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…

Windows是处理无线数据流的核心,它将流分割成有限大小的桶(buckets),并在其上执行各种计算. 窗口化的Flink程序的结构通常如下,有分组流(keyed streams)和无分组流(non-keyed streams)两种.两者的不同之处在于,分组流中调用了keyBy(...)方法,无分组流中使用windowAll(...)替代分组流中的window(...)方法. Window生命周期 当属于一个窗口的第一个元素到达时,这个窗口被创建,当时间(event or processing…

Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina.com 自定义View 水印布局 WaterMark 前景色 MD 目录 目录第一种实现方式项目中的使用案例水印布局 MarkFrameLayout自定义属性第二种实现方式使用案例自定义 Drawable 第一种实现方式 项目中的使用案例 项目中要求在所有页面都添加水印,这种情况下可以在BaseA…

Flink 序列化机制 https://t.zsxq.com/JaQfeMf 博客 1.Flink 从0到1学习 -- Apache Flink 介绍 2.Flink 从0到1学习 -- Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 3.Flink 从0到1学习 -- Flink 配置文件详解 4.Flink 从0到1学习 -- Data Source 介绍 5.Flink 从0到1学习 -- 如何自定义 Data Source ? 6.Flink 从0到1学习 -- Da…

流处理中时间本质上就是一个普通的递增字段(long型,自1970年算起的微秒数),不一定真的表示时间. watermark只是应对乱序的办法之一,大多是启发式的,在延迟和完整性之间抉择.(如果没有延迟,就不够完整:如果有延迟,极端情况就是批处理,当然完整性足够高) org.apache.flink.streaming.api.watermarkClass Watermark java.lang.Object org.apache.flink.streaming.runtime.streamrec…

1 前言 在时间 Time 那一篇中,介绍了三种时间概念 Event.Ingestin 和 Process, 其中还简单介绍了乱序 Event Time 事件和它的解决方案 Watermark 水位线 (看过多篇文章后,决定喊它水位线,因为窗口触发条件是 Watermark > Window_end_time,有点像水流到达水位线后溢出,当然喊它水印也是可以的,全看个人爱好咯~) 前文请翻 时间 Time 和 Watermark,不过前面介绍比较浅,没能很好领会水位线的概念,所以本篇是作为补充,…

真传一句话,假言万卷书. Flink使用窗口与水印处理乱序问题,使用Latenss处理延迟问题,二者混合使用可以满足很多复杂场景的需求 当Watermark大于窗口结束时间时,会触发窗口内的元素进行计算并缓存起来,随着Watermark增长,当Watermark >窗口结束时间 + Lateness时,触发二次窗口计算并清空缓存,计算时要注意状态值的重复问题…

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 问题 window是解决流计算中的什么问题? 怎么划分window?有哪几种window?window与时间属性之间的关系? window里面的数据何时被计算? window 何时被清除? 第一个问题 window是解决流计算中的什么问题? 熟悉google dataflow模型的同学应该清楚,流计算被抽象成四个问题,what,where,when,how? 那么window解决的是where,也就是将无界…

Flink的Fault Tolerance,是在在Chandy Lamport Algorithm的基础上扩展实现了一套分布式Checkpointing机制,这个机制在论文"Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows"中进行了详尽的描述. 1.State 所谓的Distributed Snapshot,就是为了保存分布式系统的State,那么首先我们需要定义清楚什么是分布式系统的State.考虑到上述分布式模…

checkpoint是Flink容错的核心机制.它可以定期地将各个Operator处理的数据进行快照存储( Snapshot ).如果Flink程序出现宕机,可以重新从这些快照中恢复数据. 1. checkpoint coordinator(协调器)线程周期生成 barrier (栅栏),发送给每一个source 2. source将当前的状态进行snapshot(可以保存到HDFS) 3. source向coordinator确认snapshot已经完成 4. source继续向下游trans…