WindowOperator.processElement 主要的工作,将当前的element的value加到对应的window中, windowState.setCurrentNamespace(window); windowState.add(element.getValue()); triggerContext.key = key; triggerContext.window = window; TriggerResult triggerResult = triggerContext.on…

大家好,今天我们来聊一聊flink的Watermark机制. 这也是flink系列的的第一篇文章,如果对flink.大数据感兴趣的小伙伴,记得点个关注呀. 背景 ​ flink作为先进的流水计算引擎,提供了三种时间概念,这对基于时间的流处理应用提供了多种可能. Event time 指生产设备中每个独立的事件发生的时间,比如用户点击产生的时间. Process time 指正在执行相关进程的机器的系统时间. IngestionTime 指事件进入flink的时间. WaterMark机制主要是用…

[白话解析] Flink的Watermark机制 0x00 摘要 对于Flink来说,Watermark是个很难绕过去的概念.本文将从整体的思路上来说,运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念. 0x01 问题 关于Watermark,很容易产生几个问题 Flink 流处理应用中,常见的处理需求/应对方案是什么? Watermark究竟应该翻译成水印还是水位线? Watermark本质是什么? Watermark是如何解决问题? 下面我们就来简要解答这些问题以给大家一个大致概念,在后…

导读 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). 遇到的问题: 假设在一个5秒的Tumble窗口,有一个EventTime是 11秒的数据,在第16秒时候到来了.图示第11秒的数据,在16秒到来了,如下图:该如何处理迟到数据 什么是Watermark Watermark的关键点: 目的:处理EventTime 窗口计算 本质:时间戳 生成方式:Punctuated和Periodi…

昨天在社区群看到有人问,为什么水印取最小的一条?这里分享一下自己的理解 首先水印一般是设置为:(事件时间 - 指定的值)  这里的作用是解决迟到数据的问题,从源码来看一下它如何解决的 先来看下windowOperator.java接收到数据以后做了什么 在processElement方法中 因为这里是事件时间窗口所以会默认注册一个事件时间trigger,这是默认trigger的onElement方法 当返回continue时,也就是说水印还没有达到,这条数据属于的窗口的右边界,也就是说窗口还没有…

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程 0x00 摘要 本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握. 0x01 总述 从静态角度讲,watermarks是实现流式计算的核心概念:从动态角度说,watermarks贯穿整个流处理程序.所以为了讲解watermarks的传播,需要对flink的很多模块/概念进行了解,涉及几乎各个阶段.我首先会讲解相关概念,然后会根据一个实例代码从以下几部分来…

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 事件和它的解决方案 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的,全看个人爱好咯~) 前文请翻 时间 Time 和 Watermark,不过前面介绍比较浅,没能很好领会水位线的概念,所以本篇是作为补充,…

本文翻译自Pre-defined Timestamp Extractors / Watermark Emitter ------------------------------------------------------------------------------------------ 正如timestamps and watermark handling中所述,Flink提供了抽象类来让开发者赋值自己的时间戳并发送他们自己的Watermark.更具体来说,开发者需要依照不同用例情况来…

Example Program The following program is a complete, working example of streaming window word count application, that counts the words coming from a web socket in 5 second windows. public class WindowWordCount { public static void main(String[] args)…

Flink 的流数据 API 编程指南 Flink 的流数据处理程序是常规的程序 ,通过再流数据上,实现了各种转换 (比如 过滤, 更新中间状态, 定义窗口, 聚合).流数据可以来之多种数据源 (比如, 消息队列, socket 流, 文件). 通过sink组件落地流计算的最终结果,比如可以把数据落地文件系统,标准输出流比如命令行界面, Flink 的程序可以运行在多种上下文环境 ,可以单独只是Flink api,也可以嵌入其他程序. execution可以运行在本地的 JVM里, 也可以 运行…