1、概念在Flink中，水位线是一种衡量Event Time进展的机制，用来处理实时数据中的乱序问题的，通常是水位线和窗口结合使用来实现。从设备生成实时流事件，到Flink的source，再到多个oparator处理数据，过程中会受到网络延迟、背压等多种因素影响造成数据乱序。在进行窗口处理时，不可能无限期的等待延迟数据到达，当到达特定watermark时,认为在watermark之前的数据已经全部
转载
2024-03-21 14:44:20
106阅读
flink为每个分区维持一个水位线,流入该分区的数据流中会附带新的水位线,新的水位线和分区中已经存在的水位线比较,保存最大的那个,因为水位线是递增的. 如上图，一个任务会为它的每个分区都维护一个分区水位线(partition watermark)，当收到每个分区传来的水位线时，任务首先会让当前分区水位线的值与接收的水位线值相比较，如果新接收的水位线值大于当前分区水位线值，则会将对应的分区水位线值更
转载
2024-03-03 13:27:17
84阅读
时间语义谈及watermark就要先从Flink支持的时间语义说起，Flink支持三种时间语义：process time:指的系统处理对应数据时的系统时间。他是最简单的一种实现，由于不需要额外的协调，因性能最好
event time:是指数据中携带的时间，而不是数据到达的时间。因此时间的进度完全取决于数据，而不是系统时间。使用event time必须指定生成eventTime和waterm
转载
2024-07-24 13:18:27
85阅读
Druid实际应用 配合flink 接收处理kafka数据1.druid重要概念 roll-up聚合 druid可以汇总原始数据。汇总是就是把选定的相同维度的数据进行聚合操作，可减少存储的大小。 druid要求数据具有如下要求，数据分为三部分：时间戳，维度列，指标列 以下数据{"timestamp":"2018-01-01T01:01:35Z","sr
转载
2024-02-23 16:08:41
26阅读
目录1. 时间语义1.1 Flink中的时间语义1.2 哪种时间语义更重要2. 水位线（Watermark）2.1 事件时间和窗口2.2 什么是水位线2.3 如何生成水位线2.4 水位线的传递我们已经了解了基本 API 的用法，熟悉了 DataStream 进行简单转换、聚合的一些操作。 除此之外，Flink 还提供了丰富的转换算子，可以用于更加复杂的处理场景。 在流数据处理应用中，一个很重要、也
转载
2024-07-25 19:19:08
137阅读
文章目录一、Flink中的时间和窗口——时间语义二、Flink中的时间和窗口——水位线（Watermark）2.1、事件时间和窗口2.2、什么是水位线2.2.1、有序流中的水位线2.2.2、乱序流中的水位线2.2.3、水位线的特性2.3、如何生成水位线2.3.1、生成水位线的总体原则2.3.2、水位线生成策略（Watermark Strategy）2.3.3、Flink 内置水位线生成器2.4、
转载
2024-04-04 21:46:24
219阅读
watermark什么是watermark?watermark中文译为水位线，听到这里大家可能就懵逼了，水位线是什么东西？莫慌，听我一一道来watermark出现原因在上一节我们说过，processing Time使用的是本地时间节点，所以每一次取到的都是递增有序的，而对于Event Time呢，是事件创建的时间，时间和记录是绑定的。那么问题就来了，由于网络等原因，数据可能会存在乱序，比如前一条数
转载
2024-04-09 22:30:18
56阅读
Flink--Watermark（水位线）与时间语义时间语义设置Event TimeWatermark（水位线）Watermark 的传递、引入和设定watermark 的传递watermark 的引入TimestampAssignerwatermark 的设定 时间语义Event Time：事件创建的时间Ingestion Time：数据进入Flink的时间Processing Time：执行
转载
2024-08-18 17:48:34
49阅读
1、水位线概述因为之前在面试的过程中，被问到了水位线传递的原理，所以做一次总结。我们知道水位线是数据流中插入的一个标记，用来表示事件时间的进展，它会随着数据一起在任务间传递。如果只是直通式（forward）的传输，那很简单，数据和水位线都是按照本身的顺序依次传递、依次处理的；一旦水位线到达了算子任务, 那么这个任务就会将它内部的时钟设为这个水位线的时间戳。在这里，“任务的时钟”其实仍然是各自为政的
转载
2024-03-21 10:31:05
68阅读
文章目录1. Flink 中的时间和窗口1.1 时间语义1.2 两种时间语义的对比2. 水位线（Watermark）2.1 事件时间和窗口2.2 水位线2.2.1 有序流中的水位线2.2.2 乱序流中的水位线2.3 水位线特点3. 如何生成水位线3.1 生成水位线的总体原则3.2 水位线生成策略（Watermark Strategies）3.3 Flink 内置水位线生成器3.3.1 有序流3.
转载
2024-02-29 13:36:41
72阅读
假设以event-time作为时间，延迟2秒，窗口大小是5秒。注意：flink可以同时存在两个窗口的数据在等待计算。理解一： 1、时间戳1的数据到来，时间范围在[0,5)内，数据进入桶[0,5) 2、时间戳4的数据到来，时间范围在[0,5)内，数据进入桶[0,5) 3、时间戳5的数据到来，时间范围在[5,10)内，数据进入桶[5,10) 因为延迟是2秒，设
转载
2024-04-02 08:47:16
117阅读
Flink EventTime事件时间 Watermark水位线 注意点一、前言二、事件时间1. 时间一定是精确到毫秒2. 注意时区问题，我们在东八区3. 时间窗口是左闭右开4. 时间窗口的开始时间如何计算？5. Flin1.12开始，默认时间特性是事件时间三、水位线1. 水位线的特点2. 水位线控制窗口何时结束 一、前言Flink中窗口、事件时间、水位线都是很重要的概念，网上介绍他们的博客非常
转载
2024-03-26 18:18:36
35阅读
Flink-3Watermark指定和选择Watermarkwatermark处理机制Idle SourceState WatermarkWatermark，水位线机制，用于保证数据安全不丢失，是Flink认定完整数据的边界，即Flink认为水位线以前的数据都已经接收到了。例如：当接收数据中最大时间戳为8S时，在默认情况下（水位线为0，允许延迟时间为0）Flink就认为8S以前的数据全部接收到了
转载
2024-04-06 23:41:20
125阅读
理解水位线摘要一：flink三种时间1.1 event time 优点缺点1.2 processing time 优点缺点1.3 Ingestion time 优点缺点1.4 水位线是干嘛的二.水位线2.1水位线的特点2.2水位线的传播2.21数据流动2.22 水位线如何触发2.23 什么是分区水位线partition watermark2.3什么时候需要水位线三：设置水位线的必要两步骤四. 设
转载
2024-04-02 15:12:20
632阅读
一般来说，Flink内置的水位线生成器就可以满足应用需求了。不过有时由于业务逻辑可能非常复杂，这时对水位线生成的逻辑也有更高的要求，开发人员就必须自定义实现水位线策略WatermarkStrategy了。在WatermarkStrategy中，时间戳分配器TimestampAssigner都是大同小异的，指定字段提取时间戳就可以了；而不同策略的关键就在于WatermarkGenerator的实现。
转载
2023-07-24 15:59:14
93阅读
水位线是什么窗口 有了，但是要知道我们面对的是实时数据，而这些数据随时会出现延迟的情况，从几秒到几小时都有可能。如果要忽略这些数据，那么显然对于结果的计算是不准确的，可是要等待这些延迟数据的话， 那岂不是等同于批处理了，我们等不了那么久的。这个时候水位线恰好就是来描述和解决这个问题的。它指定一个时间 T，表示时间 T 之前的数据已经全部到达，后续再迟到的数据会被直接丢弃。水位线用在哪里显然，使用处
转载
2024-04-29 17:44:26
26阅读
什么是水位线在事件时间语义下，我们不依赖系统时间，而是基于数据自带的时间戳去定义了一个时钟，用来表示当前时间的进展。于是每个并行子任务都会有一个自己的逻辑时钟，它的前进是靠数据的时间戳来驱动的。但在分布式系统中，这种驱动方式又会有一些问题。因为数据本身在处理转换的过程中会变化，如果遇到窗口聚合这样的操作，其实是要攒一批数据才会输出一个结果，那么下游的数据就会变少，时间进度的控制就不够精细了。另外，
转载
2024-06-24 10:50:35
42阅读
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。接下来我们就深入了解一下 Flink 中的时间语义和窗口的应用。时间语义“时间”，从理论物理和哲学的角度解释，可能有些玄妙；但对于我们来说，它其实是生活中再熟悉不过的一个概念。一年 365 天，每天
转载
2024-08-15 18:56:31
45阅读
背景 WaterMark (水印) 本质上是一个时间戳。当Flink中的运算符接收到水印时，它明白（假设）它不会看到比该时间戳更早的消息。因此，在“EventTime”中，水印也可以被认为是一种告诉Flink它有多远的一种方式，WaterMark还可以用来实现时间延迟。 本文主要涉及水印在单线
转载
2024-05-16 08:11:13
43阅读
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“水位线”。Flink 的窗口和时间根据窗口数据划分的不同，目前 Flink 支持如下 3 种：滚动窗口，窗口数据有固定的大小，窗口中的数据不会叠加；滑动窗口，窗口数据有固定的大
转载
2024-07-24 11:13:39
193阅读
