Flink 周期性水印的传播 - AssignerWithPeriodicWatermarks 在大数据处理中

于 2023-08-20 00:33:01 发布
阅读量195 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： flink 大数据
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevEnigma/article/details/132386981
大数据 专栏收录该内容
178 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了Apache Flink在大数据处理中的水印概念，特别是周期性水印AssignerWithPeriodicWatermarks。水印用于处理事件时间乱序，保证时间窗口的正确触发。文章详细阐述了水印的含义，周期性水印的传播原理，并提供了实现周期性水印分配器的示例代码，帮助理解其工作机制和在Flink应用中的配置方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Flink 周期性水印的传播 - AssignerWithPeriodicWatermarks 在大数据处理中

在大数据处理中，Apache Flink 是一个流式处理框架，用于处理和分析大规模的数据流。其中一个重要的概念是水印（Watermark），它在事件时间处理中起着关键作用。本文将详细介绍 Flink 中周期性水印的传播，以及如何使用 AssignerWithPeriodicWatermarks 实现该功能。

什么是水印（Watermark）？

在事件时间处理中，数据元素可能不会按照其生成的顺序到达处理程序。为了解决这个问题，Flink 引入了水印的概念。水印是一种时间度量，它表示在某个时间点之前的事件已经到达了处理程序。通过水印，Flink 可以推断事件时间进展并触发时间窗口的计算。

水印通常由数据流中的元素附带，并由特殊的时间戳字段表示。例如，如果有一个包含事件时间戳的数据流，可以通过在每个元素中附加一个水印来指示事件时间的进展。

周期性水印的传播

在 Flink 中，周期性水印是一种通过一定策略定期生成并传播的水印。周期性水印传播策略决定了水印生成的频率和延迟。Flink 提供了 AssignerWithPeriodicWatermarks 接口，用于实现周期性水印的生成和传播逻辑。

AssignerWithPeriodicWatermarks 接口包含两个关键方法：

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Flink周期性Watermark传播：AssignerWithPeriodicWatermarks的使用
DevEnigma的博客
08-16 197
在Flink中，提供了两种Watermark的传播方式：周期性Watermark和间断性Watermark。周期性Watermark是指按照一定的时间间隔生成Watermark，并将其传播到所有的Task中。本文介绍了Flink中周期性Watermark的传播方式以及使用AssignerWithPeriodicWatermarks接口生成和传播Watermark的方法。通过定制Watermark生成逻辑，我们可以有效地处理事件时间的延迟和乱序问题，确保计算结果的准确性。二、周期性Watermark的传播。
【Flink】Flink 基于事件序列最大值 AssignerWithPeriodicWatermarks
九师兄
06-27 1311
1.案例 @Test public void mainTest() throws Exception { //定义socket的端口号 int port = 9010; //获取运行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //设置使用eventtime，默认是使用processt.
【Flink】Flink 周期性 watermark 的 传播 AssignerWithPeriodicWatermarks
九师兄
08-21 602
1.概述 今天想了解一下watermark在flink源码中是如何传播的。写了一个测试类如下 @Test public void mainTest1() throws Exception { //定义socket的端口号 int port = 9010; //获取运行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmen.
Flink源码阅读之AssignerWithPeriodicWatermarks和AssignerWithPunctuatedWatermarks的区别
weixin_41608066的博客
08-28 5385
从提交程序到执行到用户自定义函数的执行过程引用一下 https://blog.youkuaiyun.com/zhangjun5965/article/details/88944774 从OneInputStreamTask入口，init（）方法会初始化StreamInputProcessor对象， public void init() throws Exception { StreamConfig c...
Flink笔记12：Flink之Watermark
Cape_sir
12-29 358
1、基本概念 我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的，虽然大部分情况下，流到operator 的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、分布式等原因，导致乱序的产生，所谓乱序，就是指Flink 接收到的事件的先后顺序不是严格按照事件的Event Time 顺序排列的。 那么此时出现一个问题，一旦出现乱序，如果只根据eventTime 决定window 的运行，我们不能明确数据是否全部到位，但又不能无限期的等下去，此时必须要有个机制来
flink-watermark（水印）
qq_36532358的博客
06-23 2568
一、什么是flink-watermark（水印） 1.1官方字面介绍 Flink-watermark（水印）的本质是DataStream中的一种特殊元素，每个水印都携带有一个时间戳。 当时间戳为T的水印出现时，表示事件时间t <= T的数据都已经到达，即水印后面应该只能流入事件时间t > T的数据。 也就是说，水印是Flink判断迟到数据的标准，同时也是窗口触发的标记。 1.2代码层面 public final class Watermark extends StreamElement
Day77_Flink(三）Flink时间语义和水印
qq_36972345的博客
11-04 409
课程大纲 课程内容 学习效果 掌握目标 时间语义 EventTime 掌握 IngestionTime 掌握 ProcessingTime 掌握 水印 水印 ...
flink实战--核心概念解析和应用
阿华田的博客
03-05 1868
简介 在flink原理解析中https://blog.youkuaiyun.com/aA518189/article/details/82908993，我们把flink的概念以及原理整体介绍了一遍，接下来这篇文章会具体的解析每个原理的具体实现和使用方式。 1.流对齐(align) 首先谈到流对齐，那一定是多流处理。那对齐的是什么呢？其实对齐的是检查点中的Barri...
Flink WaterMark 详解及结合 WaterMark 处理延迟数据
http://www.54tianzhisheng.cn/
09-22 806
在 3.1 节中讲解了 Flink 中的三种 Time 和其对应的使用场景，然后在 3.2 节中深入的讲解了 Flink 中窗口的机制以及 Flink 中自带的 Window 的实现原理和使用方法。如果在进行 Window 计算操作的时候，如果使用的时间是 Processing Time，那么在 Flink 消费数据的时候，它完全不需要关心的数据本身的时间，意思也就是说不需要关心数据到底是延迟数据...
【深入浅出flink】第13篇：从源码解读flink中Watermark的周期性和间断式生成方式
雷恩Layne
01-27 2304
我们通常通过DataStream的assignTimestampsAndWatermarks方法引入Watermark，assignTimestampsAndWatermarks方法中要求传入的接口有两种，一种是AssignerWithPeriodicWatermarks（周期性生成Watermark的时间戳分配器），另一中是AssignerWithPunctuatedWatermarks（间断式生成Watermark的时间戳分配器），它们都是TimestampAssigner(时间戳分配器)接口的子接口。
flink进阶篇-07-时间语义与 Wartermark
q287573145的博客
04-12 2233
1、Flink 中的时间语义 1.1 三种时间语义 在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示： Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录 自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。 Ingestion Time：是数据进入 Flink 的时间。 Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是 Processing .
Flink设置水印
weixin_59474981的博客
04-14 400
方法，用于从数据源中提取事件的时间戳。在这个方法中，我们还更新了。类型应该实际数据源类型相对应，并且应该能够从数据中提取时间戳。变量，用于跟踪数据源中的最大时间戳。构造函数中，我们指定了最大乱序时间窗口的大小（10秒）。使用自定义时间戳分配器，Flink 程序中使用。的实例，并使用它为数据源分配时间戳和水印。接口来为您的数据源分配时间戳和水印。在上面的代码中，我们首先定义了一个。变量，以便始终保持跟踪最大时间戳。在 Flink 中，可以通过实现。在这个例子中，我们创建了一个。请注意，上面的示例代码中的。
Flink学习24.1：事件时间处理和水印
hzp666的博客
09-02 766
在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。Ingestion Time：是数据进入 Flink 的时间。Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是 Processing Time。
Flink中的时间语义与Watermark
huahuaxiaoshao的博客
05-12 1494
1 Flink中的时间语义 1.1 基本概念       在Flink的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图： 图1 Flink时间概念       Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如日志数据中的每一条记录都会带有时间戳，Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。       Inge
flink Watermark 总结
anita9999的博客
11-23 321
1. Watermark介绍 Watermark就是设定一个延迟时间，比如水位线设置2秒，当时间缀-2小于，窗口关闭时间时，窗口不关闭，进行接收数据，当时间缀-2等于关闭时间，窗口触发关闭。 2. Watermark分类 AssignerWithPeriodicWatermarks AssignerWithPunctuatedWatermarks 以上两个接口都继承自TimestampAssigner。 TimestampAssigner AssignerWithPeriodic
Flink源码阅读之周期性watermark生成逻辑分析
weixin_41608066的博客
12-18 812
在我们的main函数中会设置时间特性和生成水印的时间间隔 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime); env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(200L); 不设置的话默认为 public void setStreamTimeCharacteristic(TimeCh...
4.1.19 Flink-流处理框架-Flink中的时间语义和watermark水位线
敲代码的乔帮主
03-04 649
1.Flink中的时间语义 在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示： Event Time事件创建时间：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。绝大部分的业务都会使用 eventTime Ingestion Time进入时间：是数据进入 Flink 的时间。 Processing Time处理时间：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间...
flink实战—Watermarks的原理和应用
zg_hover的专栏
02-19 1730
概述 本文介绍flink的一个重要特性：水印(Watermarks)的原理，并通过实际的例子说明如何使用该特性。 环境：flink-1.7.1 水印(Watermarks)简介 我们看到对事件时间(Event Time)的支持是流体系结构的核心。当计算基于事件时间时，我们如何知道所有事件是否已经全部到达，我们是否可以计算并输出窗口的结果？换句话说，我们如何跟踪事件时间并知道输入流中已达到某个事件时...
Flink Program Guide （5） -- 预定义的Timestamp Extractor / Watermark Emitter （DataStream API编程指导 -- For Ja...
weixin_30376163的博客
08-09 262
本文翻译自Pre-defined Timestamp Extractors / Watermark Emitter ------------------------------------------------------------------------------------------ 正如timestamps and watermark handling中所述，Flink提供了...
flink 水印用法
最新发布
03-27
<think>好的，用户想了解Flink水印的用法。首先，我得回忆一下Flink中水印的基本概念。水印主要用于处理事件时间中的乱序事件，确保窗口能够正确触发。接下来需要确定用户可能关心的几个方面，比如水印的作用、生成方式、设置方法以及常见问题。 首先，水印的作用是什么？需要解释事件时间和处理时间的区别，说明乱序数据带来的问题，水印如何解决这些问题。比如，水印是一种机制，允许程序在处理事件时间窗口时，容忍一定时间的延迟，超过这个时间的数据会被视为迟到数据，可能被丢弃或另外处理。 然后是水印的生成方式，这里可能需要分点说明。一种是周期性生成，使用AssignerWithPeriodicWatermarks，另一种是标记生成，使用AssignerWithPunctuatedWatermarks。要比较两者的区别，适用场景。比如周期性生成是固定间隔触发，适用于相对稳定的数据流；标记生成则是基于特定事件触发，适合需要精确控制的场景。 接下来是水印的设置方法。这里需要给出具体的代码示例，比如在DataStream API中如何调用assignTimestampsAndWatermarks方法，如何选择不同的生成策略。例如，使用BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor来设置最大允许的乱序时间，或者自定义实现WatermarkStrategy。 还需要提到水印的传递机制，即水印在算子之间如何传播，以及如何影响下游算子的窗口计算。比如，水印会随着数据流向下游传递，每个算子会根据接收到的最小水印来推进自己的事件时间，进而决定是否触发窗口计算。 另外，用户可能想知道如何处理迟到数据，这里可以介绍侧输出流（Side Output）的用法，允许将迟到的数据收集起来进行特殊处理。例如，在窗口操作后，使用sideOutputLateData方法将迟到数据输出到指定标签，之后可以对这些数据进行额外分析。 还要考虑水印延迟时间的设置对程序的影响。如果设置过小，可能导致大量数据被识别为迟到数据，影响结果准确性；设置过大，则可能增加延迟，因为窗口需要等待更久才能触发。需要根据实际数据的特点和业务需求来调整这个参数。 可能的常见问题包括水印生成不正确导致窗口无法触发或过早触发，这时候需要检查时间戳的提取和水印的生成逻辑是否正确。例如，时间戳必须是单调递增的，否则水印可能会回退，导致问题。 另外，用户可能会混淆处理时间和事件时间，需要明确水印是基于事件时间的机制，在处理时间模式下无效。所以必须确保作业正确配置为使用事件时间，即通过env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)。 最后，总结水印的关键点，强调正确使用水印对于处理乱序事件的重要性，以及如何根据具体场景调整参数和策略。可能需要提醒用户在实际应用中监控迟到数据的数量和水印的生成情况，以便优化配置。 现在，需要将这些思考整理成一个结构清晰的回答，分点说明，确保每个部分都涵盖关键概念和实际应用，同时提供代码示例和配置建议，帮助用户理解和应用水印机制。</think>Flink 水印（Watermark）是处理**事件时间乱序问题**的核心机制。以下从核心概念、用法及实践要点分步说明： --- ### 一、水印的核心作用 1. **事件时间处理** 流处理中数据可能因网络延迟等原因乱序到达。水印标记事件时间的进展，告知系统“在某个时间点之前的数据已基本到达”。 2. **窗口触发依据** 当水印时间 ≥ 窗口结束时间时，触发窗口计算。例如窗口 `[10:00, 11:00)` 会在水印到达 `11:00` 时关闭。 3. **容忍延迟** 允许设置最大乱序时间（如2秒），水印=最大事件时间-延迟阈值。超时数据视为迟到，可丢弃或通过侧输出流处理。 --- ### 二、水印生成方式 #### 1. 周期性水印（常用） ```java DataStream<Event> stream = ...; stream.assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2)) .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.getTimestamp()) ); ``` - **特点**：固定间隔（默认200ms）更新水印 - **适用场景**：大多数稳定数据流 #### 2. 标记水印 ```java WatermarkStrategy<Event> strategy = WatermarkStrategy .forGenerator(ctx -> new PunctuatedGenerator()) .withTimestampAssigner(...); public class PunctuatedGenerator implements WatermarkGenerator<Event> { @Override public void onEvent(Event event, long timestamp, WatermarkOutput output) { if (event.isSpecialMarker()) { output.emitWatermark(new Watermark(timestamp)); } } @Override public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {} } ``` - **特点**：基于特定事件（如特殊标记）触发水印 - **适用场景**：需要精确控制水印生成的场景（如外部系统通知） --- ### 三、关键配置项 1. **设置时间特性** ```java env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); // Flink 1.12+ 可省略 ``` 2. **指定最大乱序时间** ```java WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5)); ``` 3. **处理迟到数据** ```java OutputTag<Event> lateDataTag = new OutputTag<>("late-data"); SingleOutputStreamOperator<Result> result = stream .keyBy(...) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(30))) .allowedLateness(Time.seconds(10)) // 额外等待时间 .sideOutputLateData(lateDataTag) // 侧输出流 .process(...); DataStream<Event> lateData = result.getSideOutput(lateDataTag); ``` --- ### 四、调试注意事项 1. **水印可视化** 通过Flink Web UI观察水印推进情况，确保与事件时间匹配。 2. **乱序时间估算** 根据数据源实际延迟情况设置 `forBoundedOutOfOrderness`，过大导致延迟高，过小导致数据丢失。 3. **时间戳单调性** 确保提取的事件时间戳递增，否则水印可能停滞或回退。 --- ### 五、典型问题处理 | 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 | |-------------------------|-----------------------------|-----------------------------| | 窗口长时间不触发 | 水印未推进（时间戳提取错误） | 检查 `TimestampAssigner` | | 大量数据进入侧输出流 | 乱序时间设置过小 | 增大 `forBoundedOutOfOrderness` | | 窗口多次触发 | 允许延迟（allowedLateness） | 明确是否需要二次触发逻辑 | --- 通过合理配置水印，可有效平衡计算结果的准确性和实时性。建议结合业务延迟需求，通过压测确定最佳参数。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值