Flink理解时间和watermark机制原理

最新推荐文章于 2025-06-11 09:34:15 发布
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深入浅出Flink 10之 WaterMark机制原理
澜水清风的博客
07-14 2893
Flink 10之 WaterMark机制原理1 WaterMark的定义2 需求(深入理解WaterMark)3 计算window的触发时间5 WaterMark+Window 处理乱序时间6 迟到太多的事件7 多并行度下的WaterMark（了解） 1 WaterMark的定义 使用eventTime的时候如何处理乱序数据？ 我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部 分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也
【FLINK】浅谈Flink中WaterMark原理和特点
SmallScorpion
03-01 1444
首先我们需要知道 当Flink以Event Time(事件时间) 模式处理数据时。Flink会以处理的数据自身所带的时间戳来对代码中基于时间的算子进行逻辑和计算。 WaterMark为单调递增的一个特殊的数据 定义一条数据流 定义窗口和WaterMark 第一条数据 第二条数据 第三条数据 第四条数据 第五条数据 第六条数据 第七条数据 第八条数据 第九条数据 第十条数据 第十一条数据 第十二条数据 第十四条数据 通过暴力的画图已经有了一个比较清晰的了解了对于Wat
Flink WaterMark原理与实现
weixin_38255219的博客
06-18 657
一、WaterMark作用 在使用 EventTime 处理 Stream 数据的时候会遇到数据乱序的问题，流处理从 Event(事 件)产生，流经 Source，再到 Operator，这中间需要一定的时间。虽然大部分情况下，传输到 Operator 的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因而导致乱序的产生，特别是使用 Kafka 的时候，多个分区之间的数据无法保证有序。因此， 在进行 Window 计算的时候，不能无限期地等下去，必须要有个机制来保证在特定的时间后， 必须触发
Apache Flink 中 Watermark 机制详解及其核心原理与应用示例
木南曌的博客
03-20 1011
在 Apache Flink 流处理框架中，Watermark 是一个关键的时间概念，用于处理事件时间窗口（event-time processing）中的乱序事件问题。由于网络延迟等因素，事件可能会乱序到达，为了确保在某个时间窗口内完成所有相关的事件处理，Flink 引入了 Watermark 机制。水印是一个特殊的时间戳，代表了某个时间点之前的数据理论上应该都已经到达了系统，即“最多允许的延迟”。一旦水印时间戳超过了窗口结束时间，窗口就可以被认为是完整的，并触发窗口计算。
Flink原理：这一次带你彻底搞懂watermark
foureyes
04-23 1607
文章目录背景定义生成1. 生成时机2. 生成方式更新规则1. 单并行度2. 多并行度传播窗口触发时机分析1. 示例一2. 示例二3. 示例三如何设置最大乱序时间延迟数据处理1. 定义2. 触发条件3. 示例延迟数据重定向 背景 我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，...
【原理】Flink如何巧用WaterMark机制解决乱序问题
weixin_52346300的博客
11-04 1014
这是彭文华的第91篇原创问：数据工程师最期望数据怎么来？答：按顺序来。MapReduce当初能用起来，就是因为Map阶段对所有数据都进行排序了，后面的Reduce阶段就可以直接用排序好的...
Flink最佳实践 - Watermark原理及实践问题解析
qq_36822400的博客
04-30 2223
原文链接: Flink最佳实践 - Watermark原理及实践问题解析 - Liebing’s Homepage Watermark在Google的The Dataflow Model论文中被首次提出, 它在基于Event Time的流处理中具有重要作用, 是一种平衡计算结果准确性和延迟的机制. 虽然Watermark的概念不难理解, Flink中也有完善的Watermark策略, 但是在实际场景中生成合理的Watermark却并非那么简单, 在并行流下更是可能会出现多种问题. 本文在简单介绍Wate.
深入理解 Flink（四）Flink Time+WaterMark+Window 深入分析
weixin_44512041的博客
01-10 1186
Event Time + WaterMark 是 Flink 处理乱序数据的有效机制，本章节将深入分析 Flink 的 Time 与 WaterMark，使读者对其有更为深刻的理解。
Flink水位线之watermark原理及实战
test_test111的专栏
07-22 1128
watermark概念 Flink 实际上是用 watermarks来实现 Event - Time 的功能。watermark在Flink中也属于特殊事件，其精髓在于当某个运算值收到 。带有时间戳“T”的watermarks时就意味着它不会接收到新的数据了。 使用watermark的好处在于可以准确预估收到数据的截止时间。举例，假设预期收到数据时间与输出结果时间的时间差延迟 5分钟，那么Flink 中所有的windows Operator 搜索 3点至4点的数据，但因为存在延迟需要再多等5 分钟直至收
第六章 Flink原理之WaterMark详解
qq_27924553的博客
10-19 3358
Flink原理之WaterMark详解
Flink WaterMark水位线（水印）的深入理解
qq_31866793的博客
02-05 3305
1，最近看书，结合一些视频，对水印的原理完全的理清楚了，也是个搬运工行为吧，希望做个总结，防止遗忘。 我们首先得知道watermaker的作用： 1）非常重要的作用是解决数据乱序的，如果你的数据是有序的，使用它意义不大 2）到了窗口关闭时间而不是立马触发窗口计算，而是等待一段时间，等迟到的数据进来。 我们看下图代码就可以知道： 所以要触发水印，总结就是为2个条...
【Flink】watermark的基本原理和简单案例
关于我转生变成程序猿这档事
05-11 709
文章目录好文分享watermark简单介绍概述简单案例watermark && 滚动窗口watermark && 滑动窗口 好文分享 关于watermark的解读，有两篇文章对我来说都比较有用： 一、《Flink Event Time Processing and Watermarks》 二、《[白话解析] Flink的Watermark机制》 当然，官方文档永远都属于最有用的那一档： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-d
Flink中Watermark定时生成源码分析
张普的专栏
02-03 1663
点击箭头处“蓝色字”，关注我们哦！！watermark的生成策略有两种：一种是周期性生成，另外一种是根据特定标记生成。在实际使用中大多数情况下会选择周期性生成方式也就是AssignerW...
全网最详细Flink之Watermark机制
叁木大数据
05-13 4670
一、Flink之Watermark 在上一篇文章中我们介绍了窗口相关的内容，那么问题来了，假如我们实时处理蒸漂亮同学的行为，结果蒸漂亮恰好网络异常，本来我们窗口设置的5秒一算，而她刚才的行为恰巧属于上一个5秒窗口A计算的，但是网络异常后使得她的这次行为数据进入了到了下一个5秒B中计算。那么我们的计算是不是就存在了问题！！所以这时我们就需要去了解下咱们的Watermark了，当然为了理解的更清晰会再举例介绍！ 1.1 基本概念之是什么 推迟窗口触发的时间，实现方式：通过当前窗口中最大的eventTime-延迟
springBoot学习整合Atomikos多数据源的分布式事务
Mynah886的博客
12-24 625
概述： Atomikos是开源的分布式事务管理器，是JTA规范的实现，支持XA协议。 XA：XA协议由Tuxedo首先提出的，并交给X/Open组织，作为资源管理器（数据库）与事务管理器的接口标准。 目前，Oracle、Informix、DB2和Sybase等各大数据库厂家都提供对XA的支持。XA协议采用两阶段提交方式来管理分布式事务。XA接口提供资源管理器与事务管理器之间进行通信的标准接口。XA协议包括两套函数，以xa_开头的及以ax_开头的。 一. Atomikos依赖 在pom.xml添加a
Flink Watermark 机制浅析(透彻)
weixin_34233421的博客
06-03 5858
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Flink Watermark 机制及总结
张普的专栏
03-22 898
作者：黄龙，腾讯 CSIG 高级工程师Flink Watermark前言Flink 水印机制，简而言之，就是在 Flink 使用 Event Time 的情况下，窗口处理事件乱序和事件延迟的一种设计方案。本文从基本的概念入手，来看下 Flink 水印机制的原理和使用方式。Flink 在流应⽤程序中三种 Time 概念Time 类型备注Processing Time事件被机...
Flink中的Watermark是什么原理？它有什么用？
Serendipity
12-11 1210
Flink中的Watermark是什么？它有什么用？ 官方文档 在流计算中事件的发生时间(Event time)和处理时间(processing time)是两个不同的概念。Flink假设数据到达是乱序的，这是著名流计算模型DataFlow的一个基本假设，也符合我们在分布式系统中的常识。简单地说，就是出于网络延迟等原因，数据到达算子并被处理（processing time）的顺序与数据产生（event time）的顺序不同。这就会为我们做事件时间的窗口统计（event-time windowing）带来
解锁Flink CDC：实时数据同步秘籍
最新发布
m0_71836706的博客
06-11 1071
Flink CDC 作为 Java 实时数据处理领域的强大工具，以其卓越的实时性、可靠性和多数据库支持能力，为企业解决了诸多数据处理难题。从原理到实战，我们深入了解了它的工作机制和应用方法，通过案例展示了其在不同场景下的高效表现。希望通过本文的介绍，能激发大家对 Flink CDC 的兴趣，鼓励更多开发者深入学习和应用这一强大的技术，在实时数据处理的领域中探索创新，如果你在学习和使用 Flink CDC 的过程中有任何问题或心得，欢迎在评论区留言分享，让我们一起交流进步！
Flink时间语义解析：EventTime与Watermark机制
理解并合理利用Flink中的时间语义和Watermark机制，对于构建高效、准确的实时数据处理系统至关重要。在实际应用中，应根据业务需求和数据特性选择合适的时间语义，并灵活运用Watermark来处理数据的乱序问题。
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