Flink 处理函数在本部分中，针对自定义处理逻辑，通过“处理函数”接口，实现对转换算子的概括性表达。处理函数的使用基于DataStream调用process方法，方法中传入ProcessFunction参数。stream.process(new MyProcessFunction())所有的处理函数都是RichFunction，富函数可以调用的处理函数都可以调用。ProcessFunction解
TumblingEventTimeWindows和TumblingProcessingTimeWindows是 Flink 中两种不同的窗口类型.区别如下:时间类型：TumblingEventTimeWindows是基于事件时间的窗口类型，可以通过设置Watermark和EventTimeCharacteristic来确定事件时间；而TumblingProcessingTimeWindows是基于
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2024-03-25 20:02:40
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Flink事件时间处理和水印1、Flink 中的时间语义在 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，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
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2024-04-28 10:36:11
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一、EventTime的引入在Flink的流式处理中，绝大部分的业务都会使用eventTime，一般只在eventTime无法使用时，才会被迫使用ProcessingTime或者IngestionTime。如果要使用EventTime，那么需要引入EventTime的时间属性，引入方式如下所示：val environment: StreamExecutionEnvironment = Stream
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2024-02-16 20:27:52
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# 了解 Flink EventTime 和 ProcessTime
在 Apache Flink 中，EventTime 和 ProcessTime 是两个重要的概念，用于处理流式数据。EventTime 是事件发生的实际时间，而 ProcessTime 是事件被处理的时间。在处理实时数据时，我们经常需要根据事件的发生时间来进行处理，这就涉及到了 EventTime。而 ProcessTime
原创
2024-05-20 10:04:21
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大家好，我是小寒~从今天开始，我们开始分享 FLink 系列相关的文章在Flink中有四大基石，分别是 Time、Window、CheckPoint 和 State，今天我们就先来分享一下 FLink 中的时间和窗口概念。我们都知道flink是流式的、实时的计算引擎。所谓的流式就是指数据源源不断的流进来，是一个无界的数据流，但是我们在进行计算的时候必须在一个有边界的范围内进行，那边界该如何确定呢？
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2024-05-02 20:55:50
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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，虽然它们都非常基础，但笔者还没有对它们做过像样的介绍，感觉不太合适。正好今天脑子比较累，又是Friday night，不适合写复杂的东西，就来谈谈简单的吧。(来源：简书 作者：LittleMagic)事件时间与水印所
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2024-04-25 15:46:08
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目录
前言
一、时间语义
二、Watermark
三、AscendingTimestampsWatermarks
四、BoundedOutOfOrdernessWatermarks
前言
一、时间语义
1、Event Time
事件时间，是事件发生时的时间，在数据中带有描述时间的字段，由于从事件发生
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2024-04-02 00:02:13
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本文主要分享字节跳动在使用 Flink State 上的实践经验，内容包括 Flink State 相关实践以及部分字节内部在引擎上的优化，希望可以给 Flink 用户的开发及调优提供一些借鉴意义。作者｜字节跳动流式计算团队前言Flink 作业需要借助 State 来完成聚合、Join 等有状态的计算任务，而 State 也一直都是作业调优的一个重点。目前 State 和 Checkpoint 已
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2024-05-27 12:35:53
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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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2024-04-11 22:54:42
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04 Event-time 真正的事件产生的时间。 事件日志记录受网络传输延迟，并不得到真正的事件产生时间。时间三兄弟EventTime 事件真正产生的时间。这个字段是要带在数据里面的，不然无法获取。IngestionTime 进入引擎的时间，受网络影响，时间不确定。大小介于二者间。ProcessingTime 算子执行时的当前系统的时间，时间不确定设置时间语义，按时间三兄弟中哪个来处理。 从1.
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2024-04-19 14:37:07
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1.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统时间，与机器相关，默认的时间属性就是 Processing Time。 2.Ev
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2024-03-21 20:43:18
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FLink处理函数简介在Flink底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如 map，filter，或者 window），而只是提炼出一个统一的【处理】（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作【处理函数】（process function）。在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state）以及
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2024-06-22 15:35:34
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最近有一个实际的场景需求，需要实时统计总数，于是想到了flink，从入门到实战，整个过程中一直不断的思考实际业务中的问题，在flink中如何解决，与kafka-stream的对比和spark的对比等等。 整个思考和写出demo的过程中，对window机制有了深入的了解，并通过阅读flink java client的源码，了解了其trigger的实现。 本文从实际需求出发，通过提出问题解决问题，结合
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2024-09-26 08:51:21
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流式计算中时间的分类：1 eventTime:数据、事件产生的时间，2 ingestionTime：进入flink/spark的时间3 processingTime：进入到具体计算的operator的系统时间分析：spark streaming中的窗口计算使用的就是processingtime,与事件、数据真实发生的时间无关，就取决于什么到达处理节点；flink中引入了eventtime机制，就是
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2024-05-26 20:22:58
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前言Flink 在流程序中支持不同的 Time 概念，就比如有 Processing Time、Event Time 和 Ingestion Time。下面我们一起来看看这几个 Time：Processing TimeProcessing Time 是指事件被处理时机器的系统时间。当流程序在 Processing Time 上运行时，所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用当时机器的系统时间。
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2023-11-29 20:36:18
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Time的重要性Flink API总体上划分为3个层次，都一层都需要依赖时间属性，Time是流处理系统的基石之一，不仅在Flink ,在Spark也是如此Time分类Event Time
数据世界的时间，也就是事件创建的事件。根据每一条处理记录携带的时间戳来判定Processing Time
是模拟真实世界的时间，简而言之，可以理解为本地系统时间，也是Flink默认的时间属性，通过直接
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2024-03-26 15:08:46
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Flink对多种时间语义的支持，是它的优势之一；Flink既支持Processing Time，又支持Event Time：Processing Time 是来模拟我们真实世界的时间，其实就算是处理数据的节点本地时间也不一定就是完完全全的我们真实世界的时间，所以说它是用来模拟真实世界的时间。而 Event Time 是数据世界的时间，就是我们要处理的数据流世界里面的时间。关于他们的获取方式，Pro
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2024-01-28 07:44:07
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1 引言2 EventTime倾斜2.1 情形2.2 排查思路2.3 解决方式3 消费不均匀3.1 情形3.2 解决方式4 数据延时4.1 情形4.1 解决方式1 引言在Flink中，EventTime即事件时间，能够反映事件在某个时间点发生的真实情况，即使在任务重跑情况也能够被还原，计算某一段时间内的数据，那么只需要将EventTime范围的数据聚合计算即可，但是数据在上报、传输过程中难免会发生
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2024-03-15 08:45:14
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Flink时间窗口的计算中，支持多种时间的概念：Processsing，IngestionTime，EventTime。如果在Flink中用户不做任何设置，默认使用的是ProcesssingTime，其中ProcesssingTime，IngestionTime都是由计算节点产生。不同的是IngestionTime是DataSource组件在产生记录的时候指定时间，而ProcesssingTime
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2024-03-26 14:28:58
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