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
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2024-03-18 12:25:12
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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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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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本课时主要介绍 Flink 中的时间和水印。我们在之前的课时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。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 的窗口和时间我们在第 05 课时中讲解过 Flink 窗口的实现，
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2024-03-08 08:51:50
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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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1. 为什么一定要用事件时间（Event Time）？Flink 有三种时间：事件时间：事件真正发生的时间（由数据源记录）。摄取时间：事件进入 Flink 的时间戳。处理时间：算子实际处理该事件的本地机器时钟。如果你要回答“某天开盘第一小时的最高价”这类问题，必须用事件时间：结果可复现（与作业运行时机无关）支持历史重算与新实现对比正确处理乱序与迟到数据用处理时间只能得到“这一小时被处理到的事件”的
当流媒体程序在处理时间运行时，所有基于时间的操作（如时间窗口）将使用运行相应操作员的机器的系统时钟。例如，每小时处理时间窗口将包括在系统时钟显示整整一小时的时间和到达特定操作员的所有记录。
处理时间是最简单的时间概念，不需要流和机器之间的协调。它提供了最佳的性能和最低的延迟。然而，在分布式和异步环境中，处理时间并不能提供确定性，因为它容易受到记录到达系统的速度（例如来自消息
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2024-01-03 07:44:33
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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、Flink是什么？Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算 （官网解释）
用松鼠logo的原因:希望这个项目（Flink）能做到快速灵活的大数据的处理 ，Flink在德语里面表示 快速 灵巧 这玩意是德国的Flink应用场景电商和市场营销: 实时报表|广告投放|实时推荐
物流配送及服务: 订单状态跟踪|信息推送
物联网: 实时数据采集|实时
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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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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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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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
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2024-03-03 16:04:00
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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，
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2024-05-04 22:54:12
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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
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2024-03-16 11:24:01
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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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Flink 时间概念和水位 文章目录Flink 时间概念和水位一、Flink中的时间语义二、Event Time的引入三、WaterMark 水印3.1 概念3.2 Watermark 的特点及传递3.3 Watermark的引入3.4 Watermark的设定3.5 测试代码3.6 窗口起始点和偏移量 Flink 时间语义和水位相关博客Flink_windowFlink-时间语义与Wartmar
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2024-07-01 09:09:35
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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
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2024-07-06 21:39:51
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