Flink中的时间类型和窗口是非常重要概念,是学习Flink必须要掌握的两个知识点. Flink中的时间类型 时间类型介绍 Flink流式处理中支持不同类型的时间.分为以下几种: 处理时间 Flink程序执行对应操作的系统时间.所有基于时间的操作(例如:时间窗口)都将使用运行相应operator的系统时间.例如:每个小时的处理时间窗口包括在系统时间范围内所有operator接收到的记录.例如:如果应用程序在09:15开始运行,则第一个滚动时间窗口将包括:09:15 – 10:00 之间的处理事件…

使用flink-1.9.0进行的测试,在不同的并行度下,Flink对事件时间的处理逻辑不同.包括1.1在并行度为1的本地模式分析和1.2在多并行度的本地模式分析两部分.通过理论结合源码进行验证,得到具有说服力的结论. 一.使用并行度为1的本地模式测试 1.1.Flink时间时间窗口代码,使用SocketSource: package com.mengyao.flink.stream.window; import java.text.SimpleDateFormat; import java.ut…

生成Timestamp和Watermark 的三个重载方法介绍可参见上一篇博客: Flink assignAscendingTimestamps 生成水印的三个重载方法 之前想研究下Flink是怎么处理乱序的数据,看了相关的源码,加上测试,发现得到了与预期完全不相同的结果. 预期是:乱序到达的数据,flink可以基于数据的事件时间,自动整理数据,依次计算输出 结果是:在assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerWithPeriodicWate…

我们先来以滚动时间窗口为例,来看一下窗口的几个时间参数与Flink流处理系统时间特性的关系. 获取窗口开始时间Flink源代码 获取窗口的开始时间为以下代码: org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow /** * Method to get the window start for a timestamp. * * @param timestamp epoch millisecond to get the window…

3. 事件-时间(Event-Time)处理 在“时间语义”中,我们强调了在流处理应用中时间语义的重要性,并解释了处理时间与事件时间的不同点.处理时间较好理解,因为它基于本地机器的时间,它产生的是有点任意的.不一致的.以及无法复现的结果.而事件时间的语义产生的是可复现的.一致性的结果,它对于很多流处理场景是一个硬性的要求.然而,相对于处理时间语义,事件时间语义应用需要额外的配置,并且引入了更多的系统内部构件. Flink为常见的event-time处理操作提供了直观.并易于使用的原型.同时也提供…

目录 概览 事件时间 接下来去哪儿 水印生成 水印策略简介 使用水印策略 处理空闲源 写水印生成代码 写周期WatermarkGenerator代码 写符号形式的WatermarkGenerator代码 水印策略和Kafka连接器 操作符如何处理水印 废弃的AssignerWithPeriodicWatermarks 和AssignerWithPunctuatedWatermarks 内置的水印生成器 单调递增时间戳(元素) 固定大小的延迟 翻译来源- DataStream API Event…

摘自Apache Flink官网 最早的streaming 架构是storm的lambda架构 分为三个layer batch layer serving layer speed layer 一.在streaming中Flink支持的通知时间 Flink官网写了个了解streaming和各种时间的博客 https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101#F2 1.Processing time:执行时候的机器系统时…

场景 在Winfom中可以在页面上多个按钮或者右键的点击事件中触发同一个自定义的委托事件. 实现 在位置一按钮点击事件中触发 string parentPath = System.IO.Directory.GetParent("指定路径").ToString(); //获取指定路径的父级目录并作为参数调用工具类的方法 DataTreeListHelper.TaskView(parentPath); 在位置二右键点击触发 将自定义右键的方法定义在上面的工具类中,在工具类中直接调用触发的方…

一.Flink中的window 1,window简述  window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段.Window 是无限数据流处理的核心,Window 将一个无限的 stream 拆分成有限大小的”buckets”桶,我们可以在这些桶上做计算操作. 2,window类型 window可分为CountWindow和TimeWindow两类:CountWindow:按照指定的数据条数生成一个 Window,与时间无关:TimeWindow:按照时间生成 Window. a)滚动窗口 将数…

窗口 在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理.当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页.在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算. Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理.而窗口(window)就是从 Streaming 到 Batc…