[Flink] Flink的waterMark的通俗理解
導讀 Flink 為實時計算提供了三種時間，即事件時間（event time）、攝入時間（ingestion time）和處理時間（processing time）。 遇到的問題： 假設在一個5秒的Tumble窗口，有一個EventTime是 11秒的數據，在第16秒時候到來了。圖示第11秒 ...
原文：理解Flink之二Window與Watermark
Flnk作為流式計算平台，他能對源源不斷發送過來的數據進行處理。 對於數據流的處理方式，可以是來一條處理一條 pipeline的方式 ，還可以獲取一些數據然后統一處理。 對於數據流如何描述一堆數據呢 就是通過Window的概念。 Window Window翻譯為窗口，相當於將流式數據進行邏輯切割，那么可以將Window內的數據看成一個整體。我們就可以對Window內的數據進行聚合 排序等操作。 對 ...
2020-05-21 15:04 0 636 推薦指數：
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Flink中的window、watermark和ProcessFunction(三)
一、Flink中的window 1，window簡述 window 是一種切割無限數據為有限塊進行處理的手段。Window 是無限數據流處理的核心，Window 將一個無限的 stream 拆分成有限大小的”buckets”桶，我們可以在這些桶上做計算操作。 2，window類型 ...
flink的watermark和window介紹以及延遲數據的處理
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Flink的WaterMark，及demo實例
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