在实际的业务中,我们经常会遇到数据迟到的情况,这个时候基于窗口进行计算的结果就不对了,Flink中watermark就是为了解决这个问题的,理解watermark之前,先来说一下flink中的三个与流数据相关的概念,ProcessTime、EventTime、IngestionTime,不然很难理解watermark是怎么回事.我们先来看一下官网给出的一张图,非常形象地展示了Process Tim
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2024-08-20 10:14:57
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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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当我们第一次接触 Flink 时往往会对其中的 watermark 感到困惑。但实际上 watermark 并不复杂。在本文中我们将通过一个简单的例子来说明为什么需要水印以及它们如何工作。 4个角度理解Flink中的watermark在下文中的例子中，我们有一个带有时间戳的事件流，但是由于某种原因流中的事件并不是按顺序到达的。图中的数字代表事件发生的时间戳（Event-time）。第一个事件在时间
一：将动态表转换成DataStream 1:Append-only 2.Retrach流 如果更新两条消息表示。一条true一条false.流式处理只能这样。 3.Upsert(更新插入)流。只包含upsert和delete消息。 时间特性（Time Attributes）
定义处理时间（Processing Time）
Ø 在创建表的 DDL 中定义
val sinkDDL: String
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2024-07-29 19:44:41
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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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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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一、 简单介绍一下FlinkFlink是一个面向流处理和批处理的分布式数据计算引擎，能够基于同一个Flink运行，可以提供流处理和批处理两种类型的功能。 在 Flink 的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界的流；实时数据是一个没有界限的流：这就是所谓的有界流和无界流。二、Flink中的Time有哪几种Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，
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2023-11-28 09:50:22
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———————Response time = Service time + Wait time—服务时间(Servicetime)就是进程“真正”在cpu上运行的时间，可以简单理解为AWR中的cpu time/db cpu，服务时间包括前台进程(Server process)和后台进程(Backgroud process)消耗的时间。等待时间就是等待某种资源的时间耗费，比如等待锁资源的耗费，可以简
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2024-07-25 16:34:17
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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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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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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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DataStream API 开发1.Time 与 Window1.1 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，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。 Processi
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2024-03-25 20:51:36
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Flink 多种时间语义对比Flink 在流应用程序中支持不同的 Time 概念，就比如有 Processing Time、Event Time 和 Ingestion Time。下面我们一起来看看这三个 Time。Processing TimeProcessing Time 是指事件被处理时机器的系统时间。如果我们 Flink Job 设置的时间策略是 Processing
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2023-11-29 13:37:07
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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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Flink time概念 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。Event Time：数据源产生的事件时间Event Time 是事件发生的时间，一般就是数据本身携带的时间。这个时间通常是在事件到达 Flink 之前就确定的，并且可以从每个事件中获取到事件时间戳。在 Event
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2023-10-01 09:35:51
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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 Time
Processing Time 是指事件被处理时机器的系统时间。
当流程序在 Processin
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2023-10-11 20:07:28
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文章目录前言Flink 时间语义Timestamp 和 Watermark 行为概览Timestamp 分配和 Watermark 生成Watermark 传播ProcessFunctionWatermark 处理Table API 中的时间Table 中指定时间列时间列和 Table 操作 作者：崔星灿前言Flink 的 API 大体上可以划分为三个层次：处于最底层的 ProcessFunct
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2024-03-18 18:42:38
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Flink时间语义和Flink Window1、Flink时间语义1.1 Event Time 事件时间1.2 Ingestion Time 进入时间1.3 Processing Time 处理时间1.4 设置时间标准1.5 总结2、Flink 窗口2.1 Flink窗口概述2.2 Flink窗口的分类2.3 Non-Keyed和Keyed Windows2.3.1 Non-Keyed Wind
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2024-03-21 10:11:56
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一、介绍Flink DataStream程序的第一部分通常设置基本时间特性。该设置定义了数据流源的行为方式（例如，它们是否将分配时间戳），以及像KeyedStream.timeWindow(Time.seconds(30))这样的窗口操作应该使用什么时间概念。Flink在流处理程序中支持不同的时间概念。ProcessingTime默认，无需指定是指执行相应操作的机器的系统时间。 当流处理程序基于处
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2024-03-16 01:33:16
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flink 多流join 触发时机详解 flink多流join代码很简单,但是对于初学者可能会遇到window窗口计算不能触发的"假象",这往往是由于对flink window eventtime processtime理解不到位引起的,以下示例将详述join在不同时间下的触发过程.
join+window+processtime代码import java.tex
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2024-03-19 09:07:28
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