大数据_Flink_Java版_数据处理_事件时间语义下的窗口测试(2)_迟到数据处理---Flink工作笔记0059

本文详细介绍了Flink在处理大数据时如何应对事件时间语义下的窗口测试,特别是如何处理迟到数据。通过设置waterMark延迟和allowedLateness,确保数据乱序情况下仍能正确计算。同时,利用侧输出流处理无法在窗口内处理的迟到数据,保证数据的准确性和完整性。

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我们继续来看,我们说waterMark可以处理,乱序数据.

 

那么这里,[195,210) [210,225)

可以看到我们之前测试了,1547718227这个时间戳来了以后, [210,225)这个窗口

才关闭.

所以,如果227,这个时间戳来了以后,又来了225,226,发生了这样的乱序,也没问题对吧

因为我们设置了2秒的waterMark的延迟对吧,所以这样也是可以hold住的

 然后我们再看,上面这里,如果数据比较乱,乱的程度比较大,我们说,我们可以在设置一个数据延迟,

.allowedLateness这个对吧,我们设置延迟Time.minutes(1),这里延迟1分钟,这时候,当15秒到了以后

会先输出结果,但是这个时候窗口不会关闭,然

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