flink窗口、时间和水印
主要介绍 Flink 中的时间和水印。 我们在之前的课时中反复提到过窗口和时间的概念，Flink 框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。而当我们在流式计算环境中数据从 Source 产生，再到转换和输出，这个过程由于网络和反压的原因会导致消息乱序。因此，需要有一个机制来解决 ...
原文：通俗易懂之flink的窗口、时间和水印
，经常说的窗口是个啥 大家平时开发经常会做一些聚合操作，比如count,sum等。在离线跑批的情况下，这些数据都是恒定的，所以不会有什么问题。但是到了实时流的场景，似乎就不太行了。比如小伙伴陆续排队来游乐园玩耍，售票员如果需要做统计，是怎么样的呢 个， 个， 个。。。。。。可以知道，在流的世界里，数据是源源不断的过来的，我们是无法进行聚合统计的，因为流是无界的，而在离线情况，这些数据是一个有界的 ...
2020-08-30 23:56 3 717 推荐指数：
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