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、Flink中的window 1，window简述 　　 window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。Window 是无限数据流处理的核心，Window 将一个无限的 stream 拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。 2，window类型 ...

一：WaterMark 本质：时间戳 作用：用于处理乱序事件 适用场景：基于事件时间做窗口运算 产生频率：默认是来一条数据下发一次watermark，但是可以调整setAutoWatermarkInterval参数设置下发watermark的时间间隔，性能会有一定的提升。 多并发的情况下 ...

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 ...

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 ...

1、WaterMark，翻译成水印或水位线，水印翻译更抽象，水位线翻译接地气。 正常有序流：watermark实际上与event的时间戳重合 乱序流：watermark用于触发窗口计算，也就是水印不到，即使流数据已经落入多个窗口也不会触发，如果水印到了，该窗口的数据 ...

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 ...

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