[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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

要想說清楚Flink水位線（WaterMark），前提需要弄清楚幾個概念。 第一個是時間概念： 在Flink中有三個時間概念，分別是事件時間，采集時間，和系統時間。 事件時間：在客觀世界中產生的時間，比如用戶點擊網頁產生了一條時間日志，這個時間就是事件時間。 采集時間：我們用Flink采集 ...

實際生產中，由於各種原因，導致事件創建時間與處理時間不一致，收集的規定對實時推薦有較大的影響。所以一般情況時選取創建時間，然后事先創建flink的時間窗口。但是問題來了，如何保證這個窗口的時間內所有事件都到齊了？這個時候就可以設置水位線（waterMark）。 概念：支持基於時間 ...

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 ...