一、flink的window机制1.1window概述streaming流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。Window是无限数据流处理的核心，Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。1.2window的类型
原创
2019-12-09 17:37:08
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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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2024-02-27 21:41:03
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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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2024-08-05 20:16:04
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水印是 Flink 中用来处理乱序事件的一种机制。水印是一种特殊的标记，它插入到数据流中，表示在这个时间点之前的所有事件都已经到达，或者至少可以假设它们已经到达。水印允许系统知道何时可以安全地进行窗口计算，因为所有预期的事件都已经被接收到了。
原创
2024-10-20 05:54:27
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Watermark是flink为了处理eventTime窗口计算提出的一种机制,本质上也是一种时间戳.watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合window来实现.
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2021-07-29 16:28:55
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SourceOperator实现了数据源生命周期管理、数据拉取与发射、事件处理、状态管理等关键功能。它通过SourceReader与实际数据源交互，支持异步I/O和Watermark对齐机制。在Kafka连接场景中，KafkaPartitionSplit定义了分区读取范围，包含起始/停止偏移量。Watermark流转过程始于SourceOperator，通过周期性任务生成，并在并行流中采用"取其小者"原则和对齐机制确保处理正确性。状态管理通过checkpoint机制保存Split信息，实现故障恢复
# 在Java中使用水印（Watermark）的最终指南
水印（Watermark）是一种用于标识文件的隐私或版权的手段。它通常用于文档、图片、音频和视频中。在Java中，你可以通过图像处理库来实现水印。接下来，我将会通过一个简单的例子介绍如何在Java中为图像添加水印。
## 步骤概览
以下是实现水印的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
在使用 EventTime 处理 Stream 数据的时候会遇到数据乱序的问题，流处理从 Event（事 件）产生，流经 Source，再到 Operator，
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2022-07-01 17:46:19
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时间语义和WaterMark时间语义WaterMark时间语义在Flink中时间可以分为三种，分别是1️⃣：Event Time：事件创建的时间2️⃣：Ingestion Time：数据进入Flink的时间3️⃣：Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关谈这三个时间主要是为了引出watemark，因为很多场景下，事件发生的时间事件时间是我们业务所关心的，基于事件时间计算，采用某种策略，则无论是采用实时流数据还是历史数据，都可以保证结果是一致的为了更生
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2022-03-23 10:21:20
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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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2024-05-02 17:54:16
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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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Watermark（水印）概念在 Apache Flink 流处理框架中，Watermark 是一个关键的时间概念，用于处理事件时间窗口（event-time processing）中的乱序事件问题。事件时间是指事件本身携带的时间戳，而非数据到达或被处理的时间（即处理时间）。由于网络延迟等因素，事件可能会乱序到达，为了确保在某个时间窗口内完成所有相关的事件处理，Flink 引入了 Watermar
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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2024-04-12 06:03:57
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示例代码package com.daidai.watermarks;
import com.daidai.source.mocksource.domain.Order;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.D
时间语义和Watermark时间语义Flink中的时间语义Event Time的引入Waterkmark（水位线）基本概念理解案例Watermark的导入自定义生成watermark时间语义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
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2022-04-27 21:31:27
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内置水印生成器 正如在Generating Watermarks一文中所描述的，Flink提供了抽象，允许程序员分配自己的时间戳和发射自己的水印。更具体地说，可以通过实现WatermarkGenerator接口来实现。为了进一步简化此类任务的编程工作，Flink自带了一些预先实现的时间戳分配器。本节提供了它们的列表。除了它们的开箱即用的功能外，它们的实现可以作为自定义实现的范
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2024-09-18 21:15:58
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本文作者：易伟平（饿了么）整理：姬平（阿里巴巴实时计算部）本文将为大家展示饿了么大数据平台在实时计算方面所做的工作，以及计算引擎的演变之路，你可以借此了解Storm、Spark、Flink的优缺点。如何选择一个合适的实时计算引擎？Flink凭借何种优势成为饿了么首选？本文将带你一一解开谜题。平台现状下面是目前饿了么平台现状架构图：来源于多个数据源的数据写到 kafka 里，计算引擎主要是 Stor
当数据进入Flink的时候，数据需要带入相应的时间，根据相应的时间进行处理。 让咱们想象一个场景，有一个队列，分别带着指定的时间，那么处理的时候，需要根据相应的时间进行处理，比
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2021-09-01 14:12:42
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Form Watermark是一个跨浏览器的可以给表单文本框和文
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2023-07-24 17:21:37
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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
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2018-01-09 13:46:37
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