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
转载
2024-05-02 17:15:09
100阅读
Flink开发-事件时间窗口EventTimeWindows1.Non-Keyed Tumbling Windows2.Keyed Tumbling Windows3.Keyed Session Windows Event Time指的是数据流中每个元素或者每个事件自带的时间属性，一般是事件发生的时间。由于事件从发生到进入Flink时间算子之间有很多环节，一个较早发生的事件因为延迟可能较晚到达，
转载
2024-03-03 22:57:45
81阅读
Flink-时间窗口源码分析Flink系列文章更多Flink系列文章请点击Flink系列文章更多大数据文章请点击大数据好文推荐1 时间窗口基本概念见Flink学习1-基础概念-时间窗口窗口生命周期：2 滚动窗口2.1 基于Blink的滚动EventTime时间窗口源码分析2.1.1 概述我们现在开始用Flink 1.10，该版本可使用很多Blink特性，我们重点在研究Flink SQL实现流平台，
转载
2024-06-03 21:03:19
130阅读
一、时间类型事件时间：指时间发生的时间，一旦确定之后再也不会改变。处理时间：指消息被计算引擎处理的时间，以各个计算节点的本地时间为准。摄取时间：指事件进去流处理系统的时间，对于一个事件来说，使用其被读取的那一刻时间戳。二、窗口 2.1 窗口类型Count Window(计算窗口) 1）Tumble Count Window：累积固定个
转载
2024-03-03 07:45:51
149阅读
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
转载
2024-05-07 16:04:32
35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“水印”。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小
转载
2023-11-20 22:38:01
67阅读
前言窗口是flink最重要的几个部分之一， 如何对流计算的大量数据进行聚合处理以及控制流计算中发生的大量数据延时，或者数据提前来到导致的计算错误，flink使用window（窗口）给出了一份非常圆满的答案。对于窗口的介绍flink 的底层架构设计上其实是没有批处理（batch）的概念，在flink看来，批处理就是对于流处流（stream）一种特殊处理。但是在实际的业务情况中，经常有需要对于一段范围
转载
2024-03-03 16:04:00
87阅读
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决方案。第二部分（第 4 节）的分析可以作为所有时区问题的分析思路，主要以解决方案中的时区偏移量为什么是加 8 小时为案例做了通用的深度解析。为了让读者能对本文探讨的问题有一个大致了解，
转载
2024-05-04 22:54:12
72阅读
一、时间属性 Flink能够处理基于不同时间概念的流数据。 处理时间是指执行相应操作的机器的系统时间（也称为“挂钟时间”）。 事件时间是指基于附加到每一行的时间戳对流数据的
转载
2024-04-14 17:23:42
51阅读
时间语义Event Time : 事件创建的时间 （一般为kafka中消息中的时间字段，为事件消息的创建事件）Ingestion Time：数据进入Flink的时间 （如source读取到kafka流时的时间）Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器有关（算子执行当前时间时的时间）Watermark实时计算的输入数据是持续不断的，当我们进行窗口操作时需要一个有效的进度指标
转载
2024-03-16 11:24:01
125阅读
flink1.12版本–滚动窗口水位线watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合window来实现。我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生（out-of-order或
转载
2024-03-26 07:56:57
30阅读
1. 窗口的API概念窗口的API使用分为按键分区和非按键分区，在定义窗口操作之前，首先就要确定好是基于按键分区Keyed的数据流KeyedStream来开窗还是基于没有按键分区的DataStream上开窗。1.1 按键分区窗口（Keyed Windows）按键分区窗口就是按照key分为多条逻辑流logical streams,这就是KeyedStream。基于KeyedStream进行窗口操作时
Flink总结之一文彻底搞懂时间和窗口 文章目录Flink总结之一文彻底搞懂时间和窗口一、Flink中时间概念1. 事件时间（Event Time）2. 处理时间（Processing Time）3. 摄入时间（Ingestion Time）二、水位线（Watermark）1. 什么是水位线2. 水位线分类1. 有序流中的水位线1、如何使用2. 乱序流中的水位线2.1 乱序流中如何保证数据的准确性
Flink中的时间语义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Flink的时间。Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是Processing Time。例子某些应用场
转载
2024-07-06 21:39:51
75阅读
窗口分配器最通用的定义方式，就是调用.window()方法。这个方法需要传入一个 WindowAssigner 作为参数，返回 WindowedStream。如果是非按键分区窗口，那么直接调 用.windowAll()方法，同样传入一个 WindowAssigner，返回的是 AllWindowedStream。1. 时间窗口
转载
2024-04-26 09:12:59
85阅读
公司使用Flink分析流式数据时，有一批数据发送时间段比较固定，是早晨九点到早晨十二点左右，然后下午一点到四点十分之前，过了四点十分之后就没有数据发送，直接使用基于事件时间的窗口函数，会导致当天的最后一批数据由于Watermark没有到达窗口触发时间而等到第二天有新的数据进入时才会触发计算。和同事讨论以及查阅相关资料后，觉得解决这类型问题，可以从Watermark和触发条件两个方向解决，解决方案如
转载
2024-03-18 16:57:29
112阅读
时间和窗口 文章目录时间和窗口一、Flink 的三种时间语义二、水位线（Watermark）1. Flink 中的 Watermark 机制2. 如何生成水位线3. 水位线的传递三、窗口（Window）1.窗口的概念和分类2. 窗口分配器（Window Assigners）3. 窗口函数（Window Functions）4. 触发器（Trigger）、 移除器（Evictor）、允许延迟和侧输出
转载
2024-03-18 12:25:12
87阅读
DML：窗口聚合大家好我是老羊，由于窗口涉及到的知识内容比较多，所以博主先为大家说明介绍下面内容时的思路，大家跟着思路走。思路如下：⭐ 先介绍 Flink SQL 支持的 4 种时间窗口⭐ 分别详细介绍上述的 4 种时间窗口的功能及 SQL 语法⭐ 结合实际案例介绍 4 种时间窗口首先来看看 Flink SQL 中支持的 4 种窗口的运算。⭐ 滚动窗口（TUMBLE）⭐ 滑动窗口（HOP）⭐ Se
我们经常需要在一个时间窗口维度上对数据进行聚合，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理。本文将介绍如何在Flink上进行窗口的计算。 一个Flink窗口应用的大致骨架结构如下所示： // Key ...
转载
2021-09-27 15:20:00
2123阅读
2评论
window类型时间窗口（time window） 滚动时间窗口 滑动时间窗口 会话窗口计数窗口（count window） 滚动计数窗口 &n
转载
2024-05-06 15:55:49
65阅读
