Flink事件时间处理和水印

最新推荐文章于 2025-02-10 17:48:57 发布
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文章标签： Flink
本文解析了 Apache Flink 中 Event Time 的概念及其应用场景，介绍了如何利用 Flink 处理事件时间戳来实现更精确的数据流处理。

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sunhaoning
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Flink 时间流处理
chanyue123的博客
03-29 3094
讲解flink中时间的分类，以及时间在水位线、窗口计算中的应用
【Flink】Flink 源码之时间处理
九师兄
01-16 1585
1.概述 转载：Flink 源码之时间处理 2.Flink支持的时间类型 EventTime： 每条数据都携带时间戳。Operator处理数据的时候所有依赖时间的操作依据数据携带的时间戳。可以支持乱序数据的处理。时间戳信息可以在数据源产生数据的时候指定（SourceFunction的中调用context的collectWithTimestamp收集元素），也可以使用DataStream的assignTimestampsAndWatermarks指定。通常来说在每条数据中会有一个字段存储时间戳信息。 Pr.
Flink之对时间的处理
qq_33483616的博客
08-07 743
重写processElement()，对每个输入元素注册定时器，但会自动去重重写onTimer()，定时器触发时执行的逻辑根据时间特征的不同，具体如下：处理时间——调用Context.timerService().registerProcessingTimeTimer()注册；onTimer()在系统时间戳达到Timer设定的时间戳时触发。事件时间——调用Context.timerService().registerEventTimeTimer()注册；
Flink -time(处理时间，事件时间，水位线)
weixin_48370579的博客
07-24 396
Flink -time(处理时间，事件时间，水位线) 1. flink基石 2. Time 3. 统计时间 package com.wt.flink.core import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingProces...
5 Flink的时间和窗口操作
最新发布
qq_21451945的博客
02-10 1161
Flink中窗口划分的时候是以时间作为划分标志，在Flink中对于时间有三种不同的语义，分别如下事件产生时间，也就是数据本身带的时间事件摄入时间，是指数据到达Flink程序时当前的系统时间也就是被source模块处理的时间事件处理时间，是指数据被对应算子处理的当前系统时间，这里一般是配合窗口使用，所有是指数据被窗口函数处理时的当时系统时间注意：在Flink1.12版本之后默认的是event-time，之前是process-time。
Flink 事件时间与处理时间
qq：489366879
04-19 3099
Flink 在数据流中支持几种不同概念的时间。 1. 处理时间 Processing Time(处理时间)是指执行相应操作的机器系统时间，是操作算子在计算过程中获取到的所在主机的系统时间。当用户选择使用处理时间时，所有和时间相关的算子，例如 Windows 计算，在当前任务中所有的算子直接使用所在主机的系统时间。例如，一个基于处理时间按每小时进行处理的时间窗口将处理一个小时内（以系统时间为标准）到达指定算子的所有的记录。 处理时间是最简单的一个时间概念，不需要在数据流和机器之间进行协调。具有...
【Flink】（四）Flink事件时间处理和水印
qianchun22的博客
01-18 1427
Flink事件时间处理和水印 1、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算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是 Processing Tim
Flink 时间属性及 WATERMARK 水印
实践出真知
08-03 1394
水位线的生成是一个基于事件时间的机制，主要目的是处理乱序数据，确保窗口计算的准确性。通过设定一个最大延迟时间，水位线可以有效地处理乱序事件，并在适当的时间点触发窗口计算。
Flink事件时间、水印以及迟到数据处理的个人理解
Wei_HHH的博客
12-04 1368
Flink中的时间概念 Flink在流式传输程序中支持不同的时间概念： ProcessingTime: 处理时间，正在执行操作的机器的时间 EventTime: 事件时间，事件发生的时间 IngestionTime：摄取时间，时间进入Flink的时间 区别 处理时间是一种比较简单的时间概念，不需要流和系统之间进行协调，可以提供最佳的性能和最低的延迟。但是在分布式环境中，多台机器的处理时间无法做到严格一致，无法提供确定性的保障。而事件时间是事件产生的时间，是Flink DataStream中的数据元素自
Flink时间【事件时间、摄取时间、处理时间】与水印概述
踏雪无痕
05-13 4019
一.事件时间 事件时间是每个事件在其生产者上创建的时间。 该时间通常在它们进入Flink之前嵌入到记录中，并且可以从每个记录中提取事件时间戳。在事件时间中，时间的进度取决于数据，而不取决于任何时钟。事件时间程序必须指定如何生成“ 事件时间水印”，这是一种表示事件时间进展的机制。 在理想情况下，事件时间处理将产生完全一致且确定的结果，而不管事件何时到达或它们的顺序如何。但是，除非已知事件是按时间戳（按时间戳）到达的，否则事件时间处理会在等待无序事件时产生一定的延迟。由于只能等待有限的时间，因此这限制了确定性事
Flink—窗口、时间和水印
weixin_54707168的博客
09-03 600
事件时间指的是数据产生的时间，这个时间一般由苏韩剧生产方自身携带，如Kafka消息，每个生成的消息中自带一个时间戳代表每套数据的产生时间。处理时间是指数据被Flink框架处理时机器的系统时间，Processing Time是Flink的时间系统中最简单的概念，但是这个时间存在一定的不确定性，比如消息到达处理节点延迟等影响。如果需要处理此类问题，建议使用 EventTime。摄入时间是事件进入Flink系统的时间，在Flink的Source中，每个事件会把当前事件作为时间戳，后续做窗口处理会基于这个时间。
Flink的窗口操作和时间处理
止于终老的博客
06-07 496
Flink作为一个流处理框架，提供了强大的窗口操作和时间处理功能，能够对无限数据流进行有限范围的计算和聚合。本篇博客将介绍Flink的窗口操作和时间处理的概念和用法。
Flink基础知识 ---事件时间与处理时间
happyfreeangel的博客
11-11 2921
事件时间与处理时间要谈论无限数据处理，需要清楚地了解所涉及的时间域。在任何数据处理系统中，通常有两个我们关心的时间域：事件时间这是事件实际发生的时间。 处理时间这是在系统中观察事件的时间。 并非所有的用例都关心事件时间（如果你的事情没有，那么万岁！你的生活会更容易），但很多人都这么做。示例包括表征用户随时间的行为，大多数计费应用程序以及许多类型的异常检测，仅举几例。 在理想的世界中，事件时间和处理...
Flink之数据乱序处理
datacreating的博客
03-14 3238
理想情况下，数据都是严格有序的，但现实中的数据往往都存在乱序的情况。
Flink水印浅记
unknown_sukie的博客
08-31 189
水印：个人对于水印的理解，waterMark触发窗口函数执行的判定条件，可以看作对每一个数据的处理时间进行延时，但真正的机制是通过控制窗口函数的触发时间来处理延时数据。 1 def assignTimestampsAndWatermarks( assigner: AssignerWithPeriodicWatermarks[T]):DataStream[T] = { asScalaStream(...
大数据-玩转数据-Flink 水印
s_unbo的博客
08-28 735
是指的执行操作的各个设备的时间，对于运行在处理时间上的流程序, 所有的基于时间的操作(比如时间窗口)都是使用的设备时钟。比如, 一个窗口算子创建了一个长度为1小时的窗口,那么这个算子需要知道事件时间已经到达了这个窗口的关闭时间，从而在程序中去关闭这个窗口。例如，在程序中， 即使处理时间和事件时间有相同的速度， 事件时间可能会轻微的落后处理时间。另外一方面使用事件时间可以在几秒内处理已经缓存在Kafka中多周的数据，这些数据可以照样被正确处理, 就像实时发生的一样能够进入正确的窗口。
Flink系列之：Generating Watermarks生成水印
zhengzaifeidelushang的博客
06-17 984
为了使用事件时间，Flink 需要知道事件时间戳，这意味着流中的每个元素都需要分配其事件时间戳。这通常是通过使用 TimestampAssigner 从元素中的某些字段访问/提取时间戳来完成的。时间戳分配与生成水印密切相关，水印告诉系统事件时间的进展情况。可以通过指定 WatermarkGenerator 来配置它。Flink API 需要一个包含 TimestampAssigner 和 WatermarkGenerator 的 WatermarkStrategy。
深入理解与应用Flink中的水印机制
weixin_42487706的博客
01-16 787
深入理解flink
Flink学习之旅：（二）构建Flink demo工程并提交到集群执行
小健的博客
10-18 1173
在idea中创建一个 名为 MyFlinkFirst 工程。
Flink水印机制解析：事件时间和处理时间
水印机制是Flink中处理事件时间流的关键组成部分，它使得系统能够有效地应对数据流中的延迟，保持处理的一致性和准确性，同时保持高效率的实时计算。理解和正确使用水印对于构建可靠的大数据实时分析应用至关重要。
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