【时间】2022.06.07 周二【题目】【Flink入门（5）】Flink的时间语义与Watermark目录引言一、时间（Time）语义 三种时间语义二、Watermark（水位线）2.1 概述乱序数据的影响2.2 特点2.3 Watermark相关知识1）向下游传递2）在stream中引入（代码）3）设置合适的WaterMark延时时间 4）窗口起始点计算2.4
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2024-02-26 10:29:41
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1. 版本说明2. 简介2.1. 介绍Flink的Table API和SQL程序可以连接到其他外部系统，用于读写批处理表和流处理表。 表source提供对存储在外部系统(如数据库、键值存储、消息队列或文件系统)中数据的访问。表sink向外部存储系统发送数据。根据source和sink的类型，它们支持不同的格式，如CSV、Avro、Parquet或ORC。本节描述如何使用内置的连接器在Flink中注
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2024-03-13 15:50:09
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时间语义和Wartermark一.Flink中的时间语义二.EventTime的引入三.Watermark基本概念Watermark的引入四.EvnetTime在window中的使用滚动窗口（TumblingEventTimeWindows）滑动窗口（SlidingEventTimeWindows）会话窗口（EventTimeSessionWindows）五.总结 一.Flink中的时间语义Ev
6、Flink 中的时间和窗口6.1、时间语义6.1.1、Flink 中的时间语义Flink 是一个分布式处理系统。分布式架构最大的特点，就是节点彼此独立、互不影响，这带来了更高的吞吐量和容错性。但有利必有弊，在分布式系统中，节点“各自为政”，是没有统一时钟的，数据和控制信息都通过网络进行传输。比如现在有一个任务是窗口聚合，我们希望将每个小时的数据收集起来进行统计处理。而对于并行的窗口子任务，它们
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2024-03-25 15:22:02
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1. Ubuntu虚拟机的简单优化安装完ubuntu系统之后，略微不太友好，因此需要简单优化一下。语言支持 （language support） 安装其他语言 ：chinese (Simplified) 菜单和窗口的语言，将汉语拖到第一行 地区格式，添加汉语 重启系统安装搜狗输入法 下载安装包，安装完成 终端输入 im-config , 选择输入法 重启软件更新器，更新一下应用 同理， 一般来说，
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2024-03-07 07:55:44
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大数据技术AIFlink/Spark/Hadoop/数仓，数据分析、面试，源码解读等干货学习资料95篇原创内容TIMESTAMP vs TIMESTAMP_LTZTIMESTAMP 类型TIMESTAMP(p) 是 TIMESTAMP(p) WITHOUT TIME ZONE 的简写， 精度 p 支持的范围是0-9， 默认是6。TIMESTAMP 用于描述年， 月， 日， 小时， 分钟， 秒
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2024-05-24 13:00:15
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# 教你如何在Flink on Yarn中设置时区
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Flink on Yarn中设置时区。在这篇文章中，我将详细介绍整个设置时区的流程，并提供每一步所需的代码和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备 Flink 项目] --> B[设置时区]
B --> C[打包 Flink 项目]
C
原创
2024-07-12 04:44:53
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Flink中的时间类型和窗口是非常重要概念，是学习Flink必须要掌握的两个知识点。Flink中的时间类型时间类型介绍Flink流式处理中支持不同类型的时间。分为以下几种：处理时间Flink程序执行对应操作的系统时间。所有基于时间的操作（例如：时间窗口）都将使用运行相应operator的系统时间。例如：每个小时的处理时间窗口包括在系统时间范围内所有operator接收到的记录。例如：如果应用程序在
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2023-08-26 02:51:20
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本篇概览本文是《Flink处理函数实战》系列的第四篇，内容是学习以下两个窗口相关的处理函数：ProcessAllWindowFunction：处理每个窗口内的所有元素；ProcessWindowFunction：处理指定key的每个窗口内的所有元素；关于ProcessAllWindowFunctionProcessAllWindowFunction和《Flink处理函数实战之二：ProcessFu
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2024-05-10 17:38:02
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1、Flink 中的时间语义1.1 时间（Time）语义 • Event Time：事件创建的时间 • Ingestion Time：数据进入Flink的时间 • Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关1.2 哪种时间语义更重要？示例： • 不同的时间语义有不同的应用场合• 我们往往更关心事件时间（Event Time） • 某些应用场
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2024-03-26 12:04:55
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在 Los_angele 时区下， tumble window [2021-03-14 00:00:00, 2021-03-14 00:04:00] 将会收集3个小时的数据， 在其他非夏令时的时区都会返回不同的窗口和聚合结果。
原创
2023-12-11 13:54:49
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://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/dev/table/timezone/#timestamp-vs-timestamp_ltz
Flink 系列文章
1、Flink 部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接
13、Flink
原创
2023-11-13 09:32:35
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事件时间与处理时间要谈论无限数据处理，需要清楚地了解所涉及的时间域。在任何数据处理系统中，通常有两个我们关心的时间域：事件时间这是事件实际发生的时间。 处理时间这是在系统中观察事件的时间。 并非所有的用例都关心事件时间（如果你的事情没有，那么万岁！你的生活会更容易），但很多人都这么做。示例包括表征用户随时间的行为，大多数计费应用程序以及许多类型的异常检测，仅举几例。 在理想的世界中，事件时间和处理
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2024-02-23 23:30:52
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Flink Time的操作时间语义 针对stream流中的事件，分为三种： 1.Event Time：事件本身的时间 2.Ingestion Time:进入系统的时间 3.Process Time：处理消息的时间哪种时间语义更重要： 1.不同的时间语义有不同的应用场合 2.在Flink处理数据时，更关心事件时间，因为绝大部分业务都会使用event time，一般只在event time无法使用的时
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2024-08-28 23:55:35
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> 本系列每篇文章都是从一些实际的 case 出发，分析一些生产环境中经常会遇到的问题，抛砖引玉，以帮助小伙伴们解决一些实际问题。本文介绍 Flink 时间以及时区问题，分析了在天级别的窗口时会遇到的时区问题，如果对小伙伴有帮助的话，欢迎点赞 + 再看~
本文主要分为两部分：
第一部分（第 1 - 3 节）的分析主要针对 flink，分析了 flink 天级别窗口的中存在的时区问题以及解
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2024-05-21 05:50:23
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Time类型在Flink中常用的Time类型：处理时间摄取时间事件时间处理时间是上图中，最后一步的处理时间，表示服务器中执行相关操作的处理时间。例如一些算子操作时间，在服务器上面的时间。如果你以处理时间作为流处理的时间处理方式，那么所有的基于时间的操作都会使用服务器的时间，来运行相关的操作。例如：一个小时的处理时间窗口，将会包含一个小时内的到达服务器内的所有数据。例如应用程序9:15am开始执行，
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2024-05-21 15:04:23
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引出对于流处理系统来说，流入的消息是无限的，所以对于聚合或是连接等操作，流处理系统需要对流入的消息进行分段，然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作。消息的分段即称为窗口，流处理系统支持的窗口有很多类型，最常见的就是时间窗口，基于时间间隔对消息进行分段处理。本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口。对于目前大部分流处理系统来说，时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟来进行切分，这种
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2023-10-30 11:29:06
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1. 执行环境Flink 程序可以在各种上下文环境中运行：我们可以在本地 JVM 中执行程序，也可以提交 到远程集群上运行。不同的环境，代码的提交运行的过程会有所不同。这就要求我们在提交作业执行计算时，首先必须获取当前 Flink 的运行环境，从而建立起与 Flink 框架之间的联系。只有获取了环境 上下文信息，才能将具体的任务调度到不同的 TaskManager 执行。1. 1 创建执行环境创建
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2024-04-26 18:40:37
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窗口我们已经了解了Flink中事件时间和水位线的概念，那它们有什么具体应用呢？当然是做基于时间的处理计算了。其中最常见的场景，就是窗口聚合计算。之前我们已经了解了Flink中基本的聚合操作。在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处理。所以聚合计算其实只能针对当前已有的数据——之后再有数据到来，就需要继续叠加、再次输出结果。这样似乎很“实时”
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2024-05-05 20:36:32
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说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程： Flink大数据项目实战：http://t.cn/EJtKhaz 从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类：1.Event Time：Event 真正产生的时间，我们称之为Event Time。 2.In
