Flink流计算编程--watermark（水位线）

最新推荐文章于 2024-11-23 02:01:40 发布
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博客提及了watermark和window处理乱序的相关内容，在信息技术领域，这可能涉及到数据处理、流处理等方面，通过watermark和window机制可有效应对数据乱序情况。
flink学习记录之水位线
pasen_newer的博客
02-23 1969
水位线的概念理解及工作原理： watermark是用于处理由于网络、背压等原因产生的乱序事件，窗口结束时间+延迟时间=最大waterMark值，即当waterMark值大于的上述计算出的最大waterMark值，该窗口内的数据就属于迟到的数据，无法参与window计算；代码中生成水位线的时间（即调用assignTimestampsAndWatermarks（WatermarkStrategy<T>watermarkStrategy）方法的时间）可为source之后，也可为使用算子之后，。 真
Flink流计算编程--watermark（水位线）简介
君永夜
08-29 539
一篇非常好的 Flink watermark 水印的文章，简洁易懂。转载：Flink watermark简介以及测试详细过程
flink.9 水位线
笔生花的博客
03-09 1594
flink为每个分区维持一个水位线,流入该分区的数据流中会附带新的水位线,新的水位线和分区中已经存在的水位线比较,保存最大的那个,因为水位线是递增的. 如上图，一个任务会为它的每个分区都维护一个分区水位线(partition watermark)，当收到每个分区传来的水位线时，任务首先会让当前分区水位线的值与接收的水位线值相比较，如果新接收的水位线值大于当前分区水位线值，则会将对应的分区水位线值更新为较大的水位线值(如上图中的2步骤)，接着，任务会把事件时钟调整为当前分区水位线值的最小值，如上图步骤2 ，
spark 水位线
weixin_42599558的博客
12-19 366
Spark 水位线是指在 Spark Streaming 程序中，用来标记数据的处理进度的一个概念。它表示已经处理过的数据的最大偏移量，也就是说，Spark Streaming 程序将从这个偏移量之后的数据开始进行处理。 当 Spark Streaming 程序处理数据时，它会将数据分成一些批次进行处理，每个批次的数据会被分配到不同的 Executor 进程进行处理。当一个批次处理完成后，Spar...
关于flink watermark水位线的理解
asdf1368822590的博客
06-23 414
本文章基于以下两个视频的一点理解： https://www.bilibili.com/video/BV1qy4y1q728?p=51 https://www.bilibili.com/video/BV1qy4y1q728?p=52 假设以event-time作为时间，延迟2秒，窗口大小是5秒。 注意：flink可以同时存在两个窗口的数据在等待计算。 理解一： 1、时间戳1的数据到来，时间范围在[0,5)内，数据进入桶[0,5) 2、时间戳4的数据到来，时间范围在[0,5)内，数据进入桶[0,
Flink--Watermark（水位线）与时间语义
MLwodejia的博客
02-25 432
Flink--Watermark（水位线）与时间语义时间语义设置Event TimeWatermark（水位线）Watermark 的传递、引入和设定watermark 的传递watermark 的引入TimestampAssignerwatermark 的设定 时间语义 Event Time：事件创建的时间 Ingestion Time：数据进入Flink的时间 Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关 问：哪种时间语义更重要？ 答：不同时间语义有不同的应用场合，更关心
实时数据开发|简单理解Flink流计算中解决乱序的机制--水位线
最新发布
锵锵锵锵蒋的博客
11-23 918
一分钟看懂Flink水平线机制
Flink流计算编程--在WindowedStream中体会EventTime与ProcessingTime
lmalds的专栏
06-17 1万+
Flink DataStream EventTime
flink 时间语义、水位线（Watermark）、生成水位线、水位线的传递
热门推荐
不是一枚开发
06-03 7万+
  在flink中，当希望对数据按照时间窗口来进行收集计算时，时间的衡量标准就非常重要   如图：在事件发生之后，生成的数据被收集起来，首先进入分布式消息队列，然后被 Flink 系统中的 Source 算子读取消费，进而向下游的转换算子（窗口算子）传递，最终由窗口算子进行计算处理。   在这个过程中，有两个非常重要的时间点：一个是数据产生的时间，把它叫作（Event Time）；另一个是数据真正被处理的时刻，叫作（Processing Time）;窗口操作以那种时间作为衡量标准，就是所谓的（Notion
Flink详解系列之五--水位线（watermark）
wr_java的博客
04-13 2472
在进行窗口处理时，不可能无限期的等待延迟数据到达，当到达特定watermark时,认为在watermark之前的数据已经全部达到(即使后面还有延迟的数据), 可以触发窗口计算，这个机制就是 Watermark(水位线)，具体如下图所示。如果水位线设置的过于宽松，好处是计算时能保证近可能多的数据被收集到，但由于此时的水位线远落后于处理记录的时间戳，导致产生的数据结果延迟较大。如果设置的水位线过于紧迫，数据结果的时效性当然会更好，但由于水位线大于部分记录的时间戳，数据的完整性就会打折扣。3.2 水位线分配器。
spark 统计汉字字数_Spark结构化流中的水位线
weixin_30015509的博客
02-01 397
对于流处理引擎来说，处理延迟到达的事件是至关重要的功能。 解决这个问题的方法是加水位线的概念。 从Spark 2.1开始，结构化流API就支持它。什么是水位线？加水位线是一种有用的方法，可帮助流处理引擎处理延迟。 基本上，水印是一个阈值，用于指定系统等待延迟事件的时间。 如果到达事件位于水位线之内，它将用于更新查询。 否则，如果它早于水位线，它将被丢弃，并且流引擎不会对其进行进一步处理。> ...
flink的WaterMark(水位线)函数
weixin_45896475的博客
03-05 522
flink的WaterMark(水位线)函数 简介 WaterMark中文翻译过来是水位线,是flink的一种雁延迟触发机制,通常跟EventTime结合使用 大意就是等等迟到的数据. 使用 1.要设置使用EventTime作为时间标准,env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) 2.要提取EventTime作为Tim...
【Flink】（五）时间语义和水位线 (Watermark)
云祁QI
05-15 1900
文章目录一、Flink 中的时间语义二、EventTime 的引入三、 Watermark（水位线）3.1 基本概念 一、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：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
【FLink】水位线（Watermark）
lxtx
11-21 5825
在Flink中，用来衡量事件时间进展的标记，就被称作“水位线”（Watermark）。说白了就是事件时间戳。
在Flink SQL中使用watermark进阶功能
weixin_45249411的博客
03-24 2597
在Flink SQL中使用watermark进阶功能在Flink1.18中对Watermark的很多进阶功能（比如watermark对齐）通过datastream api很容易使用。在sql中使用不是很方便，在Flink1.18中对这些功能进行扩展。在sql中也能使用这些功能。只有实现了接口的源连接器(source connector)（比如kafka、pulsar）才可以使用这些进阶功能。这些进阶的功能都可以使用dynamic table options或 hint进行配置，如果用户同时使用dynamic
flink中通用的watermark设置代码模板（基于1.14版本）
weixin_43816721的博客
05-16 621
Flink学习
Flink之究极通俗详解Watermark与EventTime
KGC的博客
04-14 585
运营小姐姐：我想要个实时模型每隔5秒统计下最近10秒的呼出失败用户
Flink自定义事件事件和水位线
东城庞太师
05-26 520
目录 主类 pom.xml 结果输出 主类 package myflink.EventTime; import org.apache.flink.api.common.eventtime.*; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.TimeCh.
Flink Watermark机制
chanyue123的博客
06-23 2206
flink watermark详解
Flink流计算与批处理实战教程
DataStream API 是 Flink 最核心的编程接口之一，用于处理无界数据流，支持窗口（Window）、时间语义（Event Time / Processing Time）、水位线（Watermark）等高级特性。而 DataSet API 虽然在 Flink 1.12 后已被...
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