flink streaming eventtime watermark

最新推荐文章于 2025-01-06 17:20:43 发布
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分类专栏： Flink-实战 文章标签： flink
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huang_rx/article/details/106874695
本文详细介绍了Apache Flink流处理中的Event Time概念，以及Watermark在处理乱序事件中的作用。通过理解Event Time，读者可以更好地掌握如何在Flink中处理时间窗口和数据延迟问题。 

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import
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[Flink]Flink1.3 Stream指南六 事件时间与处理时间
SmartSi
10-27 5768
Flink在数据流中支持几种不同概念的时间。1. 处理时间 Processing TimeProcessing Time(处理时间)是指执行相应操作机器的系统时间(Processing time refers to the system time of the machine that is executing the respective operation.)。当一个流程序以处理时间来运行时，
flink 1.10.1的三种部署模式
huangrunxing的专栏
06-20 1265
首先准备好家伙 下载flink 1.10.1 https://mirror.bit.edu.cn/apache/flink/flink-1.10.1/flink-1.10.1-bin-scala_2.11.tgz 下载jdk https://download.oracle.com/otn/java/jdk/8u202-b08/1961070e4c9b4e26a04e7f5a083f551e/jdk-8u202-linux-x64.tar.gz local模式 tar -zxvf flink-1.10
Flink Streaming (DataStream API) Event Time
Yore - Home
10-20 441
本文主要介绍了Flink DataStream 事件时间（Event Time），其中包含水印（Watermarks）生成、水印策略、水印使用与编写、Kafka 连接器与水印、内置水印生成器等知识点。
【Flink】Flink的处理函数、TopN案例和侧输出流
克里斯的博客
04-04 2296
在更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如 map，filter，或者 window），而只是提 炼出一个统一的“处理”（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自 定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作“处理函数”（process function）。 在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state）以及时间（time）。这就相当于对流有了完全的控制权。 一、基本处理函数（ProcessF...
基于flink的电商用户行为数据分析【4】| 恶意登录监控
大数据梦想家
11-28 6153
基于flink的电商用户行为数据分析之【恶意登录监控】，另附超强 CEP 讲解，真的不点进来学习一下吗!!!
Flink01-常见核心概念分析
石上清泉
03-13 304
本文主要介绍Flink中的核心概念以及源码分析
flink的EventTime和Watermark
weixin_43839095的博客
01-06 1290
Nullable@Override// 生成watermark@Override//获取事件时间@OverrideSystem.out.println("系统当前时间:"+ DateUtil.date());System.out.println("当前水位时间："+DateUtil.date(context.currentWatermark()));
Flink之EventTime与Watermark详解
lixinkuan的博客
02-01 1898
一、EventTime的引入 在Flink的流式处理中，绝大部分的业务都会使用eventTime，一般只在eventTime无法使用时，才会被迫使用ProcessingTime或者IngestionTime。 如果要使用EventTime，那么需要引入EventTime的时间属性，引入方式如下所示： val environment: StreamExecutionEnvironment ...
详细讲清楚Flink中使用EventTime+Watermark解决乱序问题
weixin_43857576的博客
12-24 2451
一般来说，以事件时间为时间语义，如果一个时间流不按事件时间递增的顺序到达Flink作业中，则称此流数据为乱序（out-of-order)数据流。下面给出一个乱序数据流的示意图 现假设所有传感器的时间是同步的，那么传感器中监测到的事件数据，理论上的顺序为1、2、3、3、5、6、7、9.但经过网络传输后到达Flink作业时的顺序为2、3、1、7、3、5、9、6，不少事件时间次序颠倒，形成乱序。其中有两个时间戳为3的事件数据，有是不同可能Key的时间戳，也可能是传感器重发了两次3.因此，在真正的分布式环境中，要
【Flink】WaterMark与EventTime
小河成大海的博客
11-27 2008
【Flink重难点辨析】WaterMark与EventTime WaterMark Flink中测量事件时间的进度的机制就是watermark(水印). watermark作为数据流的一部分在流动, 并且携带一个时间戳t。 一个Watermark(t)表示在这个流里面事件时间已经到了时间t, 意味着此时, 流中不应该存在这样的数据: 他的时间戳t2<=t (时间比较旧或者等于时间戳)。 1、衡量事件时间的进展。 2、是一个特殊的时间戳，生成之后随着流的流动而向后传递(广播方式)。 3、用来处理数据乱序
Flink——实战：EventTime结合Watermark应用案例
困而学之，学思并重
04-26 1112
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。
Flink Streaming专题 -1 FlinkStreaming 概述和事件时间EventTime解读
augus_one的博客
01-30 1019
1.Streaming 1.1 Overviewer （1）Data Sources DataSources 操作 可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 方式将source加入到集群内部中，Flink预先提供了很多Source方法来帮助你来实现数据操作。当然也可以通过实现SourceFunction 的方式来实现非并行数据...
Flink随数据流动的四种StreamElement简述
catkint的博客
03-16 1451
Flink为了完成不同的任务，在DataStream中流动的不止是我们的业务数据StreamRecord，还有其余三种标记，分别是Watermark，StreamStatus，LatencyMarker。这四个类继承自StreamElement。 (注：有些人可能有疑惑，checkpoint barrier不是插入了数据流中吗？是的，checkpoint barrier也是随着数据流动，但是它不...
Flink1.13：报错No ExecutorFactory found to execute the application.
huangrunxing的专栏
09-07 1141
错误如下： Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: No ExecutorFactory found to execute the application. at org.apache.flink.core.execution.DefaultExecutorServiceLoader.getExecutorFactory(DefaultExecutorServiceLoader.java:88) at org.apac.
Flinksql 读取kafka问题
huangrunxing的专栏
06-03 1038
一个线上flink1.12 sql 读取kafka源的发现，刚开始用这个东西，发现了就及时记录，建kafka表的时候，字段名字要和toplic里面的字段一致，大小写要保持一致，不然读不到数据，er
Flink1.12 API 读取并执行SQL文件，实现FLINKSQL SHELL功能
huangrunxing的专栏
07-30 979
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"&g
Flink1.12 API消费OGG推送的kafka写入Oracle
huangrunxing的专栏
07-30 946
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/mav
flink1.8.2 on yarn 运行在jdk1.7环境上
huangrunxing的专栏
06-16 876
要知道flink是建立在jdk1.8上面的，奈何集群环境的是1.7 flink-conf.yaml 追加三行 env.java.home: /opt/jdk1.8.0_31 containerized.master.env.JAVA_HOME: /opt/jdk1.8.0_31 containerized.taskmanager.env.JAVA_HOME: /opt/jdk1.8.0_31 ...
flink错误：Field expressions are only supported on POJO types, tuples, and case classes
huangrunxing的专栏
09-07 812
D:\SoftWareHome\java\bin\java.exe "-javaagent:D:\SoftWareHome\IntelliJ IDEA 2021.1.2\lib\idea_rt.jar=62554:D:\SoftWareHome\IntelliJ IDEA 2021.1.2\bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath D:\SoftWareHome\java\jre\lib\charsets.jar;D:\SoftWareHome\java\jre\lib\.
flink sql watermark 字段 依赖jar包
最新发布
04-02
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy; public class WatermarkExample { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = ...
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