[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 ...

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 ...

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 ...

在使用eventTime的时候如何处理乱序数据？我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话 ...

要想说清楚Flink水位线（WaterMark），前提需要弄清楚几个概念。 第一个是时间概念： 在Flink中有三个时间概念，分别是事件时间，采集时间，和系统时间。 事件时间：在客观世界中产生的时间，比如用户点击网页产生了一条时间日志，这个时间就是事件时间。 采集时间：我们用Flink采集 ...

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 ...