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
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2024-07-06 21:39:51
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一、Window类型1、时间窗口（TimeWindow）（1）滚动时间窗口（Tumbling Window）将数据依据固定的窗口长度对数据进行切分特点：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠（2）滑动时间窗口（Sliding Window）滑动窗口是固定窗口的更广义的一种形式，滑动窗口由固定的窗口长度和滑动间隔组成特点：窗口长度固定，可以有重叠（3）会话窗口（Session Window）由一系列事件组
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2024-02-29 17:32:42
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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
文章目录1. Flink 中的时间语义2. EventTime的引入3. Watermark3.1 基本概念3.2 WaterMark的引入3.2.1 周期性生成 Watermark3.2.2 间断式生成 Watermark4. EvnetTime 在 window 中的使用4.1 滚动窗口（TumblingEventTimeWindows）4.2 滑动窗口（SlidingEventTimeWi
文章目录（一）窗口分类（二）一、窗口分类键控窗口 和 非键控窗口时间窗口 和 计数窗口滑动窗口 和 滚动窗口会话窗口根据窗口不同的分类规则，大致可以分为上面几种。从上至下，更加具体。比如，键控窗口和非键控窗口都可以调定义时间窗口和计数窗口；而时间窗口和计数窗口，都可以定义滑动窗口和滚动窗口；另外，在时间窗口中，还有一个特例，就是会话窗口。二、键控窗口 和 非键控窗口根据在开窗之前，是否执行了 ke
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2024-03-08 08:42:21
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flink中支持多种窗口，包括：时间窗口，session窗口，统计窗口等等，能想到的基本都可以实现时间窗口(Time Windows)最简单常用的窗口形式是基于时间的窗口，flink支持三种种时间窗口：第一个： 翻滚时间窗口(tumbling time window)翻滚时间窗口的窗口是固定的，比如设定一个1分钟的时间窗口，该时间窗口将只计算当前1分钟内的数据，而不会管前1分钟或后1分钟的数据。时
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2023-11-01 16:20:00
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时间和窗口一、时间语义1. Flink 中的时间语义1.1 处理时间（Processing Time）1.2 事件时间（Event Time）1.3 两种时间语义的对比二、水位线（Watermark）1. 什么是水位线1.1 有序流中的水位线1.2 乱序流中的水位线1.3 水位线的特性2. 如何生成水位线2.1 生成水位线的总体原则2.2 水位线生成策略（Watermark Strategies
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2023-10-10 21:42:12
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Flink总共有三种时间语义：Processing time(处理时间)、Event time(事件时间)以及Ingestion time(摄入时间)。关于这些时间语义的具体解释，可以参考另一篇文章Flink的时间与watermarks详解。本文主要讲解Flink Table API & SQL中基于时间的算子如何定义时间语义。通过本文你可以了解到：时间属性的简介处理时间事件时间时间属性简
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2024-05-07 16:05:31
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目录一、时间语义1.1 事件时间1.1.1 在创建表的DDL中定义1.1.2 在数据流转换为表时定义1.2 处理时间 1.2.1 在创建表的DDL中定义二、窗口 2.1 分组窗口(老版本,已经弃用,未来的版本中可能会删除)2.2 窗口表值函数 (Windowing TVFs,新版本,从1.13起)2.2.1 滚动窗口(TUMBLE)2.2.2&nb
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2024-03-04 19:57:52
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Flink的核心概念有4个：Window、Time、State和Checkpoint。核心概念Time事件时间一般来说，我们提供的事件时间通常是数据的原始创建时间，代表是事件发的时间，事件时间一定在数据的架构中，为数据的某一列。处理时间系统对事件进行处理的本地系统时间。摄入时间事件进入Flink系统的时间。其在概念上位于事件时间和处理时间之间，在内部，摄入时间和事件时间非常相似，但具有自动时间戳分
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2024-02-25 18:26:02
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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，
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2024-03-03 22:57:45
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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，
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2024-06-03 21:03:19
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1、窗口（Window）1.1 Group Window（老版本）在 Flink 1.12 之前的版本中，Table API 和 SQL 提供了一组“分组窗口”（Group Window）函数，常用的时间窗口如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口都有对应的实现；TUMBLE(time_attr, interval)HOP(time_attr, interval, interval)SESSION(time
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2024-03-15 10:30:28
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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
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2024-03-03 07:45:51
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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。window分为两大类： Cou
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2024-03-25 15:40:14
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Flink从入门到精通之-06Flink 中的时间和窗口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
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2023-11-13 18:37:32
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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
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2024-05-02 17:15:09
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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
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2024-05-07 16:04:32
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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
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2023-11-20 22:38:01
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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
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2024-04-14 17:23:42
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