本文翻译自Pre-defined Timestamp Extractors / Watermark Emitter ------------------------------------------------------------------------------------------正如timestamps and watermark handling中所述，Flink提供了抽象类来
【代码】flink: KeyedProcessFunction中timer的用法。
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2024-03-29 16:29:18
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背景描述：从kafka消费的数据落到Hbase中，源表的数据量较大，因此采用了mutator缓存1000条，或者累积1秒后，一起put。避免短时间内大量访问hbase regionServer，把hbase 干废了。由于mutator的flush操作是在invoke()方法中触发的，而invoke方法只在数据达到sink算子时，才会被触发。因此在夜间数据比较稀疏时，数据的时效性取决于两条数据到达的
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2024-03-22 14:49:49
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文章目录常见数据乱序的处理方式Time种类watermark种类和设定概念原理触发条件三种情况顺序数据流中的watermark乱序数据流中的watermark周期性间断性并行数据流中的 WatermarkdemoallowedLatenesssideOutputLateData问题 常见数据乱序的处理方式1、watermark： 可以设置小一点hold住大部分情况，提供近似正确的结果 2、.al
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2024-03-21 12:44:08
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一、时间概念类型事件生成时间（event time） 每个独立事件在产生它的设备上发生的时间，在事件进入flink之前就已经嵌入到事件中，事件顺序取决于事件产生的地方和下游数据处理系统的时间无关，具有不变形。基于事件生成时间，数据处理过程依赖于数据本身产生的时间，这样能够借助于事件产生时的时间信息来还原事件的先后关系。接入时间（ingestion time）
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2024-03-18 14:09:24
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Flink开发-Tasks和算子链间的关系1. disableOperatorChaining2. startNewChain3. disableChaining4.共享资源槽 对于分布式执行，Flink 将算子的 subtasks 链接在一起形成 tasks ，每个subtask 中的 Operator 连接成链也就是 Operator chain。对比每个 task 由一个线程执行，将算子链接
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2024-03-28 09:31:52
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6.Time 与 Window
6.1 Time
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，Fl
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2024-06-17 06:54:47
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一、Fink知识框架 Flink快速上手 --链接：百度网盘 请输入提取码 提取码：1234Flink: 分布式、高性能框架，支持实时模式和批处理模式
一、Apache Flink作为一款高吞吐量、低延迟的针对流数据和批数据的分布式实时处理引擎
和Storm/Spark Streaming一样，定位于流式处理系统
区别
时间概念类型Flink根据时间产生的位置不同:将时间区分为三种时间概念事件生成时间
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2022-09-02 14:11:31
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Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的SLA（Service-Level-Aggreement）是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。F
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2024-06-19 22:14:22
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Flink学习笔记-timer&watermark事件时间API摄入时间api处理时间各类时间之间的关系水位线flink在计算过程中支持不同维度的时间概念，包含事件时间（Event Time），摄入时间（Ingestion Time），处理时间（Processing Time）；事件时间事件时间描述的是处理依赖的事件源产生事件的时间，也就是说在事件进入flink之前就已经以时间戳的方...
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2021-05-25 09:08:48
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业务需求：根据id将两个流中的数据匹配在一起组合成新的流数据，默认两个流的最大延迟时间为60s 超过60s还未匹配成功，意味着当前只有一个流来临，则任务流信息异常，需要将数据侧流输出 思路：先将两个流keyBy()，再connect，然后调用CoProcessFunction函数，在里面处理流1和流2，再设置一个60s的定时器，如果60s内另一个流没来，则把达到的流侧输出 // 流1
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2024-02-18 20:43:21
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出自尚硅谷Table API是流处理和批处理通用的关系型API，Table API可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。Table API是SQL语言的超集并专门为Apa
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2022-07-04 11:12:19
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一 基本处理函数（ProcessFunction）1 处理函数的功能和使用 如map，filter，flatmap转换算子，一般只是针对某种具体操作来定义的，能够拿到的信息比较有限。如果我们想要访问事件的时间戳，或者当前的水位线信息，都是完全做不到的。跟时间相关的操作，目前我们只会用窗口来处理。而在很多应用需求中，要求我们对时间有更精细的控制，需要能够获取水位线，甚至要“把控时间”、定义什么时候
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2024-10-11 12:06:05
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TaskManager 启动流程分析1.前言在上篇文章我们分析了 JobManager的启动流程.这篇文章我们来看下TaskManager的启动流程.一起查看源码的实现过程.2.入口类 TaskManagerRunner在上篇文章中.我们知道start-cluster.sh 作为整个系统启动的入口.最后会执行 TMSlaves start .TMSlaves 的定义在config.sh里面.代码如
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2024-08-26 20:03:14
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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》Flink常见的核心概念分析 在Flink框架中，有很多独有的概念，比如分布式缓存、重启策略、并行度等。我们在任务开发和调优的时必须了解。分布式缓存 熟悉Hadoop应该知道，分布式缓存最初的思想诞生于Hadoop框架，Hadoop会将一些数据或者文件缓存在HDFS上，在分布式环境中让所有的计算节点调...
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2021-06-10 20:20:01
151阅读
传统的数据库SQL和实时SQL处理的差别还是很大的，这里简单列出一些区别： 尽管存在这些差异，但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。高级关系数据库系统提供称为物化视图的功能。物化视图定义为SQL查询，就像常规虚拟视图一样。与虚拟视图相比，物化视图缓存查询的结果，使得在访问视图时不需要执行查询。缓存 ...
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2021-09-27 22:43:00
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传统的数据库SQL和实时SQL处理的差别还是很大的，这里简单列出一些区别： 尽管存在这些差异，但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。高级关系数据库系统提供称为物化视图的功能。物化视图定义为SQL查询，就像常规虚拟视图一样。与虚拟视图相比，物化视图缓存查询的结果，使得在访问视图时不需要执行查询。缓存 ...
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2021-09-27 22:43:00
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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。所有其他的均为抄袭。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》Flink常见的核心概念分析 在Flink框架中，有很多独有的概念，比如分布式缓存、重启策略、并行度等。我们在任务开发和调优的时必须了解。分布式缓存 熟悉Hadoop应该知道，分布式缓存最初的思想诞生于Hadoop框架，Hadoop会将一些数据或者文件缓存在HDFS上，在分布式环境中让所有的计算节点调...
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2021-06-10 20:20:03
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概述Streaming 流式计算是一种被设计为用于处理无线数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window是一种切割无限数据为 有限块 处理的手段常用于统计某段时间内某网站点击量等window组成每个窗口算子中包含了Windows Assigner WIndows Trigger(窗口触发器) Evictor(数据剔除器) L...
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2022-09-02 14:03:22
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