Table of Contents 三种时间概念Processing timeEvent TimeIngestion timewatermark并行流的Watermarks迟到的事件watermark分配器watermark的两种分配器 三种时间概念在谈watermark之前，首先需要了解flink的三种时间概念。在flink中，有三种时间戳概念：Event Time 、Pro
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2024-02-04 22:13:11
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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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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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案例来自尚硅谷…概述基于时间的操作（比如Table API和SQL中窗口操作），需要定义相关的时间语
原创
2022-07-04 18:10:51
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概述flink中支持多种窗口，包括：时间窗口，session窗口，count窗口等，本文简单介绍这些窗口的原理，并通过例子说明如何使用这些窗口。时间窗口(Time Windows)最简单常用的窗口形式是基于时间的窗口，flink支持两种时间窗口：一种是翻滚时间窗口(tumbling time window)一种是滑动时间窗口(sliding time window)翻滚时间窗口(tumbling
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2023-07-12 03:02:17
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目录时间语义水位线 WaterMarker水位线生成水位线概括代码中生成水位线水位线的传递窗口窗口的概念窗口类型窗口API窗口函数增量聚合函数全窗口函数两种窗口函数结合其他函数3层保护，保证数据不丢失 时间语义 涉及的3个时间： 1.事件真正发生的时间 2.进入Flink系统的时间（一般不关心） 3.Flink系统开始处理任务的时间哪个时间语义更重要？ 事件时间更重要，Flink1.12开始时间
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2023-11-27 09:57:47
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最早的streaming 架构是storm的lambda架构分为三个layerbatch layerserving layerspeed layer 一、在streaming中Flink支持的通知时间Flink官网写了个了解streaming和各种时间的博客https://www.oreilly.com/ideas/the-world-be
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2023-07-26 21:29:47
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当接收到活动告警后，延迟一分钟，这一分钟内如果有对应清除告警，则当前告警不做通知。此时，我需要的是一个以活动告警的发生时间为起始时间，长度一分钟的窗口，而以上窗口无法满足。
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2021-08-27 11:42:16
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1、处理时间处理时间是指执行相应 算子操作的机器的系统时间。 当流程序在处理时间运行时，所有基于时间的 算子操作（如时间窗口）将使用 运行相应算子的机器的系统时钟。每小时处理时间窗口将包括在系统时钟指示 整个小时之间到达特定算子的所有记录。例如，如果应用程序在上午9:15开始 运行，则第一个每小时处理时间窗口将包括在上午9:15到上午10:00之间处理 的事件，下一个窗口将包括在上午10:00到1
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2023-08-27 00:19:32
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Window API流数据来了之后需要对它按照时间窗口进行划分，其中window可以看作桶。过来的数据流向一个个桶里面。Window的两个操作构成：一个是设置窗口.window(keyby之后)；一个是窗口计算函数（reduce，aggregate，apply，process）设置窗口：时间窗口（按照时间进行划分）计数窗口（按照过来的数据数量进行划分）滚动窗口（例如：.timeWidow(Time
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2024-05-22 11:24:00
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一、 时间语义与 Wartermark 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 Fli
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2024-03-05 23:42:33
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Flink 时间主要分为三类： 事件时间（Event Time），即事件实际发生的时间； 摄入时间（Ingestion Time），事件进入流处理框架的时间； 处理时间（Processing Time），事件被处理的时间 这三种时间区别： ...
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2021-08-27 00:29:00
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时间语义与Wartermark时间语义乱序数据的处理水位线（Watermark） 时间语义Event Time：事件创建的时间 Ingestion Time：数据进入Flink的时间 Processing Time： 执行操作算子的本地系统时间，与机器相关在代码中设置EventTime//从调用时刻开始给env创建的每一个stream追加时间特征
env.setStreamTimeCharact
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2024-04-21 20:35:43
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一、概述对于流式数据处理，最大的特点是数据上具有时间的属性特征，Flink 根据时间产生的位置不同，将时间区分为三种语义，分别为事件生产时间（Event Time）、事件接入时间（Ingestion Time）和事件处理时间（Processing Time）※ Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述※ Ingestion Time：事件进入 Flink 的时间※ Proc
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2024-02-12 21:26:31
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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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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 学习五 Flink 时间语义1.时间语义在流式计算中.时间是一个影响计算结果非常重要的因素! (窗口函数,定时器等)Flink 可以根据不同的时间概念处理数据。处理时间: process time System.currentTimeMillis()是指执行相应操作的机器系统时间（也称为纪元时间，例如 Java 的时间）。是现实世界的时间,时间是单调递增的事件时间: event tim
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2024-07-02 05:36:46
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处理函数 在DataStream的更底层，我们可以不定义任何具体的算子（如map()，filter()等）二只提炼出一个统一的“处理”（process）操作 。它是所有转换算子的概括性的表达。可以自定义处理逻辑。 所以这一层接口就被叫做“处理函数”（process function
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2024-03-19 16:57:50
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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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