[白話解析] Flink的Watermark機制 0x00 摘要 對於Flink來說,Watermark是個很難繞過去的概念。本文將從整體的思路上來說,運用感性直覺的思考來幫大家梳理Watermark概念。 0x01 問題 關於Watermark,很容易產生幾個問題 Flink 流 ...
在使用eventTime的時候如何處理亂序數據 我們知道,流處理從事件產生,到流經source,再到operator,中間是有一個過程和時間的。雖然大部分情況下,流到operator的數據都是按照事件產生的時間順序來的,但是也不排除由於網絡延遲等原因,導致亂序的產生,特別是使用kafka的話,多個分區的數據無法保證有序。所以在進行window計算的時候,我們又不能無限期的等下去,必須要有個機制來 ...
2020-07-20 08:52 0 956 推薦指數:
[白話解析] Flink的Watermark機制 0x00 摘要 對於Flink來說,Watermark是個很難繞過去的概念。本文將從整體的思路上來說,運用感性直覺的思考來幫大家梳理Watermark概念。 0x01 問題 關於Watermark,很容易產生幾個問題 Flink 流 ...
一FlinkTime類型 有3類時間,分別是數據本身的產生時間、進入Flink系統的時間和被處理的時間,在Flink系統中的數據可以有三種時間屬性: Event Time 是每條數據在其生產設備上發生的時間。這段時間通常嵌入在記錄數據中,然后進入Flink,可以從記錄中提取事件的時間戳 ...
一、WaterMark作用 在使用 EventTime 處理 Stream 數據的時候會遇到數據亂序的問題,流處理從 Event(事 件)產生,流經 Source,再到 Operator,這中間需要一定的時間。雖然大部分情況下,傳輸到 Operator 的數據都是按照事件 ...
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 ...
問:數據工程師最期望數據怎么來? 答:按順序來。 MapReduce當初能用起來,就是因為Map階段對所有數據都進行排序了,后面的Reduce階段就可以直接用排序好的數據了。 批處理的時候 ...
大家好,今天我們來聊一聊flink的Watermark機制。 這也是flink系列的的第一篇文章,如果對flink、大數據感興趣的小伙伴,記得點個關注呀。 背景 flink作為先進的流水計算引擎,提供了三種時間概念,這對基於時間的流處理應用提供了多種可能。 Event time ...
fink slink 后的數據被復寫了??? 生產環境總會遇到各種各樣的莫名其名的數據,一但考慮不周便是車毀人亡啊。 線上sink 流是es , es 的文檔id 是自定義的 id+windowSatarTime 設window size = 10min , watermark ...
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 ...