概述本文介绍flink的一个重要特性:水印(Watermarks)的原理,并通过实际的例子说明如何使用该特性。 环境:flink-1.7.1水印(Watermarks)简介我们看到对事件时间(Event Time)的支持是流体系结构的核心。当计算基于事件时间时,我们如何知道所有事件是否已经全部到达,我们是否可以计算并输出窗口的结果?换句话说,我们如何跟踪事件时间并知道输入流中已达到某个事件时间?为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            watermark本质上就是数据流中根据记录中的时间戳生成的一种特殊数据,是单调递增的。在上下游中的传递过程如下: 对于上游中的每个并行子任务,每个并行度中的watermark都会以广播的形式发送...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、时间分类flink支持三种不同概念的时间事件时间 (event time)事件发生的时间提取时间 (ingest time)flink读取事件的时间处理时间(processing time)flink算子开始处理事件的时间二、Event Time 使用场景分析历史数据需要基于事件的发生的时间,这样分析出来的结果才正确,不依赖什么时候去分析。测试新的接口需要保证新旧接口的输出一致,则需要基于事件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink的window操作Flink中处理的都是流数据,窗口操作就是将无限流按照不同的规则截取成有限流放在bucket中进行操作 什么时候会触发窗口操作,并舍弃没来的元素someStream.keyBy()
.window(TumbleTimeWindow.of())
.allowedLateness()
.reduce\sum\max\min\minby\......
 //默认情况下允许延迟            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在flink中的时间窗口中有个重要概念,就是watermark,也就是我们经常谈论的水印,这里我们不对水印的概念和使用方式进行介绍,这里从源码的角度来看,如何不断的生成水印。在flink中,有两种水印TimestampsAndPunctuatedWatermarksOperatorTimestampsAndPeriodicWatermarksOperator我们编写原因水印的代码如下://抽取ti            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink中watermark主要解决保序问题.而保序问题的根本原因是多个任务同时从流中并行处理数据,顺序无法保证.<br/>上游:生成watermark一般在WINDOW操作之前生成WATERMARK,WATERMARK有两种:AssignWithPeriodicWatermarks:每隔N秒自动向流里注入一个WATERMARK时间间隔由ExecutionConfig.setAuto            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            这里目录标题1.简介2、Flink 搭建3、Flink 运行架构4、程序与数据流(DataFlow)5、Flink 流处理API6、Window 窗口机制6.1、策略6.2、类型6.3、Windows API6.3.1. 滚动窗口(Tumbling Window)6.3.2. 滑动窗口(Sliding Window)6.3.3. 会话窗口(session windown)6.3.4. 全局窗口(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            原创转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/15161679.html Event Time & Processing Time Event Time:事件创建的时间 Processing Time:执行操作算子的当前机器的本地时间 官网权威解释可以 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            WaterMark(水位线): 对由于网络、分布式等问题造成的乱序数据,事件不是严格地按照事件的 EventTime 顺序排列。一旦出现乱序,只根据 EventTime 决定 window 运行,不能明确保证数据是否到位。WaterMark 就是保证一个特定的事件后,必须出发 window 进行计算 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先window的时间范围是一个自然时间范围,比如你定义了一个TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3))窗口,那么会生成类似如下的窗口(左闭右开):[2018-03-03 03:30:00,2018-03-03 03:30:03)[2018-03-03 03:30:03,2018-03-03 03:30:06)...[2018-03-03 03:30:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在使用eventTime的时候如何处理乱序数据?我们知道,流处理从事件产生,到流经source,再到operator,中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下,流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的,但是也不排除由于网络延迟等原因,导致乱序的产生,特别是使用kafka的话,多个分区的数据无法保证有序。所以在进行window计算的时候,我们又不能无限期的等下去,必须要有个机制来保            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            时间语义 & WaterMark一、Flink中的时间语义1. 三种时间语义2.时间语义的使用3.事件时间的功能二、Watermark1. 数据乱序2. waterMark的提出3. waterMark的作用4. WaterMark的特点5. waterMark生成规则6. waterMark生成演示7. 如何在代码中引入waterMark8. waterMark分配器8.1 周期性wa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            window对数据的操作flink在对流数据进行窗口操作时,当eventtime在过了窗口时间后会进行关窗操作。然后在实际生产环境中,由于网络等各种各样的原因可能会出现迟到数据,导致数据乱序。如下图所示,圆圈里的数字代表时间,这时候如果对数据进行一个5秒的滚动窗口操作,当第6秒的数据进入时,系统会讲0-5秒的窗口关闭,这时候4秒的数据就会丢失。遇到这种情况除了调用allowedLateness和侧            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Q:大家好,请教一个问题我有一条进行 session window 的 sql。这条 sql 消费较少数据量的 topic 的时候,是可以生成 watermark。消费大量的数据的时候,就无法生成watermark。一直是    No Watermark。 暂时找不到排查问题的思路。Flink 版本号是 1.10,kafka 中消息是有时间的,其他的任务是可以拿到这个时间生成watermark。同时设置了 EventTime mode 模式,Blink Planner。DDL:create ta            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            watermark流处理中时间本质上就是一个普通的递增字段(long型,自1970年算起的微秒数),不一定真的表示时间。watermark只是应对乱序的办法之一,大多是启发式的,在延迟和完整性之间抉择。(如果没有延迟,就不够完整;如果有延迟,极端情况就是批处理,当然完整性足够高) org.apache.flink.streaming.api.watermarkClass Watermark  ja            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Q:大家好,请教一个问题我有一条进行 session window 的 sql。这条 sql 消费较少数据量的 topic 的时候,是可以生成 watermark。消费大量的数据的时候,就无法生成watermark。一直是    No Watermark。 暂时找不到排查问题的思路。Flink 版本号是 1.10,kafka 中消息是有时间的,其他的任务是可以拿到这个时间生成watermark。同时设置了 EventTime mode 模式,Blink Planner。DDL:create ta            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-06-21 15:52:38
                            
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            一.简介watermark是一种衡量Event Time进展的机制,它是数据本身的一种隐藏属性。通常基于Event Time的数据,自身都包含一个timestamp.watermark用来处理乱序事件,而正确的处理乱序事件,通常用watermark机制结合window来实现(https://blog.csdn.net/qq_19968255/article/details/108911958)。流处理从事件产生,到流经source,再到operator,中间是有一个过程和时间,虽然大部分情况下,流到op            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-08-31 09:13:09
                            
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            一.简介watermark是一种衡量Event Time进展的机制,它是数据本身的一种隐藏属性。通常基于Event Time的数据,自身都包含一个timestamp.watermark用来            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-01-23 17:32:22
                            
                                104阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1、window起始时间的确定在TimeWindow.java中有如下方法来确定window的起始时间public static long getWindowStartWithOffset(long timestamp, long offset, long windowSize) {
	return timestamp - (timestamp - offset + windowSize) % w            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-12 02:40:30
                            
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            1 前言在时间 Time 那一篇中,介绍了三种时间概念 Event、Ingestin 和 Process, 其中还简单介绍了乱序 Event Time 事件和它的解决方案 Watermark 水位线(看过多篇文章后,决定喊它水位线,因为窗口触发条件是 Watermark > Window_end_time,有点像水流到达水位线后溢出,当然喊它水印也是可以的,全看个人爱好咯~)前文请翻 时间            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-03 10:20:29
                            
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