Flink WaterMark原理與實現
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 ...
原文：flink 如何實現對watermark 的checkpoint,防止數據復寫
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 min , watermark 最大延遲時間是 s,. 數據中的event time 是亂序到達的,數據最大延遲時間是 min watermark 生成函數 如果現在 ...
2020-10-22 00:49 0 504 推薦指數：
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啟用checkpoint機制 調用StreamExecutionEnvironment的enableCheckpointing方法,interval間隔需要大於等於10ms 作業checkpoint流程描述 JobGraphGenerator構建JobGraph的過程中會生成三個 ...
flink的watermark和window介紹以及延遲數據的處理
一：WaterMark 本質：時間戳 作用：用於處理亂序事件 適用場景：基於事件時間做窗口運算 產生頻率：默認是來一條數據下發一次watermark，但是可以調整setAutoWatermarkInterval參數設置下發watermark的時間間隔，性能會有一定的提升。 多並發的情況下 ...
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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 ...
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flink watermark介紹
轉發請注明原創地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7610412.html 一 概念 watermark是flink為了處理eventTime窗口計算提出的一種機制,本質上也是一種時間戳，由flink souce或者自定義 ...