概述本文介绍flink一个重要特性:水印(Watermarks)原理,并通过实际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)支持是流体系结构核心。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
watermark本质上就是数据流中根据记录中时间戳生成一种特殊数据,是单调递增。在上下游中传递过程如下: 对于上游中每个并行子任务,每个并行度中watermark都会以广播形式发送...
转载 2021-04-13 11:07:16
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一、时间分类flink支持三种不同概念时间事件时间 (event time)事件发生时间提取时间 (ingest time)flink读取事件时间处理时间(processing time)flink算子开始处理事件时间二、Event Time 使用场景分析历史数据需要基于事件发生时间,这样分析出来结果才正确,不依赖什么时候去分析。测试新接口需要保证新旧接口输出一致,则需要基于事件
转载 2024-04-11 22:54:42
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Flinkwindow操作Flink中处理都是流数据,窗口操作就是将无限流按照不同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,并舍弃没来元素someStream.keyBy() .window(TumbleTimeWindow.of()) .allowedLateness() .reduce\sum\max\min\minby\...... //默认情况下允许延迟
转载 2024-05-02 17:54:16
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flink时间窗口中有个重要概念,就是watermark,也就是我们经常谈论水印,这里我们不对水印概念和使用方式进行介绍,这里从源码角度来看,如何不断生成水印。在flink中,有两种水印TimestampsAndPunctuatedWatermarksOperatorTimestampsAndPeriodicWatermarksOperator我们编写原因水印代码如下://抽取ti
Flinkwatermark主要解决保序问题.而保序问题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 2018-01-09 13:46:37
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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(
原创转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/15161679.html Event Time & Processing Time Event Time:事件创建时间 Processing Time:执行操作算子的当前机器本地时间 官网权威解释可以 ...
转载 2021-08-19 17:28:00
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WaterMark(水位线): 对由于网络、分布式等问题造成乱序数据,事件不是严格地按照事件 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 就是保证一个特定事件后,必须出发 window 进行计算 ...
转载 2021-09-13 21:43:00
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首先window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:
转载 2024-08-05 20:16:04
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在使用eventTime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。虽然大部分情况下,流到operator数据都是按照事件产生时间顺序来,但是也不排除由于网络延迟等原因,导致乱序产生,特别是使用kafka的话,多个分区数据无法保证有序。所以在进行window计算时候,我们又不能无限期等下去,必须要有个机制来保
时间语义 & WaterMark一、Flink时间语义1. 三种时间语义2.时间语义使用3.事件时间功能二、Watermark1. 数据乱序2. waterMark提出3. waterMark作用4. WaterMark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
window对数据操作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,圆圈里数字代表时间,这时候如果对数据进行一个5秒滚动窗口操作,当第6秒数据进入时,系统会讲0-5秒窗口关闭,这时候4秒数据就会丢失。遇到这种情况除了调用allowedLateness和侧
转载 2024-04-30 23:44:33
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Q:大家好,请教一个问题我有一条进行 session window sql。这条 sql 消费较少数据量 topic 时候,是可以生成 watermark。消费大量数据时候,就无法生成watermark。一直是 No Watermark。 暂时找不到排查问题思路。Flink 版本号是 1.10,kafka 中消息是有时间,其他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 2022-01-07 16:45:19
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watermark流处理中时间本质上就是一个普通递增字段(long型,自1970年算起微秒数),不一定真的表示时间。watermark只是应对乱序办法之一,大多是启发式,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 2021-05-06 14:54:52
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Q:大家好,请教一个问题我有一条进行 session window sql。这条 sql 消费较少数据量 topic 时候,是可以生成 watermark。消费大量数据时候,就无法生成watermark。一直是 No Watermark。 暂时找不到排查问题思路。Flink 版本号是 1.10,kafka 中消息是有时间,其他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进展机制,它是数据本身一种隐藏属性。通常基于Event Time数据,自身都包含一个timestamp.watermark用来处理乱序事件,而正确处理乱序事件,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进展机制,它是数据本身一种隐藏属性。通常基于Event Time数据,自身都包含一个timestamp.watermark用来
原创 2022-01-23 17:32:22
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1、window起始时间的确定在TimeWindow.java中有如下方法来确定window起始时间public static long getWindowStartWithOffset(long timestamp, long offset, long windowSize) { return timestamp - (timestamp - offset + windowSize) % w
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,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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