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原创 2024-02-20 11:17:47 2.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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#flink #sql #java
Flink Watermark机制 flink watermark详解 阅读详情

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FlinkSQL 水印（Watermark）的使用和编程实例

在事件流处理中，我们通常需要根据事件的发生时间进行计算和分析，而事件的发生时间并不总是与事件到达处理系统的时间一致。由于网络传输延迟、数据乱序等原因，事件的到达顺序和事件的实际发生顺序可能存在差异。为了解决这个问题，Flink 引入了水印的概念。水印是一种特殊的事件，它带有一个时间戳，并用于表示在该时间戳之前的事件已经全部到达。换句话说，水印标识了事件时间轴上的一个时间点，该时间点之前的事件都已经到达。水印的引入可以帮助我们处理乱序事件、处理延迟数据以及触发窗口计算等操作。

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大数据Flink（七十八）：SQL 的水印操作（Watermark）

4.后面几个以此类推，直到Event Time为：1648197590000的数据进来的时候，前一条数据的WaterMark为1648197589000，于是更新当前的WaterMark为1648197590000，Flink认为1648197590000之前的数据都已经到达，且达到了窗口的触发条件，开始进行计算。可以看到，设置了最大允许乱序时间后，WaterMark要比原来低5秒，可以对延迟5秒内的数据进行处理，窗口的触发条件也同样会往后延迟关于延迟时间，请结合业务场景进行设置。

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