[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 ...
一FlinkTime类型 有 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 ...
2019-08-29 15:54 0 530 推荐指数:
[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 ...
Flink流处理时间方式 EventTime 时间发生的时间,例如:点击网站上的某个链接的时间 IngestionTime 某个Flink节点的source operator接收到数据的时间,例如:某个source消费到kafka中的数据 ...
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 ...
问:数据工程师最期望数据怎么来? 答:按顺序来。 MapReduce当初能用起来,就是因为Map阶段对所有数据都进行排序了,后面的Reduce阶段就可以直接用排序好的数据了。 批处理的时候因为数据已经落地了,咱可以慢慢排序。但是流式数据都是一条一条过来的,这个时候数据到达的时间和出发时 ...
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 ...
1.时间语义 Flink是一个实时计算引擎,谈到实时概念,就必然会设计到时间概念。Flink的时间语义是保证实时及实时数据处理的一致性,及时性。Flink时间语义分为下面三种 Event Time:事件创建时间 Ingestion Time:事件摄入时间(数据进入Flink的时间 ...
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 ...
实际生产中,由于各种原因,导致事件创建时间与处理时间不一致,收集的规定对实时推荐有较大的影响。所以一般情况时选取创建时间,然后事先创建flink的时间窗口。但是问题来了,如何保证这个窗口的时间内所有事件都到齐了?这个时候就可以设置水位线(waterMark)。 概念:支持基于时间 ...