[Flink错误]Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic set

最新推荐文章于 2025-04-14 10:04:07 发布

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#flink #大数据 #big data

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14 篇文章

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在处理Flink流处理任务时，遇到一个错误提示：Record has Long.MIN_VALUE timestamp (=notimestampmarker). 时间特性未设置为'ProcessingTime'，或者忘记调用'DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)'. 该问题源于未指定时间语义，解决方案是在环境中设置时间语义为ProcessingTime，例如：env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)。这确保了Flink能正确处理事件时间。

报错:

Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic set to 'ProcessingTime', or did you forget to call 'DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)'?

在这里插入图片描述

原因:

在使用老版的窗口时,未指定时间语义,导致报错.
在这里插入图片描述

解决:

//需要设置时间语义
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);

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Flink系列：Record has Long.MIN_VALUE timestamp no timestamp marker

NIO4444

03-28

2604

目录问题可能的原因完整例子问题 Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic set to 'ProcessingTime', or did you forget to call 'DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)'? 可能的原因缺少env.setStreamTimeCharact.

Flink Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic

Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发

04-15

8042

报错： Exception in thread "main" org.apache.flink.runtime.client.JobExecutionException: Job execution failed. at org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobResult.toJobExecutionResult(JobResult.java:147) at org.apache.flink.runtime.minicluster.MiniCluste...

2 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

2 条评论

ADBOEX 2023.05.30
问题解决了,太棒了

周公解码 2022.04.14
谢谢，对我有用

Flink实战 - 周窗口-week window实现

m0_49826240的博客

05-27

1081

遇到的问题：

flink(java版本的）:Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker).

11-02

499

解决 : 设置时间语义,flink有三种时间语义 Event Time,Processing Time,Ingestion Time 设置env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);

Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic set to 'Proc...

qq_38304392的博客

07-19

471

问题： Caused by: java.lang.RuntimeException: Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic set to 'ProcessingTime', or did you forget to call 'DataStream.ass...

flink开发过程中遇到的问题

公众号[大数据技术与应用实战]，分享大数据实战案例

05-30

3964

文章目录类转换异常local class incompatible 类转换异常 cannot be cast to com.google.protobuf.Message Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.yarn.proto.YarnServiceProtos$RegisterApplicationMasterRequestProto cannot be cast to com.google.protobuf.Messa

Flink——实战：EventTime结合Watermark应用案例

困而学之，学思并重

04-26

1113

主要内容： - 从SocketSource接收数据，时间语义采用EventTime，统计用户在T分钟内的总消费金额。

Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker).

qq_42511550的博客

07-14

1549

java.lang.RuntimeException: Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic set to ‘ProcessingTime’, or did you forget to call ‘DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(…)’? at org.apache.flink.streaming.api.windowin

Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic set to ‘Proc

最新发布

主要写大数据集群一线运维和学习工作经验

04-14

929

方法为数据分配时间戳并生成水位线（Watermark），事件时间窗口仍会因缺少时间戳信息而报错。显式设置时间语义，Flink 无法从数据中获取有效时间戳，导致默认时间戳为。若业务允许基于处理时间计算，可直接替换为处理时间窗口（如。正确提取数据中的事件时间字段。水位线用于标记事件时间的进展。报错问题，并根据业务需求选择合适的时间语义。），避免窗口因等待延迟数据而过早关闭。），无需分配时间戳或生成水位线。中设置合理的乱序容忍时间（如。定义如何从数据中提取时间戳。或非时间戳值），仍会触发。

flink 报Long.MIN_VALUE timestamp错

anita9999的博客

11-20

1388

错误信息：Flink Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic 这是因为flink 1.2之前的版本默认都是processtime ，1.3版本之后都是eventtime 具体的参考内容 Flink Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristi

Flink 报错 Caused by: java.lang.RuntimeException: Record has Long.MIN_VALUE timestamp

Harrytsz的博客

12-06

3117

Caused by: java.lang.RuntimeException: Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic set to 'ProcessingTime', or did you forget to call 'DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)'? 原因: 在使用老版的窗口时,未指定时间语义,导致报错。

Fink时间戳报错(no timestamp marker)

a4736123的博客

05-27

719

flink报错：java lang RuntimeEKxception: Record has Long .MIN_VALUE timestap (=no timestamp marker) . Is the time characteristic set to "Processingtime , or did you foget to call 'Datastream.assignTimestampsAndwatermarks( … .) '? 是时间戳的问题，这时我去百度了一下，基本没有相关回答，于是

大数据培训：Flink窗口的开始时间的计算

m0_58371965的博客

02-17

646

我还记得的在我刚学习flink的时候，B站的老师说过，Flink窗口的开始时间和结束时间和你想的不一样。那个时候我好像记得老师说过，flink的窗口大小会根据你的时间单位来进行修正。然后在现如今，很多人还是不是很了解窗口机制，以及watermark。更别提什么窗口什么时候，什么时候结束。所以呢，今天从大数据培训源码角度给大家普及一下窗口什么时候开始，什么时候结束。我们可以来编写一个简单的代码，来看一下效果，我习惯用java来写flink，所以也就使用java了。 @Override public

Flink1.12.0使用过程中遇到的异常

java_xth的博客

01-20

2177

1.Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic set to 'ProcessingTime', or did you forget to call 'DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)'? 解决办法：时间窗口事件选择此方法，Time导包也需要注意，不是common.api的那个 ...

【随记】Flink 时间窗口的起始时间

qq_32495629的博客

09-09

2143

Flink 时间窗口的起始时间

Flink 中 timeWindow 滚动窗口边界和数据延迟问题调研

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09-05

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1. 说明好久不写优快云 blog，早转战Gitbook的。这次记录文章同时，顺带刷下存在感。下面进入正题：本文主要关于Flink timeWindow 窗口边界和以及延时数据处理的调研。读这篇文章需要对Flink Eventtime + WaterMark + Windows 机制有个基础了解。其次最好先阅读Flink流计算编程–watermark（水位线）简介这篇文章。本文是在阅...

Flink时间窗口代码分析

追赶者的博客

08-16

2251

本代码分析以TumblingEventTimeWindows 为例，若有疏忽，请包涵。第一步在TumblingEventTimeWindows 类中调用assignWindows（）方法。 public Collection<TimeWindow> assignWindows(Object element, long timestamp, WindowAssignerConte...

Flink intervalJoin 使用 -转载

qq_31866793的博客

12-09

2010

1.前言 Flink中基于DataStream的join，只能实现在同一个窗口的两个数据流进行join，但是在实际中常常会存在数据乱序或者延时的情况，导致两个流的数据进度不一致，就会出现数据跨窗口的情况，那么数据就无法在同一个窗口内join。 Flink基于KeyedStream提供的interval join机制，intervaljoin 连接两个keyedStream, 按照相同的key在一...

if(aTimed.time_1ms_cnt_last != aTimed.time_1ms_cnt) { aTimed.time_flag.bit.tim_1ms = 1; aTimed.time_flag.bit.tim_2ms = ((aTimed.time_1ms_cnt%2)==0); aTimed.time_flag.bit.tim_100ms = ((aTimed.time_1ms_cnt%100)==0); aTimed.time_flag.bit.tim_500ms = ((aTimed.time_1ms_cnt%500)==0); aTimed.time_flag.bit.tim_1s = ((aTimed.time_1ms_cnt%1000)==0); aTimed.time_1ms_cnt_last = aTimed.time_1ms_cnt; } 这段代码放在main函数主循环，用来根据定时器计数值判断标志位，但有可能会漏掉1s或500ms的判断，请修改，

04-11

<think>好的，我现在需要解决用户的问题：如何修改定时器标志位的判断逻辑，以确保1秒或500毫秒的触发条件不会被漏掉。首先，我需要理解用户提到的具体场景和问题。用户提到在Flink中处理水位线时，特别是在乱序流中，水位线的时间戳是当前最大时间戳减去延迟时间再减1毫秒。引用[1]中提到，这是为了确保时间戳≤t的数据全部到齐。这可能涉及到定时器的触发机制，比如在窗口计算或者事件时间处理时，定时器用来触发某个操作，比如窗口关闭。用户的问题是关于如何避免漏掉1秒或500毫秒的触发条件。可能的情况是，现有的代码在判断定时器触发时，由于某些逻辑错误或时序问题，导致某些时间点的触发被遗漏。例如，可能因为标志位没有正确设置或清除，或者在处理事件和生成水位线时，定时器的判断逻辑不够严谨。接下来，我需要考虑可能导致漏判的原因。引用[2]中提到了一些可能引起不同步的因素，比如不同的调用顺序、时序问题、浮点数计算偏差、容器的排序不确定性等。特别是涉及Coroutine或异步处理时，逻辑的执行顺序可能不确定，导致标志位未能及时更新。可能的解决方案包括： 1. **原子操作和同步机制**：确保标志位的修改是原子性的，避免多线程或异步操作中的竞争条件。使用锁或者原子变量来保证标志位的一致性和可见性。 2. **水位线生成策略调整**：检查水位线生成的时间戳是否正确，确保定时器触发的时间点考虑了水位线的延迟。例如，在生成水位线时，确保减去1毫秒的逻辑正确应用，避免因为时间戳计算错误导致定时器过早或过晚触发。 3. **定时器触发逻辑优化**：在处理每个事件时，不仅要更新状态，还要检查是否达到触发条件，并立即触发定时器，而不是等待下一个事件到来。这可能需要结合事件时间和处理时间来处理。 4. **容错机制和检查点**：利用Flink的检查点机制，确保在故障恢复时，定时器的状态能够正确恢复，避免因为故障导致标志位重置或遗漏。 5. **冗余检查**：在关键时间点（如接近1秒或500毫秒时），进行额外的条件检查，确保即使某个触发条件被遗漏，也能在后续的检查中被捕获。例如，用户可能在代码中使用了某个标志位来标记是否已经触发了定时器。如果在事件处理过程中未能正确重置该标志位，或者在生成水位线时没有正确判断时间戳，就会导致触发条件被漏掉。修改标志位的逻辑可能需要将判断和设置标志位的操作合并成一个原子操作，或者在水位线到达时强制进行一次检查。另外，考虑到Flink的事件时间处理机制，定时器的触发是基于水位线的。如果水位线的生成有误，比如延迟时间设置不正确，可能会导致定时器触发过早或过晚。需要确保水位线策略正确配置，特别是在处理乱序流时，合理设置允许的延迟时间。可能还需要查看用户的具体代码逻辑，比如定时器的注册和触发部分，标志位的使用方式，以及水位线生成的策略。例如，在onEvent方法中更新最大时间戳，并在onPeriodicEmit中生成水位线，同时在此过程中设置或清除标志位，确保定时器在正确的时间点被触发。总结来说，解决这个问题的关键点在于确保标志位的修改和检查是原子且同步的，结合水位线生成的正确时间戳，以及在处理事件时及时触发定时器，避免依赖异步或不确定的执行顺序。</think>为确保定时器标志位判断不漏掉1秒或500毫秒的触发条件，可按照以下步骤优化逻辑： ### 解决方案 1. **原子化状态管理** ```python # 使用原子变量确保线程安全 from threading import Lock timer_flags = {"1s": False, "500ms": False} lock = Lock() def update_timer_flag(interval): with lock: timer_flags[interval] = True # 标记需要触发 ``` 2. **水位线对齐机制** - 在生成水位线时强制检查待触发标志 ```python def on_watermark(timestamp): current_time = timestamp if current_time % 1000 == 999: # 对齐到1秒边界（999毫秒） if timer_flags["1s"]: trigger_action("1s") timer_flags["1s"] = False elif current_time % 500 == 499: # 对齐到500毫秒边界 if timer_flags["500ms"]: trigger_action("500ms") timer_flags["500ms"] = False ``` 3. **双重时间窗口保障** ```python def process_event(event): # 事件处理阶段预标记 if event.timestamp % 1000 > 990: # 最后10ms内的事件 update_timer_flag("1s") # 水位线到达时最终触发（见步骤2） ``` ### 关键技术点 1. **事件时间对齐**：根据Flink水位线特性，触发点应设置在时间窗口末端减1毫秒的位置。例如1秒窗口对应999毫秒水位线，此时所有≤999ms的数据已到齐[^1] 2. **状态可见性保障**：通过锁机制确保多线程/协程环境下标志位的修改具备原子性，避免因执行顺序不确定导致的漏判[^2] 3. **冗余触发检查**：在事件处理阶段预标记+水位线到达时终判的双重保障机制，即使某个环节漏标记，仍可通过时间窗口末端的强制检查触发 ### 优化示例代码 ```python class TimerProcessor: def __init__(self): self.lock = Lock() self.last_1s_trigger = -1 self.last_500ms_trigger = -1 def on_event(self, event_time): with self.lock: # 1秒条件预判 if (event_time // 1000) > self.last_1s_trigger: self.last_1s_trigger = event_time // 1000 # 500ms条件预判 if (event_time // 500) > self.last_500ms_trigger: self.last_500ms_trigger = event_time // 500 def on_watermark(self, watermark_time): current_1s = watermark_time // 1000 current_500ms = watermark_time // 500 if current_1s > self.last_1s_trigger: trigger_action("1s") self.last_1s_trigger = current_1s if current_500ms > self.last_500ms_trigger: trigger_action("500ms") self.last_500ms_trigger = current_500ms ```