe流map()方法中与维表数据进行关联。RichMapFunction中ope
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2023-10-19 12:03:31
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大家好，我是永钊，一个混迹在java圈的码农,今天要和大家聊的是一款基于springboot的公司日常考勤系统,项目源码请联系永钊，目前有各类成品 毕设 javaweb ssh ssm springboot等等项目框架，源码丰富，欢迎咨询。 本网站系统是基础于SpringBoot的构造所研究开发的企业对于出勤进行管控的体系，基础于B/S类型，更好利用SpringBoot构造，运用上Jav
