参考: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/dev/event_time.html 事件时间/处理时间/进入时间(Event Time / Processing Time ...
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 秒的延时,也就是在实际时间的第 秒产生的数据有可能在第 秒中产生的数据之后到来。 假设在一个 秒的滚动窗口中,有一个EventTime是 秒的数据,在第 秒时候到来了。 图示: 那么对于一个Count聚合的Tumble s 的 ...
2019-11-13 14:33 0 339 推荐指数:
参考: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/dev/event_time.html 事件时间/处理时间/进入时间(Event Time / Processing Time ...
首先感谢此博客,借用了里面的图, 因为我觉得没有比这个更好的图了。 博客链接:https://blog.csdn.net/a6822342/article/details/78064815 英文链 ...
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 ...
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 这一段 ...
外发数据创建水印 产品通过对外发数据进行添加数据标记、自动生成水印、数据源追溯等功能,避免了内部人员外发数据泄露无法对事件追溯,提高了数据传递的安全性和可追溯能力。 数据水印系统_数据安全管理工具_【安华金和】 https://www.dbsec.cn/product/detail ...
计算窗口。 那么Flink的Time分为三种: ProcessingTime : 处理时间 ...
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 ...
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 ...