[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戳 ...

一、WaterMark作用 在使用 EventTime 处理 Stream 数据的时候会遇到数据乱序的问题，流处理从 Event(事 件)产生，流经 Source，再到 Operator，这中间需要一定的时间。虽然大部分情况下，传输到 Operator 的数据都是按照事件 ...

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 ...

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 ...

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 ...

fink slink 后的数据被复写了？？？ 生产环境总会遇到各种各样的莫名其名的数据，一但考虑不周便是车毁人亡啊。 线上sink 流是es , es 的文档id 是自定义的 id+windowSatarTime 设window size = 10min , watermark ...

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 ...