事件时间-处理时间-摄取时间处理时间：是指执行相应Flink算子的机器的系统时间，如TaskManager所在机器的系统时间。当Flink流处理程序在处理时间上运行时，所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用执行相应算子所在机器的系统时钟。在每小时的处理时间窗口中，将包括在系统时钟所显示的完整小时(不跨小时比如1:30~2:30)之内到达特定算子的所有数据记录。例如，如果Flink应用程序在上午9:
声明：本系列博客为原创，最先发表在拉勾教育，其中一部分为免费阅读部分。被读者各种搬运至各大网站。所有其他的来源均为抄袭。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》这篇文章主要介绍Flink的窗口、时间和水印。 在之前的文章中反复提到过窗口和时间的概念，Flink框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。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，需要一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Fl...
原创
2021-06-10 20:20:00
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声明：本系列博客为原创，最先发表在拉勾教育，其中一部分为免费阅读部分。被读者各种搬运至各大网站。所有其他的来源均为抄袭。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》这篇文章主要介绍Flink的窗口、时间和水印。 在之前的文章中反复提到过窗口和时间的概念，Flink框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。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，需要一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Fl...
原创
2021-06-10 20:19:59
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本篇终于到了Flink的核心内容：时间与水印。最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming中，一直无法理解水印的作用。直到使用了一段时间Flink之后，对实时流处理有了一定的理解，才想清楚其中的缘由。接下来就来介绍下Flink中的时间和水印，以及基于时间特性支持的窗口处理。1 时间和水印1.1 介绍Flink支持不同的时间类型：
事件时间：事件发生的时间，是设备生产
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2020-11-14 23:36:00
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作者：黄龙，腾讯 CSIG 高级工程师Flink Watermark前言Flink 水印机制，简而言之，就是在 Flink 使用 Event Time 的情况下，窗口处理事件乱序和事件延迟的一种设计方案。本文从基本的概念入手，来看下 Flink 水印机制的原理和使用方式。Flink 在流应⽤程序中三种 Time 概念Time 类型备注Processing Time事件被机器处理的系统时间，提供最好
事件时间与水印所谓事件时间，就是Flink DataStream中的数据元素自身带有的、在其实际发生时记录的时间戳，具有业务含义，并与系统时间独立。很显然，由于外部系统产生的数据往往不能及时、按序到达Flink系统，所以事件时间比处理时间有更强的不可预测性。为了能够准确地表达事件时间的处理进度，就必须用到水印。Flink水印的本质是DataStream中的一种特殊元素，每个水印都携带有一个时间...
原创
2021-06-10 21:38:35
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前言之前的文章中已经屡次提到过Flink的事件时间（event time）、水印（watermark）、乱序（out-of-order）、迟到数据（late element）这些概念。本...
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2021-06-10 20:24:11
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事件时间与水印所谓事件时间，就是Flink DataStream中的数据元素自身带有的、在其实际发生时记录的时间戳，具有业务含义，并与系统时间独立。很显然，由于外部系统产生的数据往往不能及时、按序到达Flink系统，所以事件时间比处理时间有更强的不可预测性。为了能够准确地表达事件时间的处理进度，就必须用到水印。Flink水印的本质是DataStream中的一种特殊元素，每个水印都携带有一个时间...
原创
2021-06-10 21:38:36
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前言之前的文章中已经屡次提到过Flink的事件时间（event time）、水印（watermark）、乱序（out-of-order）、迟到数据（late element）这些概念。本...
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2021-06-10 20:24:10
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状态恢复一、Flink程序恢复机制三种恢复策略1. 不复活2. 固定延迟 （Fixed Delay）3. 失败率实战演示保存点（SavePoint）如何从sp或者cp恢复任务？Checkpoint演示savePoint使用演示ckp 一、Flink程序恢复机制简介：程序恢复一般用于网络IO导致流计算出问题，flink自动重启计算，类似于玩游戏时，死亡再复活，一般结合checkpoint使用，
一、WaterMark机制引入的背景前面提到了Time的概念，如果我们使用Processing Time，那么在 Flink 消费数据的时候，它完全不需要关心数据本身的时间，意思也就是说不需要关心数据到底是延迟数据还是乱序数据。因为 Processing Time 只是代表数据在 Flink 被处理时的时间，这个时间是顺序的。 但是如果你使用的是 Event Time 的话，那么你就不得不面临着这
在上篇文章中介绍了如何Flink的State状态，本篇文章接着上篇文章继续介绍Flink的Checkpoint机制。启动checkpoint机制它可以为每一个job备份了一份快照，当job遇到故障重启或者失败的时候，我们就不必从每个job的源头去重新计算，而是从最近的一个完整的checkpoint开始恢复，避免了重复计算，节省了资源，并且保证了Exactly Once 语义。具体的使用方法以及实现
前言手头有上百张照片打印，需要在照片添加上拍摄日期水印，最原始的方法就是使用Photoshop给每张照片逐一添加。Photoshop的动作录制，可以实现批量相同日期，但每张照片拍摄日期都不尽相同，显然不能满足需求。当然，Photoshop还支持自定义脚本，实现照片批量处理。脚本实现效果阅读原文查看动图。自动化脚本脚本代码如下，如有更新请查看github:https://github.com/lao
背景新的水印生成接口内置水印生成策略固定延迟生成水印单调递增生成水印event时间的获取处理空闲数据源背景在flink 1.11之前的版本中，提供了两种生成水印(Watermark)的策略，分别是AssignerWithPunctuatedWatermarks和AssignerWithPeriodicWatermarks，这两个接口都继承自TimestampAssigner接口。用户想使用不同的水
Apache Flink作为国内最火的大数据计算引擎之一，自身支持高吞吐，低延迟，exactly-once语义，有状态流等特性，阅读源码有助加深对框架的理解和认知。在之前章节解析过的Flink物理执行图（一）和Checkpoint过程中我们能看到过程中涉及到的数据的使用和交互，比如Checkpoint过程中上游向下游发送封装的Barrier，并且在后面章节分析Task运行任务时也会涉及到频繁的数据
flink高级版本后，消费kafka数据一种是Datastream 一种之tableApi。上官网 Kafka | Apache FlinkKafka Source引入依赖 flink和kafka的连接器，里面内置了kafka-client<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
一、概述 上篇文章介绍了Window窗口机制的相关知识，这里我们介绍下Flink的另外一个核心概念“Event Time机制”，本篇文章只介绍相关概念不讲实战，实战会结合Window窗口机制一起讲解。二、Flink中的三种时间机制 Flink在流处理程序中支持三种时间的概念，分别是EventTime、ProcessingTime、IngestionTime，Flink流式处理中，绝大部
原创
2021-03-10 09:35:27
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三、窗口 1、窗口的介绍 （1）含义 将无限的流式数据切割为有限块处理，以便于聚合等操作 （2）图解 2、窗口的分类 （1）按性质分 Flink 支持三种划分窗口的方式，time、count和会话窗口（Session Windows）：session间隔定义了非活跃周期的长度，一段时间没有接收到新数
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2022-06-04 00:40:56
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我们经常在朋友圈看到，好友的照片里面还能添加地点、时间等信息。让人一眼就能看出来去过那里，或者添加一些比较流畅好看的字体，照片非常高大上。只需要打开这个功能，下面我们一起来看看！ 相机拍摄加地点和时间我们日常拍照最常用的就是打开手机原相机，然后使用其他工具给照片进行调色加滤镜等。其实手机自带的一个工具"水印"，直接就能添加文字信息。进入更多，选择"水印"，当然还能选择其他功能。例如：流
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2023-07-05 12:19:46
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