Flink流处理（四）- 时间语义

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Flink流处理的时间窗口

Flink流处理的时间窗口对于流处理系统来说,流入的消息是无限的,所以对于聚合或是连接等操作,流处理系统需要对流入的消息进行分段,然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作. 消息的分段即称为窗口,流处理系统支持的窗口有很多类型,最常见的就是时间窗口,基于时间间隔对消息进行分段处理.本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口. 对于目前大部分流处理系统来说,时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟来进行切分,这种方式实现起来比较容易,不会阻塞消息处理.但是可能无法满足某些应用的要求,…

Flink流处理（四）- 时间语义

4. 时间语义(Time Semantics) 这章我们会介绍时间语义,以及在流中,对于时间的各种不同的概念的描述.同时我们也会讨论一个流处理器在事件乱序的情况下,如何能提供精准的结果,以及如何使用流对历史events进行处理. 一分钟的含义假设我们要持续的对流计算并生成结果,例如每一分钟.这里的“一分钟”在流处理应用里到底意味着什么呢? 考虑这么一个场景,一个程序用于分析手机网游用户的events.用户属于各个小队.基于小队成员达成游戏给定目标的速度,应用收集小队的信息并在游戏中给出奖励,例…

Apache Flink流式处理

花了四小时,看完Flink的内容,基本了解了原理. 挖个坑,待总结后填一下. 2019-06-02 01:22:57等欧冠决赛中,填坑. 一.概述 storm最大的特点是快,它的实时性非常好(毫秒级延迟).为了低延迟它牺牲了高吞吐,并且不能保证exactly once语义. 在低延迟和高吞吐的流处理中,维持良好的容错是非常困难的,但为了得到有保障的准确状态,人们想到一种替代方法:将连续时间中的流数据分割成一系列微小的批量作业(微批次处理).如果分割得足够小,计算几乎可以实现真正的流处理.因为存在…

Flink流处理（三）- 数据流操作

3. 数据流操作流处理引擎一般会提供一组内置的操作,用于对流做消费.转换,以及输出.接下来我们介绍一下最常见的流操作. 操作分为无状态的(stateless)与有状态的(stateful).无状态的操作不包含任何内部状态.也就是说,处理此event时,并不需要任何其他历史event的信息,也不需要保存它自己的信息.无状态的操作易于并行,因为events可以以它们到达的顺序,相互独立的被处理.在出现错误时,无状态operator可以被简单的重新执行,从它丢失数据的点开始继续执行即可. 有状态的o…

带你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎

摘要:Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架. 本文分享自华为云社区<[云驻共创]手把手教你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎>,作者: 萌兔之约. Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架.Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算,还能提供批量数据处理.相较于市面上的其他数据处理引擎,它采用的是基于流计算来模拟批处理. 一.Flink原理及架构 Flink简介 Apache…

02-flink时间语义与 Window 基础概念与实现原理

Flink 多种时间语义对比 Flink 在流应用程序中支持不同的 Time 概念,就比如有 Processing Time.Event Time 和 Ingestion Time.下面我们一起来看看这三个 Time. Processing Time Processing Time 是指事件被处理时机器的系统时间. 如果我们 Flink Job 设置的时间策略是 Processing Time 的话,那么后面所有基于时间的操作(如时间窗口)都将会使用当时机器的系统时间.每小时 Processin…