fl处理时间,事件时间

2024-11-05

Flink流处理（四）- 时间语义

4. 时间语义(Time Semantics) 这章我们会介绍时间语义,以及在流中,对于时间的各种不同的概念的描述.同时我们也会讨论一个流处理器在事件乱序的情况下,如何能提供精准的结果,以及如何使用流对历史events进行处理. 一分钟的含义假设我们要持续的对流计算并生成结果,例如每一分钟.这里的“一分钟”在流处理应用里到底意味着什么呢? 考虑这么一个场景,一个程序用于分析手机网游用户的events.用户属于各个小队.基于小队成员达成游戏给定目标的速度,应用收集小队的信息并在游戏中给出奖励,例

【源码解析】Flink 是如何基于事件时间生成Timestamp和Watermark

生成Timestamp和Watermark 的三个重载方法介绍可参见上一篇博客: Flink assignAscendingTimestamps 生成水印的三个重载方法之前想研究下Flink是怎么处理乱序的数据,看了相关的源码,加上测试,发现得到了与预期完全不相同的结果. 预期是:乱序到达的数据,flink可以基于数据的事件时间,自动整理数据,依次计算输出结果是:在assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerWithPeriodicWate

「Flink」事件时间与水印

我们先来以滚动时间窗口为例,来看一下窗口的几个时间参数与Flink流处理系统时间特性的关系. 获取窗口开始时间Flink源代码获取窗口的开始时间为以下代码: org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow /** * Method to get the window start for a timestamp. * * @param timestamp epoch millisecond to get the window

Flink架构（三）- 事件-时间（Event-Time）处理

3. 事件-时间(Event-Time)处理在“时间语义”中,我们强调了在流处理应用中时间语义的重要性,并解释了处理时间与事件时间的不同点.处理时间较好理解,因为它基于本地机器的时间,它产生的是有点任意的.不一致的.以及无法复现的结果.而事件时间的语义产生的是可复现的.一致性的结果,它对于很多流处理场景是一个硬性的要求.然而,相对于处理时间语义,事件时间语义应用需要额外的配置,并且引入了更多的系统内部构件. Flink为常见的event-time处理操作提供了直观.并易于使用的原型.同时也提供

事件时间(event time)与水印(watermark)

事件时间和水印诞生的背景在实际的流式计算中数据到来的顺序对计算结果的正确性有至关重要的影响比如:某数据源中的某些数据由于某种原因(如:网络原因,外部存储自身原因)会有2秒的延时,也就是在实际时间的第1秒产生的数据有可能在第3秒中产生的数据之后到来. 假设在一个5秒的滚动窗口中,有一个EventTime是 9秒的数据,在第11秒时候到来了. 图示: 那么对于一个Count聚合的Tumble(5s)的window,上面的情况如何处理才能window3=3,window2=3 呢? 时间类型 Fl

3 EventTime 事件时间类和TimeNow函数——Live555源码阅读(一)基本组件类

这是Live555源码阅读的第一部分,包括了时间类,延时队列类,处理程序描述类,哈希表类这四个大类. 这里是时间相关类的第三个部分,也是最后一个部分. EventTime 事件时间类这个类和DelayInterval类的是类似的,就是其构造函数默认参数是0. class EventTime: public Timeval { public: EventTime(unsigned secondsSinceEpoch = 0, unsigned usecondsSinceEpoch = 0) //

Flink Streaming基于滚动窗口的事件时间分析

使用flink-1.9.0进行的测试,在不同的并行度下,Flink对事件时间的处理逻辑不同.包括1.1在并行度为1的本地模式分析和1.2在多并行度的本地模式分析两部分.通过理论结合源码进行验证,得到具有说服力的结论. 一.使用并行度为1的本地模式测试 1.1.Flink时间时间窗口代码,使用SocketSource: package com.mengyao.flink.stream.window; import java.text.SimpleDateFormat; import java.ut

2，StructuredStreaming的事件时间和窗口操作

推荐阅读:1,StructuredStreaming简介使用Structured Streaming基于事件时间的滑动窗口的聚合操作是很简单的,很像分组聚合.在一个分组聚合操作中,聚合值被唯一保存在用户指定的列中.在基于窗口的聚合的情况下,对于行的事件时间的每个窗口,维护聚合值. 如前面的例子,我们运行wordcount操作,希望以10min窗口计算,每五分钟滑动一次窗口.也即,12:00 - 12:10, 12:05 - 12:15, 12:10 - 12:20 这些十分钟窗口中进行单词统计

【html】【19】高级篇--大事件时间轴

下载: http://sc.chinaz.com/jiaoben/131112181390.htm 其它: http://sc.chinaz.com/tag_jiaoben/shijianzhou.html 效果: html 代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"&

键盘enter事件时间页面绑定

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-

Flink之对时间的处理

window+trigger+watermark处理全局乱序数据,指定窗口上的allowedLateness可以处理特定窗口操作的局部事件时间乱序数据 1.流处理系统中的微批 Flink内部也使用了某种形式的微批处理技术,在shuffle阶段将含有多个事件的缓冲容器通过网络发送,而不是发送单个事件流处理系统中的批处理必须满足以下两点要求: 批处理只作为提高系统性能的机制.批量越大,系统的吞吐量就越大. 为了提高性能而使用的批处理必须完全独立于定义窗口时所用的缓冲,或者为了保证容错性而提交的代码,

自顶向下redis4.0（4）时间事件与expire

redis4.0的时间事件与expire 目录 redis4.0的时间事件与expire 简介正文时间事件注册时间事件触发 expire命令删除过期键值被动删除主动删除/定期删除参考文献简介时间事件和文件事件有着相似的接口,他们都在aeProcessEvents中被调用.不同的是文件事件底层委托给 select,epoll等多路复用接口.而时间事件通过每个tick检查时间事件的触发时间是否已经到期.redis4.0版本中只注册了一个时间事件serverCron,它在initSe

TTFB-首字节时间简介

百度站长工具里看到有一个"首字节时间"的建议,第一次听说,还真不知道是什么东东.百度站长工具里面的解释是:"浏览器开始收到服务器响应数据的时间=后台处理时间+重定向时间,是反映服务端响应速度的重要指标". 看到这个解释,隐隐约约明白了什么意思,下面就用自己的话说一下我的理解(如果有人有权威解释,发现本解释错误,还望指正). "首字节时间"顾名思义就是在浏览器输入目标网站的网址并回车后(或者搜索页面点击打开新的目标页面时)直到获得首个字节的时间.再

Redis事件管理（二）

Redis的定时器是自己实现的,不是很复杂.说说具体的实现吧. 定时器的存储维护采用的是普通的单向链表结构,具体节点定义为: /*时间定时器结构体*/ typedef struct aeTimeEvent { long long id; /*定时器的编号*/ long when_sec; /* seconds */ long when_ms; /* milliseconds */ aeTimeProc *timeProc;/*时间到达处理函数*/ aeEventFinalizerProc *fi

Redis实现之事件

事件 Redis服务器是一个事件驱动程序,服务器需要处理以下两类事情: 文件事件(file event):Redis服务器通过套接字与客户端(或者其他Redis服务器)进行连接,而文件事件就是服务器对套接字操作的抽象.服务器与客户端(或者其他服务器)的通信会产生相应的文件事件,而服务器则通过监听并处理这些事件来完成一系列网络通信操作时间事件(time event):Redis服务器中的一些操作(比如serverCron函数)需要在给定的时间点执行,而时间事件就是服务器对这类定时操作的抽象文件

redis 事件

事件是 Redis 服务器的核心,它处理两项重要的任务: 文件事件在多个客户端中实现多路复用,接受它们发来的命令请求,并将命令的执行结果返回给客户端. 时间事件实现服务器常规操作(server cron job). 文件事件读事件写事件读写事件的定义,是服务器对客户端的套接字操作: 当服务器有数据返回给客户端,此时需要写套接字则是写事件: 当服务器从客户端读取命令,来执行,此时需要读取套接字则是读事件: 读事件读事件标志着客户端命令请求的发送状态. 当一个新的客户

可以穿梭时空的实时计算框架——Flink对时间的处理

Flink对于流处理架构的意义十分重要,Kafka让消息具有了持久化的能力,而处理数据,甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成. 在Streaming-大数据的未来一文中我们知道,对于流式处理最重要的两件事,正确性,时间推理工具.而Flink对两者都有非常好的支持. Flink对于正确性的保证对于连续的事件流数据,由于我们处理时可能有事件暂未到达,可能导致数据的正确性受到影响,现在采取的普遍做法的通过高延迟的离线计算保证正确性,但是也牺牲了低延迟. Flink的正确性体现在计算窗口的定义符合

【翻译】Flink Table Api & SQL —Streaming 概念 ——时间属性

本文翻译自官网: Time Attributes https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/time_attributes.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink能够根据不同的时间概念处理流数据. Process time 是指正在执行相应操作的机器的系统时间(也称为“挂钟时间”). Event time 是指基于附在每行上的时间戳对流数据

「Flink」Flink中的时间类型

Flink中的时间类型和窗口是非常重要概念,是学习Flink必须要掌握的两个知识点. Flink中的时间类型时间类型介绍 Flink流式处理中支持不同类型的时间.分为以下几种: 处理时间 Flink程序执行对应操作的系统时间.所有基于时间的操作(例如:时间窗口)都将使用运行相应operator的系统时间.例如:每个小时的处理时间窗口包括在系统时间范围内所有operator接收到的记录.例如:如果应用程序在09:15开始运行,则第一个滚动时间窗口将包括:09:15 – 10:00 之间的处理事件

Flink基础：时间和水印

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