https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/apis/streaming/event_timestamps_watermarks.html   To work with Event Time, streaming programs need to set the time characteristic accordingly. 首先配置成,Event Time final StreamExecutionEnvironme…

Watermartks是通过additional的时间戳来控制窗口激活的时间,allowedLateness来控制窗口的销毁时间.   注: 因为此特性包括官方文档在1.3-1.5版本均未做改变,所以此处使用1.5版的文档       在EventTime的情况下,          1. 一条记录的事件时间来控制此条记录属于哪一个窗口,Watermarks来控制这个窗口什么时候激活.     2. 假如一个窗口时间为00:00:00-00:00:05,Watermarks为5秒,那么当flin…

本文翻译自flink官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/dev/event_timestamps_watermarks.html Assigning Timestamps Source Functions with Timestamps and Watermarks Timestamp Assigners / Watermark Generators Timestamps per Kafka Partiti…

参考,Flink - Generating Timestamps / Watermarks watermark,只有在有window的情况下才用到,所以在window operator前加上assignTimestampsAndWatermarks即可 不一定需要从source发出 1. 首先,source可以发出watermark 我们就看看kafka source的实现 protected AbstractFetcher( SourceContext<T> sourceContext, L…

Event Time 本文翻译自DataStream API Docs v1.2的Event Time ------------------------------------------------------- 一.事件时间 / 处理时间 / 提取时间 Flink支持流程序不同的time概念. ·        Processing time:处理时间指执行对应Operation的设备的系统时间. 当一个流程序以处理时间运行,所有基于时间的operation(如time窗口)将使用运行对应O…

上面试了Processing Time,在这里准备看下Event Time,以及必须需要关注的,在ET场景下的Watermarks. EventTime & Watermark Event time programs must specify how to generate Event Time Watermarks, which is the mechanism that signals progress in event time. 以event time为准的程序,必须要指定waterma…

时间戳和Watermark生成 本文翻译自Generating Timestamp / Watermarks ------------------------------------------------------------------ 本文是Flink在使用事件时间(Event Time)时相关内容,有关事件时间.处理时间和提取时间的介绍,请见event time introduction. 流程序需要设置时间特征为Event time,才能在程序中使用事件时间. final Strea…

摘自Apache Flink官网 最早的streaming 架构是storm的lambda架构 分为三个layer batch layer serving layer speed 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-beyond-batch-streaming-101#F2 1.Processing time:执行时候的机器系统时…

这次需要做一个监控项目,全网日志的指标计算,上线的话,计算量应该是百亿/天 单个source对应的sql如下 最原始的sql select pro,throwable,level,ip,`count`,id,`time`,firstl,lastl from ( select pro,throwable,level,ip, count(*) as `count`, lastStrInGroupSkipNull(CONCAT_WS('_',KAFKA_TOPIC,CAST(KAFKA_PARTITI…

[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…

[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…

[源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 目录 [源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 0x00 摘要 0x01 Apache Calcite 1. Calcite 概念 2. Calcite 处理流程 0x02 Flink SQL综述 1. Flink关系型API执行原理 2. Flink Sql 执行流程 3. Flink Table Api 执行流程 4. Flink Table/SQL 执行流程的异同 0x03…

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)…

HotNItems 拓展需求:实时统计双十一下单量,实时统计成交额,实时查看锅炉温度变化曲线,每个5分钟看一下过去一个小时温度变化曲线, 涉及到的技术点:sliding window.Watermark.event time 用到的算子或者说叫链式调用:keyby.timeWindow.aggregate.assignTimestampsAndWatermarks.filter.processFunction底层API  PopularPlacesToEs 框架:flume -> Kafka.f…

Alink漫谈(五) : 迭代计算和Superstep 目录 Alink漫谈(五) : 迭代计算和Superstep 0x00 摘要 0x01 缘由 0x02 背景概念 2.1 四层执行图 2.2 Task和SubTask 2.3 如何划分 Task 的依据 2.4 JobGraph 2.5 BSP模型和Superstep BSP模型 BSP模型的实现 Flink-Gelly 0x03 Flink的迭代算法(superstep-based) 3.1 Bulk Iterate 3.2 迭代机制 0…

Flink操作训练场 在各种环境中部署和操作Apache Flink的方法有很多.无论这种多样性如何,Flink集群的基本构件保持不变,类似的操作原则也适用. 在这个操场上,你将学习如何管理和运行Flink Jobs.您将看到如何部署和监控应用程序,体验Flink如何从Job故障中恢复,并执行日常操作任务,如升级和重新缩放. 这个游乐场的构造 这个游乐场由一个长寿的Flink Session Cluster和一个Kafka Cluster组成. 一个Flink Cluster总是由一个JobMa…

Overview This describes the resources that make up the official GitHub REST API v3. If you have any problems or requests, please contact GitHub Support. Current version Schema Authentication Parameters Root endpoint GraphQL global node IDs Client err…

题外话 我竟然已经写了这个系列的十一篇文章了,虽然内容很浅显,虽然内容很枯燥,虽然内容也许没营养,但我为自己的坚持点赞! 一.前言 前面的两篇文章,分别讲解了Producer的处理逻辑和queue buffer后通过FrameAvailableListener通知到Consumer的基本过程. 流程已经走到了BufferQueueConsumer::acquireBuffer中,所以这篇文章聚焦Consumer的一些处理逻辑. 还是把流程图贴上来 从流程图中看,这篇文章就是讲解右半部分的内容.…

If you are building a Realtime streaming application, Event Time processing is one of the features that you will have to use sooner or later. Since in most of the real-world use cases messages arrive out-of-order, there should be some way through whi…

1.BoundedOutOfOrdernessGenerator /** * This generator generates watermarks assuming that elements arrive out of order, * but only to a certain degree. The latest elements for a certain timestamp t will arrive * at most n milliseconds after the earlie…

https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Flink+Improvement+Proposals FLIP-1 : Fine Grained Recovery from Task Failures When a task fails during execution, Flink currently resets the entire execution graph and triggers complete re-execution f…

This post originally appeared on the Apache Flink blog. It was reproduced here under the Apache License, Version 2.0. This blog post provides an introduction to Apache Flink’s built-in monitoring and metrics system, that allows developers to effectiv…

Tumbing Windows:滚动窗口,窗口之间时间点不重叠.它是按照固定的时间,或固定的事件个数划分的,分别可以叫做滚动时间窗口和滚动事件窗口.Sliding Windows:滑动窗口,窗口之间时间点存在重叠.对于某些应用,它们需要的时间是不间断的,需要平滑的进行窗口聚合. 例如,可以每30s记算一次最近1分钟用户所购买的商品数量的总数,这个就是时间滑动窗口:或者每10个客户点击购买,然后就计算一下最近100个客户购买的商品的总和,这个就是事件滑动窗口.Session Windows:会话窗…

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…

转发请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7610412.html 一 概念 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,由flink souce或者自定义的watermark生成器按照需求定期或者按条件生成一种系统event,与普通数据流event一样流转到对应的下游operations,接收到watermark数据的operator以此不断调整自己管理的window event…

package com.zetyun.streaming.flink; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;import org.apache.fl…

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. Time三兄弟 1.1 DataStream支持的三种time DataStream有大量基于time的operator,windows操作只是其中一种. Flink支持三种time: 1.EventTime 2.IngestTime 3.ProcessingTime 1.2三个时间的比较 EventT…

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…

目录 Configuring Time Characteristics Process Functions Window Operators Applying Functions on Windows Consecutive windowed operations Customizing Window Operators Joining Streams on Time(v1.5) Handling Late Data notice 本文API基于1.4以上 Configuring Time Ch…

目录 Types Transformations Defining UDFs 本文API基于Flink 1.4 def main(args: Array[String]) { // 第一种会自动判断用本地还是远程.本地也可以用createLocalEnvironment() val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val remoteEnv = StreamExecutionEnvironment.createRe…