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…

三.窗口 1.窗口的介绍 (1)含义 将无限的流式数据切割为有限块处理,以便于聚合等操作 (2)图解 2.窗口的分类 (1)按性质分 Flink 支持三种划分窗口的方式,time.count和会话窗口(Session Windows):session间隔定义了非活跃周期的长度,一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口.如果根据时间划分窗口,那么它就是一个time-window(时间窗口):如果根据数据划分窗口,那么它就是一个count-window(数量窗口).一段时间没有接收到新数据就会生成新…

一.Flink简介 1.概述 Apache Flink是为分布式.高性能.随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架 对无界和有界数据流进行有状态计算 2.重要特点 (1)事件驱动型:从一个或多个事件流提取数据,并根据到来的事件触发计算.状态更新或其他外部动作(对比SparkStreaming微批次) (2)流处理(无界.实时)与批处理(spark) flink数据流分为无界数据流(按事件发生顺序获取)和有界数据流(对数据排序,也被称为批处理) (3)分层API 有状态流通过过程函数(…

一FlinkTime类型 有3类时间,分别是数据本身的产生时间.进入Flink系统的时间和被处理的时间,在Flink系统中的数据可以有三种时间属性: Event Time 是每条数据在其生产设备上发生的时间.这段时间通常嵌入在记录数据中,然后进入Flink,可以从记录中提取事件的时间戳:Event Time即使在数据发生乱序,延迟或者从备份或持久性日志中重新获取数据的情况下,也能提供正确的结果.这个时间是最有价值的,和挂在任何电脑/操作系统的时钟时间无关. Processing Time 是指执…

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…

Flink对于流处理架构的意义十分重要,Kafka让消息具有了持久化的能力,而处理数据,甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成. 在Streaming-大数据的未来一文中我们知道,对于流式处理最重要的两件事,正确性,时间推理工具.而Flink对两者都有非常好的支持. Flink对于正确性的保证 对于连续的事件流数据,由于我们处理时可能有事件暂未到达,可能导致数据的正确性受到影响,现在采取的普遍做法的通过高延迟的离线计算保证正确性,但是也牺牲了低延迟. Flink的正确性体现在计算窗口的定义符合…

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/event_timestamp_extractors.html 根据官网描述,Flink提供预定义的时间戳提取/水位线发射器.如下: Flink provides abstractions that allow the programmer to assign their own timestamps and emit their own watermarks. Mor…

跟朋友聊天,说输出的时间不对,之前测试没关注到这个,然后就在processing模式下看了下,发现时间确实不正确 然后就debug,看问题在哪,最终分析出了原因,记录如下:    最下面给出了复现方案及原因分析 let me show how to generate the wrong result background: processing time in tumbling window flink:1.5.0 the invoke stack is as follows: [1] org.…

Flink流处理时间方式 EventTime 时间发生的时间,例如:点击网站上的某个链接的时间 IngestionTime 某个Flink节点的source operator接收到数据的时间,例如:某个source消费到kafka中的数据 ProcessingTime 某个Flink节点执行某个operation的时间,例如:timeWindow接收到数据的时间     设置Flink流处理的时间类型 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteris…

经常遇到这样的场景,13点-14点的时候flink程序发生了故障,或者集群崩溃,导致实时程序挂掉1小时,程序恢复的时候想把程序倒回13点或者更前,重新消费kafka中的数据. 下面的代码就是根据指定时间戳(也可以换算成时间)开始消费数据,支持到这样就灵活了,可以在启动命令中加个参数,然后再配个守护程序来控制程序. flink代码 import java.util.Properties import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org…