【源码解析】Flink 是如何处理迟到数据
这里就会有这样一个问题：FLink 是怎么基于事件时间和Watermark处理迟到数据的呢？ 在回答这个问 ...
原文：Flink处理迟到的数据
一 Flink 的 Watermark 水位线 水印 每隔 秒统计前 秒的元素个数，那么flink系统会事先在系统中划分好 个window 制定watermark的策略: 周期性提取watermark，默认时间为 ms，我们可以认为在 号数据被分配到window之后的 ms，flink系统就开始计算水位线了 假设允许数据乱序的最大时间为 秒 数据开始流入flink系统 号数据 : : hello ...
2020-09-04 22:32 0 443 推荐指数：
相关推荐
flink ETL数据处理
Flink ETL 实现数据清洗 一：需求(针对算法产生的日志数据进行清洗拆分) 1. 算法产生的日志数据是嵌套json格式，需要拆分 2.针对算法中的国家字段进行大区转换 3.最后把不同类型的日志数据 ...
flink的watermark和window介绍以及延迟数据的处理
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 ...
Flink流处理（三）- 数据流操作
3. 数据流操作 流处理引擎一般会提供一组内置的操作，用于对流做消费、转换，以及输出。接下来我们介绍一下最常见的流操作。 操作分为无状态的（stateless）与有状态的（stateful）。无状态的操作不包含任何内部状态。也就是说，处理此event时，并不需要任何其他历史event的信息 ...
flink-----实时项目---day06-------1. 获取窗口迟到的数据 2.双流join（inner join和left join（有点小问题）） 3 订单Join案例（订单数据接入到kafka，订单数据的join实现，订单数据和迟到数据join的实现）
1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签，然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag)，从而获得窗口迟到的数据，进而进行相关的计算，具体代码见下 WindowLateDataDemo ...
flink 处理实时数据的三重保障
flink 处理实时数据的三重保障 window+watermark 来处理乱序数据对于 TumblingEventTimeWindows window 的元数据startTime,endTime 和程序启动时间无关,当你指定出 window.size 时, window ...
基于docker构建flink大数据处理平台
https://www.cnblogs.com/1ssqq1lxr/p/10417005.html 由于公司业务需求，需要搭建一套实时处理数据平台，基于多方面调研选择了Flink. 初始化Swarm环境(也可以选择k8s) 部署zookeeper集群 ...
Flink CDC 2.0 数据处理流程全面解析
8月份 FlinkCDC 发布2.0.0版本，相较于1.0版本，在全量读取阶段支持分布式读取、支持checkpoint，且在全量 + 增量读取的过程在不锁表的情况下保障数据一致性。 Flink CDC2.0 数据读取逻辑并不复杂，复杂的是 FLIP-27: Refactor Source ...