一、概述对于流式数据处理，最大的特点是数据上具有时间的属性特征，Flink 根据时间产生的位置不同，将时间区分为三种语义，分别为事件生产时间（Event Time）、事件接入时间（Ingestion Time）和事件处理时间（Processing Time）※ Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述※ Ingestion Time：事件进入 Flink 的时间※ Proc
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2024-02-12 21:26:31
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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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Flink 为实时计算提供了三种时间，即事件时间（event time）、摄入时间（ingestion time）和处理时间（processing time）。在进行 window 计算时，使用摄入时间或处理时间的消息都是以系统的墙上时间（wall clocks）为标准，因此事件都是按序到达的。然而如果使用更为有意义的事件时间则会需要面对乱序事件问题（out-of-order events）和迟到
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2024-03-20 14:57:05
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处理函数 在DataStream的更底层，我们可以不定义任何具体的算子（如map()，filter()等）二只提炼出一个统一的“处理”（process）操作 。它是所有转换算子的概括性的表达。可以自定义处理逻辑。 所以这一层接口就被叫做“处理函数”（process function
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2024-03-19 16:57:50
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先看上一节的代码程序package com.wyh.windowsApi
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor
import
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2024-10-09 07:20:29
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1.时间语义在Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示：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
1 Flink时间语义时间属性是流处理中最重要的一个方面，是流处理系统的基石之一。Flink作为一个先进的分布式流处理引擎，支持不同的时间语义：Event Time：事件生成时间，可根据每一条处理记录所携带的时间戳来判定。Flink通过时间戳分配器获取改时间。Ingestion Time：事件接入事件，指数据接入Flink DataSource的时间。Processing Time：事件处理时间，
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2024-03-28 18:36:17
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Flink在流处理过程中支持不同的时间概念1.事件时间(EventTime)：事件在生产设备上发生的事件，是事件自身的属性。 2.提取时间(IngestionTime)：事件到达Flink source的时间、。 3.处理时间(ProcessingTime)：flink算子处理事件的系统时间，不需要流和机器间的协调，具有最佳性能和最低延迟官方介绍图什么是水位线(Watermark) 官方解释：Fl
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2024-02-20 07:19:07
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文章目录1、[造模拟数据]()2、创建kafka表三、窗口函数 Windowing table-valued functions (Windowing TVFs)3.1、滚动窗口 （TUMBLE）3.2、滑动窗口（HOP）3.3、累计窗口（CUMULATE ） 1、造模拟数据
2、创建kafka表详细的kafka connector 详见官网CREATE TABLE user_log (
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2024-03-19 21:07:33
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目录处理函数基本处理函数 ProcessFunction处理函数的功能ProcessFunction解析处理函数的分类按键分区处理函数 KeyedProcessFunction定时器Timer 和定时服务 TimerService窗口处理函数应用案例 TopN侧输出流 整体框架：处理函数基本处理函数 ProcessFunction处理函数的功能ProcessFunction：能拿到别的API拿不
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2024-03-07 21:44:40
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事件时间中的时间戳和水位线乱序流中生成的水位线的时间戳，其实是 当前数据中最大时间戳 – 延迟时间 – 1，这里的单位是毫秒。为什么要减 1 毫秒呢？ 我们可以回想一下水位线的特点：时间戳为 t 的水位线，表示时间戳≤t 的数据全部到齐，不会再来了。假设数据中时间戳为 7 秒的 数据到来时，不能说≤7s 的数据全部到来了，之后其实是还有可能继续来数据中时间戳为 7 秒的数据啊，所以生成的水位线不是
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2024-03-26 16:56:50
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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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# 使用Flink写入Hive时间戳
## 简介
本文将向刚入行的小白开发者介绍如何使用Apache Flink将时间戳数据写入Hive。我们将详细讲解整个流程，并提供每一步所需的代码示例和注释。
## 流程概览
在开始之前，让我们先来看一下实现这个目标的整个流程。下表列出了我们需要执行的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建一个Flink数据流
原创
2023-12-18 06:16:28
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# Flink CDC MySQL 时间戳和数据捕获技术概述
在现代数据处理框架中，Apache Flink 作为一个流式处理框架，逐渐受到了广泛的关注。尤其是对于实时数据更新的需求，这使得它的变更数据捕获（CDC）功能备受青睐。本文将探讨 Flink CDC 与 MySQL 集成的基本概念及使用时间戳来捕获数据变化的相关知识，并将附加相应的代码示例。
## 什么是 Flink CDC？
F
Flink 中的时间语义在 Flink 的流式处理中,会涉及到时间的不同概念,如下图所示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,
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2024-06-24 05:58:44
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Flink能够根据不同的时间概念处理流数据。Process time 是指正在执行相应操作的机器的系统时间（也称为“挂钟时间”）。Event time 是指基于附在每行上的时间戳对流数据进行处理。时间戳可以在事件发生时进行编码。Ingestion time 是事件进入Flink的时间；在内部，它的处理类似于事件时间。有关Flink中时间处理的更多信息，请参见有关事件时
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2024-10-30 20:52:16
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# Flink MySQL Sink 时间戳
## 介绍
在实时数据处理领域，Apache Flink 是一个非常受欢迎的分布式流处理框架。它提供了丰富的功能和强大的性能，使得开发者可以轻松地构建高效的实时数据处理应用程序。其中，Flink 的 Sink 功能允许将处理结果输出到各种外部存储系统中。
本文将重点介绍如何使用 Flink MySQL Sink 将实时处理的结果输出到 MySQL
原创
2024-01-25 11:53:37
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1. 相关概念在实际的业务中，我们经常会遇到数据迟到的情况，这个时候基于窗口进行计算的结果就不对了，Flink中watermark就是为了解决这个问题的，理解watermark之前，先来说一下flink中的三个与流数据相关的概念，ProcessTime、EventTime、IngestionTime，不然很难理解watermark是怎么回事.我们先来看一下官网给出的一张图，非常形象地展示了Proc
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2024-07-04 12:52:58
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目录简介原理Flink Table & SQL案例pom依赖Student数据类型实现数据源实现案例实现 简介Flink 自身提供了不同级别的抽象来支持我们开发流式或者批量处理程序，下图描述了 Flink 支持的 4 种不同级别的抽象。 Table API 和 SQL 处于最顶端，是 Flink 提供的高级 API 操作。Flink SQL 是 Flink 实时计算的简化计算模型，降低用
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2023-09-27 22:22:53
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一.简介Flink提供了抽象，允许程序员分配自己的时间戳并发出自己的水印。更具体地说，根据使用情况，可以通过实现AssignerWithPeriodicWatermarks和AssignerWithPunctuatedWatermarks接口之一来实现。简而言之，第一个将定期发出水印，而第二个则根据传入记录的某些属性发出水印，例如，每当流中遇到特殊元素时。为了进一步简化此类任务的编程工作，Flin
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2024-03-04 19:59:48
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