flink time and watermark

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flink time and watermark

流处理中时间本质上就是一个普通的递增字段(long型,自1970年算起的微秒数),不一定真的表示时间. watermark只是应对乱序的办法之一,大多是启发式的,在延迟和完整性之间抉择.(如果没有延迟,就不够完整:如果有延迟,极端情况就是批处理,当然完整性足够高) org.apache.flink.streaming.api.watermarkClass Watermark java.lang.Object org.apache.flink.streaming.runtime.streamrec…

老板让阿粉学习 flink 中的 Watermark，现在他出教程了

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,…

Flink Pre-defined Timestamp Extractors / Watermark Emitters（预定义的时间戳提取/水位线发射器）

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/event_timestamp_extractors.html 根据官网描述,Flink提供预定义的时间戳提取/水位线发射器.如下: Flink provides abstractions that allow the programmer to assign their own timestamps and emit their own watermarks. Mor…

Flink的时间类型和watermark机制

一FlinkTime类型有3类时间,分别是数据本身的产生时间.进入Flink系统的时间和被处理的时间,在Flink系统中的数据可以有三种时间属性: Event Time 是每条数据在其生产设备上发生的时间.这段时间通常嵌入在记录数据中,然后进入Flink,可以从记录中提取事件的时间戳:Event Time即使在数据发生乱序,延迟或者从备份或持久性日志中重新获取数据的情况下,也能提供正确的结果.这个时间是最有价值的,和挂在任何电脑/操作系统的时钟时间无关. Processing Time 是指执…

flink中对于window和watermark的一些理解

package com.chenxiang.flink.demo; import java.io.IOException; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.util.Scanner; /** * @author 闪电侠 */ public class IOServer { public static void main(String[] args) throws Exception { Serve…

Flink系列之Time和WaterMark

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,比如:统计最近五分钟的访问量,那么就需要知道数据到来的时间.五分钟以内的数据将会被计入,超过五分钟的将会计入下一个计算窗口. 那么Flink的Time分为三种: ProcessingTime : 处理时间,即算子处理数据的机器产生的时间,数据的流程一般是Source -> Transform (Operator,即算子) -…