參考: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/dev/event_time.html 事件時間/處理時間/進入時間(Event Time / Processing Time ...
事件時間和水印誕生的背景 在實際的流式計算中數據到來的順序對計算結果的正確性有至關重要的影響 比如:某數據源中的某些數據由於某種原因 如:網絡原因,外部存儲自身原因 會有 秒的延時,也就是在實際時間的第 秒產生的數據有可能在第 秒中產生的數據之后到來。 假設在一個 秒的滾動窗口中,有一個EventTime是 秒的數據,在第 秒時候到來了。 圖示: 那么對於一個Count聚合的Tumble s 的 ...
2019-11-13 14:33 0 339 推薦指數:
參考: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/dev/event_time.html 事件時間/處理時間/進入時間(Event Time / Processing Time ...
首先感謝此博客,借用了里面的圖, 因為我覺得沒有比這個更好的圖了。 博客鏈接:https://blog.csdn.net/a6822342/article/details/78064815 英文鏈 ...
3. 事件-時間(Event-Time)處理 在“時間語義”中,我們強調了在流處理應用中時間語義的重要性,並解釋了處理時間與事件時間的不同點。處理時間較好理解,因為它基於本地機器的時間,它產生的是有點任意的、不一致的、以及無法復現的結果。而事件時間的語義產生的是可復現的、一致性的結果,它對 ...
我們先來以滾動時間窗口為例,來看一下窗口的幾個時間參數與Flink流處理系統時間特性的關系。 獲取窗口開始時間Flink源代碼 獲取窗口的開始時間為以下代碼: org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow 這一段 ...
外發數據創建水印 產品通過對外發數據進行添加數據標記、自動生成水印、數據源追溯等功能,避免了內部人員外發數據泄露無法對事件追溯,提高了數據傳遞的安全性和可追溯能力。 數據水印系統_數據安全管理工具_【安華金和】 https://www.dbsec.cn/product/detail ...
計算窗口。 那么Flink的Time分為三種: ProcessingTime : 處理時間 ...
生成Timestamp和Watermark 的三個重載方法介紹可參見上一篇博客: Flink assignAscendingTimestamps 生成水印的三個重載方法 之前想研究下Flink是怎么處理亂序的數據,看了相關的源碼,加上測試,發現得到了與預期完全不相同的結果。 預期是:亂序到達 ...
Flink流處理時間方式 EventTime 時間發生的時間,例如:點擊網站上的某個鏈接的時間 IngestionTime 某個Flink節點的source operator接收到數據的時間,例如:某個source消費到kafka中的數據 ...