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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

导读 Flink 为实时计算提供了三种时间，即事件时间（event time）、摄入时间（ingestion time）和处理时间（processing time）。 遇到的问题： 假设在一个5秒的Tumble窗口，有一个EventTime是 11秒的数据，在第16秒时候到来了。图示第11秒 ...

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 ...

Flnk作为流式计算平台，他能对源源不断发送过来的数据进行处理。 对于数据流的处理方式，可以是来一条处理一条（pipeline的方式），还可以获取一些数据然后统一处理。 对于数据流如何描述一堆数据呢？ ...