joinedStream.assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor 来存储收到的每条 OrderView消息，保证在发生故障时，状态数据的不丢失和一致性。
先谈事件时间 所谓事件时间，就是Flink DataStream中的数据元素自身带有的、其实际发生时记录的时间戳，具有业务含义，并与系统时间独立。...周期性水印 使用AssignerWithPeriodicWatermarks时，水印是周期性产生的。...但好在Flink已经提供了3种内置的实现类，所以我们直接用就可以了，省事。...打点水印 打点水印比周期性水印用的少很多，而且Flink没有内置的实现 sourceStream.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPunctuatedWatermarks...上面例子中是收取到用户ID末位为0的数据时才发射。 注意： 不管使用哪种方式产生水印，都不能过于频繁。因为Watermark对象是会全部流向下游的，也会实打实地占用内存，水印过多会造成系统性能下降。
一、概念 在定义好了窗口之后，需要指定对每个窗口的计算逻辑。...，Flink 可以增量的把元素聚合到每个窗口上。...接口中有一个方法，可以把输入的元素和累加器累加。并且可以初始化一个累加器，然后把两个累加器合并成一个累加器，获得输出结果。...官方已经不建议用 Fold 了，使用 aggregate 来代替 五、ProcessWindowFunction ProcessWindowFunction 有一个 Iterable 迭代器，用来获得窗口中所有的元素...但是这样做损耗了一部分性能和资源，因为元素不能增量聚合，相反 ，在触发窗口计算时，Flink 需要在内部缓存窗口的所有元素。
Flink提供了统一的DataStream.assignTimestampsAndWatermarks()方法来提取事件时间并同时产生水印，毕竟它们在处理过程中是紧密联系的。...周期性水印 顾名思义，使用AssignerWithPeriodicWatermarks时，水印是周期性产生的。...但好在Flink已经提供了3种内置的实现类，所以我们直接用就可以了，省事。 AscendingTimestampExtractor 还是看代码吧。...打点水印 打点水印比周期性水印用的要少不少，并且Flink没有内置的实现，那么就写个最简单的栗子吧。...上面例子中是收取到用户ID末位为0的数据时才发射。 还有三点需要提醒： 不管使用哪种方式产生水印，都不能过于频繁。
第一个接口将周期性的发送Watermark，第二个则基于传入记录的某些属性发送Watermark，例如，当在流中遇到特殊元素时。...例如，如果在特定设置中，一个并行数据源实例读取一个Kafka分区，那么只需要确保在每个Kafka分区内时间戳是升序的即可。...DataStream withTimestampsAndWatermarks = stream.assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor...这种情况涵盖了事先知道流中可能遇到的最大延迟的场景，例如，当创建一个测试用的自定义数据源时，其上每个元素的时间戳分布在一个固定时间段内。...如果延迟大于0，则该元素被认为是迟到的，并且在计算其相应窗口的作业结果时默认为忽略该元素。 Java版本: DataStream stream = ...
分配时间戳和生成watermarks有两种方法： 直接在数据流源中分配与生成 通过时间戳分配器/watermark生成器：在Flink时间戳分配器中也会定义要发送的watermarks 备注: 时间戳和...但也有特殊情况，当使用Kafka作为流作业的数据源时，Flink允许在数据源(消费者)内部定义时间戳分配器/watermarks生成器。...然而，当消费Kafka中的流时，多个分区通常并行消费，来自多个分区的事件会交叉在一起，破坏每个分区模式。...使用该特性，在Kafka消费者中，每个Kafka分区都生成watermark，并且每个分区的watermark的合并方式与在数据流shuffle上合并方式相同(the per-partition watermarks...例如，如果在每个Kafka分区中的事件时间戳严格递增，则使用递增时间戳watermark生成器生成每个分区的watermark，在整体watermark上产生的结果也非常好。
吞吐量取决于使用的是同步发送还是异步发送。 acks=all 只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。...这种模式是最安全的，它可以保证不止一个服务器收到消息，就算有服务器发生崩溃，整个集群仍然可以运行。但是它的延迟比 acks=1 时更高，因为我们要等待不只一个服务器节点接收消息。...batch.size参数 该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算，而不是消息个数。当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。...这些Barrier会根据Stream中的数据记录一起流向下游的各个Operator。当一个Operator接收到一个Barrier时，它会暂停处理Steam中新接收到的数据记录。...在CheckPoint时，它将State的快照写入文件系统对应的目录下的文件中。最小元数据存储在JobManager的内存中，高可用模式下，元数据存储在CheckPoint中。
在Flink流处理真实场景中，大部分的业务需求都会使用事件时间语义，但还是以具体的业务需求择选不同的时间语义。...Watermark（水位线） 在Flink数据处理过程中，数据从产生到计算到输出结果，是需要一个过程时间，在正常的情况下数据往往都是按照事件产生的时间顺序进行的，由于网络、分布式部署等原因会导致数据产生乱序问题...当 Flink 接收到数据时，会按照一定的规则去生成 Watermark，这条 Watermark就等于当前所有到达数据中的 maxEventTime - 延迟时长，也就是说，Watermark 是基于数据携带的时间戳生成的...日供了TimestampAssigner接口，我们可以自定义去实现从数据中抽取时间戳的规则以及生成Watermark的规则。...和周期性生成的方式不同，这种方式不是固定时间的，而是可以根据需要对每条数据进行筛选和处理 总结 在flink开发过程中，Watermark的使用由开发人员生成。
总结 1.正文 前面，我们已经学过了 一文搞懂 Flink 处理 Barrier 全过程，今天我们一起来看一下 flink 是如何处理水印的，以 Flink 消费 kafka 为例 FlinkKafkaConsumer...(new AscendingTimestampExtractor() { @Override public long extractAscendingTimestamp(String...来对 watermarksPeriodic 进行赋值，当 KafkaFetcher ( 关于 KafkaFetcher 可以参考 写给大忙人看的Flink 消费 Kafka) 在初始化的时候，会创建...接下来就是进行一系列的发送，与 StreamRecord 的发送过程类似，具体可以参考 一文搞定 Flink 消费消息的全流程 下游算子通过 StreamInputProcessor.processInput...而 findAndOutputNewMinWatermarkAcrossAlignedChannels 其实就是取 所有 channel 中的最小值，并且在保证 watermark 单调递增的情况下处理
05 Watermark 生成器 使用 在 Apache Flink 中，提供了一些内置的 Watermark 生成器，这些生成器可以用于简化在流处理中的 Watermark 管理。...07 注意事项 Apache Flink 中水印（Watermark）的使用是关键的，特别是在处理事件时间（Event Time）数据时。...水印确保在触发窗口计算时，Flink 已经收到了窗口结束时间之前的所有数据，从而确保计算结果的准确性。 定期检查水印生成是否正常： 在部署 Flink 作业时，建议定期检查水印的生成情况。...总的来说，水印在 Flink 中的使用是非常重要的，它能够确保在处理事件时间数据时保持数据的完整性和正确性。...使用Watermark前的统计： 当接收到事件时间戳为1000毫秒时，将值10加入窗口。 当接收到事件时间戳为2000毫秒时，将值15加入窗口。
序 本文主要研究一下flink的AscendingTimestampExtractor AscendingTimestampExtractor flink-streaming-java_2.11-1.7.0.../org/apache/flink/streaming/api/functions/timestamps/AscendingTimestampExtractor.java /** * A timestamp...接口的extractTimestamp及getCurrentWatermark方法，同时声明抽象方法extractAscendingTimestamp供子类实现 AscendingTimestampExtractor...不为Long.MIN_VALUE时返回Watermark(currentTimestamp - 1) MonotonyViolationHandler flink-streaming-java_2.11...AscendingTimestampExtractor抽象类实现AssignerWithPeriodicWatermarks接口的extractTimestamp及getCurrentWatermark
首先这是一张Flink官方的表 关系代数 / SQL 流计算 关系数据可以表示成一个元组的集合。 一条流是由一条无界的元组数据流组成 一条查询时，包含完整的输入数据。...批查询在终止时，结果是有固定大小的。 流式查询会根据接收到的记录不断更新其结果，而且永远不会完。 尽管有这些不同，但是并非使用关系计算流数据变得不可能，下面我们就来详细说说。...Upsert stream 和 Retract stream最大的区别在于，更新数据的时候只使用一条编码消息，所以效率更高。 ? 代码案例 我们还是以几篇文章使用的订单流进行。...在有时间聚合的动态表转换的时候，我使用了 toAppendStream 没有时间聚合的情况，使用了 toRetractStream 下面是完整代码： import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema...; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.AscendingTimestampExtractor
序 本文主要研究一下flink的AscendingTimestampExtractor apache-flink-training-time-and-watermarks-7-638 (1).jpg...AscendingTimestampExtractor flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!...接口的extractTimestamp及getCurrentWatermark方法，同时声明抽象方法extractAscendingTimestamp供子类实现 AscendingTimestampExtractor...不为Long.MIN_VALUE时返回Watermark(currentTimestamp - 1) MonotonyViolationHandler flink-streaming-java_2.11...AscendingTimestampExtractor抽象类实现AssignerWithPeriodicWatermarks接口的extractTimestamp及getCurrentWatermark
背景 新的水印生成接口 内置水印生成策略 固定延迟生成水印 单调递增生成水印 event时间的获取 处理空闲数据源 背景 在flink 1.11之前的版本中，提供了两种生成水印（Watermark）的策略...所以为了避免代码的重复，在flink 1.11 中对flink的水印生成接口进行了重构， 新的水印生成接口 当我们构建了一个DataStream之后，使用assignTimestampsAndWatermarks...在程序中可以这样使用： DataStream dataStream = ...... ; dataStream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps...使用flink自带的水印策略和eventtime抽取类，可以这样用： DataStream dataStream = ...... ; dataStream.assignTimestampsAndWatermarks...所以filnk通过WatermarkStrategy.withIdleness()方法允许用户在配置的时间内（即超时时间内）没有记录到达时将一个流标记为空闲。
，接收到watermark数据的operator以此不断调整自己管理的window event time clock。...必须有一个地方用于抽取每条消息中自带的时间戳，所以TimestampAssigner的实现类都要具体实现 long extractTimestamp(T element, long previousElementTimestamp...watermark（即使没有消息产生），一种是在满足特定情况的前提下触发。...两种Watermark分别需要实现接口为 <!...上述日志表明接收到消息后extractTimestamp这个方法会被立即调用,但是同时注意到wall clock日志的打印时间完全没有受到数据流入的影响，所以在PeriodicWatermarks这个是线下
假如Flink算子接收到一个违背上述规则的事件，该事件将被认定为迟到数据，如上图中时间戳为19的事件比Watermark(20)更晚到达。...2.1 分布式环境下Watermark的传播 在实际计算过程中，Flink的算子一般分布在多个并行的算子子任务（或者称为实例、分区）上，Flink需要将Watermark在并行环境下向前传播。...此外，在union()等多数据流处理时，Flink也使用上述Watermark更新机制，那就意味着，多个数据流的时间必须对齐，如果一方的Watermark时间较老，那整个应用的Event Time时钟也会使用这个较老的时间...与 Source 接口一样，Flink 1.11 重构了assignTimestampsAndWatermarks()方法，重构后的assignTimestampsAndWatermarks()方法和新的...我们曾多次提到，Watermark 是一种插入到数据流中的特殊元素，Watermark 元素包含一个时间戳，当某个算子接收到一个 Watermark 元素时，算子会假设早于这条 Watermark 的数据流元素都已经到达
而随着实时推荐、风控等业务的发展，数据处理时延要求越来越高，实时性要求也越来越高，Flink 开始在社区崭露头角。...二、Flink 中的时间概念 在 Flink 中主要有三种时间概念: （1）事件产生的时间，叫做 Event Time； （2）数据接入到 Flink 的时间，叫做 Ingestion Time； （3...而事件时间是事件产生的时间，在进入到 Flink 系统的时候，已经在 record 中进行记录，可以通过用提取事件时间戳的方式，保证在处理过程中，反映事件发生的先后关系。 ? ?...此时，可以这个事件放到 sideoutput 队列中，额外逻辑处理。 ? 四、Flink 1.11 版本 中，如何定义水印 所以在 1.11 版本中，重构了水印生成接口。...新版本中，主要通过 WatermarkStrategy 类，来使用不同的策略生成水印。 新的接口提供了很多静态的方法和带有缺省实现的方法，如果想自己定义生成策略，可以实现这个方法： ?
在这篇文章中，我将解决一个简单的问题，并尝试在两个框架中提供代码并进行比较。在开始写代码之前，以下是我开始学习KStream 时的总结。...Kafka Stream 中在没有 groupByKey()的情况下不能使用window(); 而 Flink 提供了timeWindowAll()可以在没有 Key 的情况下处理流中所有记录的方法。...在Kafka Stream中，我只能在调用 toStream() 后才能将结果打印到控制台，而 Flink 可以直接打印结果。...在 Flink 中，我不得不同时定义 Consumer 和 Producer，这就增加了额外的代码。...KStream 自动使用记录中存在的时间戳（当它们被插入到 Kafka 中时），而 Flink 需要开发人员提供此信息。
； 而随着实时推荐、风控等业务的发展，数据处理时延要求越来越高，实时性要求也越来越高，Flink 开始在社区崭露头角。...二、Flink 中的时间概念 在 Flink 中主要有三种时间概念： （1）事件产生的时间，叫做 Event Time； （2）数据接入到 Flink 的时间，叫做 Ingestion Time； （3...而事件时间是事件产生的时间，在进入到 Flink 系统的时候，已经在 record 中进行记录，可以通过用提取事件时间戳的方式，保证在处理过程中，反映事件发生的先后关系。...611106-20201206105644774-1954287544.png 四、Flink 1.11 版本 中，如何定义水印 所以在 1.11 版本中，重构了水印生成接口。...(3))); 单调递增生成水印 相当于上述的延迟策略去掉了延迟时间，以 event 中的时间戳充当了水印，可以这样使用： DataStream dataStream = ...... ; dataStream.assignTimestampsAndWatermarks
序 本文主要研究一下flink的EventTime SourceFunction flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!...接口 小结 使用EventTime的话就需要告知flink每个数据的eventTime从哪里取，这个通常跟generate watermarks操作一起告知flink eventTime；有两种方式，一种是...data stream source内部处理，一种是通过timestam assigner/watermark generator(在flink中，timestamp assigners也定义了如何emit...watermark，它们使用的是距离1970-01-01T00:00:00Z以来的毫秒数) 在source里头定义的话，即使用SourceFunction里头定义的SourceContext接口的collectWithTimestamp...、emitWatermark方法，前者用来assign event timestamp，后者用来emit watermark 在source外头定义的话，就是通过DataStream的assignTimestampsAndWatermarks
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