「Flink」事件时间与水印

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「Flink」事件时间与水印

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…

Flink基础：时间和水印

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第08讲：Flink 窗口、时间和水印

Flink系列文章第01讲:Flink 的应用场景和架构模型第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置第07讲:Flink 常见核心概念分析第08讲:Flink 窗口.时间和水印第09讲:Flink 状态与容错本课时主要介绍…

「Flink」Flink中的时间类型

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…

「Flink」理解流式处理重要概念

什么是流式处理呢? 这个问题其实我们大部分时候是没有考虑过的,大多数,我们是把流式处理和实时计算放在一起来说的.我们先来了解下,什么是数据流. 数据流(事件流) 数据流是无边界数据集的抽象我们之前接触的数据处理,大多都都是有界的.例如:处理某天的数据.某个季度的数据等无界意味着数据是无限地.持续增长的数据流会随着时间的推移,源源不断地加入进来数据流无处不再信息卡交易电商购物快递网络交换机的流向数据设备传感器发出的数据 - 这些数据都是无穷无尽的每一件事情,都可以看成事件序列…

「Flink」Flink的状态管理与容错

在Flink中的每个函数和运算符都是有状态的.在处理过程中可以用状态来存储数据,这样可以利用状态来构建复杂操作.为了让状态容错,Flink需要设置checkpoint状态.Flink程序是通过checkpoint来保证容错,通过checkpoint机制,Flink可恢复作业的状态和计算位置. checkpoint检查点前提条件 Flink的checkpoin机制需要与流和状态的持久化存储交互,一般它要求: 一个持久化的数据源当Flink程序出现问题时,可以通过checkpoint持久化存储中…

「Flink」RocksDB介绍以及Flink对RocksDB的支持

RocksDB介绍 RocksDB简介 RocksDB是基于C++语言编写的嵌入式KV存储引擎,它不是一个分布式的DB,而是一个高效.高性能.单点的数据库引擎.它是由Facebook基于Google开源的kv存储LevelDB开发开发.RocksDB使用LSM存储引擎.它针对不同的生产环境进行调优,可以直接使用内存.也可以使用Flash.或者用硬盘或者HDFS.而且支持不同的压缩算法,有一整套的工具用于生产.调试使用.RocksDB是一种嵌入式.KV型.持久化的存储. 使用嵌入式的数据存储原因有…