flink-conf.yaml 中的配置为准，默认是 1 1.2 Source 1.2.1 基于本地集合的source 在一个本地内存中，生成一个集合作为Flink处理的source。...如将集合中每个元素按照空格切分。...，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而 window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。...例如：如果你指定了一个 5 分钟大小的滚动窗口 适用场景： 适合做 BI 统计等（做每个时间段的聚合计算）。...与常规 SQL 语言中将查询指定为字符串不同，Table API 查询是以 Java 或 Scala 中的语言嵌入样式来定义的，具有 IDE 支持如:自动完成和语法检测;允许以非常直观的方式组合关系运算符的查询
flink-conf.yaml 中的配置为准，默认是 11.2 Source1.2.1 基于本地集合的source在一个本地内存中，生成一个集合作为Flink处理的source。...如将集合中每个元素按照空格切分。...，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而 window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。...例如：如果你指定了一个 5 分钟大小的滚动窗口适用场景： 适合做 BI 统计等（做每个时间段的聚合计算）。...与常规 SQL 语言中将查询指定为字符串不同，Table API 查询是以 Java 或 Scala 中的语言嵌入样式来定义的，具有 IDE 支持如:自动完成和语法检测;允许以非常直观的方式组合关系运算符的查询
本篇文章所讲的 Flink 的内容就是围绕以上概念进行详细剖析的！ Time与Window Time 在Flink中，如果以时间段划分边界的话，那么时间就是一个极其重要的字段。...官方解释：流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。...") } } EventTime与Window EventTime的引入 与现实世界中的时间是不一致的，在flink中被划分为事件时间，提取时间，处理时间三种。...如果以EventTime为基准来定义时间窗口那将形成EventTimeWindow,要求消息本身就应该携带EventTime 如果以IngesingtTime为基准来定义时间窗口那将形成IngestingTimeWindow...在Flink的流式处理中，绝大部分的业务都会使用eventTime，一般只在eventTime无法使用时，才会被迫使用ProcessingTime或者IngestionTime。
flink-window 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。...EventTime 数据本身携带的时间，默认的时间属性； ProcessingTime 处理时间； IngestionTime 数据进入flink程序的时间； Tumbling windows（滚动窗口...tumb-window 下面示例以滚动时间窗口（TumblingEventTimeWindows）为例，默认模式是TimeCharacteristic.ProcessingTime处理时间 /** The...内置的Evitor TimeEvitor 以毫秒为单位的时间间隔作为参数，对于给定的窗口，找到元素中的最大的时间戳max_ts，并删除时间戳小于max_ts - interval的所有元素。...watermark Apache Flink为了处理EventTime 窗口计算提出的一种机制,本质上也是一种时间戳， 由Apache Flink Source或者自定义的Watermark生成器按照需求
本节所讲的 Flink 内容就是围绕以上概念进行详细剖析的！ 1. Time 在Flink中，如果以时间段划分边界的话，那么时间就是一个极其重要的字段。...EventTime与Window 1) EventTime的引入 与现实世界中的时间是不一致的，在flink中被划分为事件时间，提取时间，处理时间三种。...如果以EventTime为基准来定义时间窗口那将形成EventTimeWindow,要求消息本身就应该携带EventTime 如果以IngesingtTime为基准来定义时间窗口那将形成IngestingTimeWindow...； SESSION_START 表示窗口开始时间； SESSION_END 表示窗口结束时间； timeCol 表示流表中表示时间字段； gap 表示窗口数据非活跃周期的时长。...步骤 获取流处理运行环境 获取Table运行环境 设置处理时间为 EventTime 创建一个订单样例类 Order ，包含四个字段（订单ID、用户ID、订单金额、时间戳） 创建一个自定义数据源 使用for
---- 时间语义 “时间”在我们日常的开发学习过程中是特别常见的一个名词，例如：Java中的日期处理类、获取系统的当前时间、毫秒级的时间戳等等。...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。...); 当 Flink 以 Event Time 模式处理数据流时，它会根据数据里的时间戳来处理基于时间的算子....Watermark 就是触发前一窗口的“关窗时间”，一旦触发关门那么以当前时刻为准在窗口范围内的所有所有数据都会收入窗中。只要没有达到水位那么不管现实中的时间推进了多久都不会触发关窗。...是 10s，如果我们的窗口 1是 1s~5s，窗口 2 是 6s~10s，那么时间戳为 7s 的事件到达时的 Watermarker 恰好触发窗口 1，时间戳为 12s 的事件到达时的 Watermark
0 相关源码 掌握Flink中三种常用的Time处理方式，掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用，了解Flink中的watermark。 Flink 在流处理工程中支持不同的时间概念。...1 处理时间(Processing time) 执行相应算子操作的机器的系统时间. 当流程序在处理时间运行时，所有基于时间的 算子操作（如时间窗口）将使用运行相应算子的机器的系统时钟。...2 事件时间(Event time) 每个单独的事件在其生产设备上发生的时间. 此时间通常在进入Flink之前内置在记录中，并且可以从每个记录中提取该事件时间戳。...我们重点介绍如何在Flink中执行窗口，以及程序员如何从其提供的函数中获益最大化。...我们将查看每个变体的示例。 7.1 ReduceFunction 指定如何组合输入中的两个数据元以生成相同类型的输出数据元. Flink使用ReduceFunction来递增地聚合窗口的数据元.
Flink和Spark对比 设计思路 Spark的技术理念是基于批来模拟流，微批处理的延时较高（无法优化到秒以下的数量级），且无法支持基于event_time的时间窗口做聚合逻辑。...Event_time：独立事件在产生它的设备上的发生时间，这个时间通常在到达Flink之前已经嵌入到生产数据中，因此时间顺序取决于事件产生的地方，和下游的数据处理系统的事件无关，需要在Flink中指定事件的时间属性或者设定时间提取器提取事件时间...窗口中的元素实际存储在 Key/Value State 中，key为Window，value为元素集合（或聚合值）。为了保证窗口的容错性，该实现依赖了 Flink 的 State 机制。...Flink 对于一些聚合类的窗口计算（如sum,min）做了优化，因为聚合类的计算不需要将窗口中的所有数据都保存下来，只需要保存一个result值就可以了。...watermark后，在watermark之前的数据已经全部达到(即使后面还有延迟的数据)；Watermark是处理EventTime 窗口计算提出的机制，本质上是一种时间戳，可以在读取 Source时候指定或者在
在聚合函数中，我们简单地将元素的数量累加起来，并在处理窗口函数中收集结果。最后，我们打印窗口的开始时间、结束时间和元素数量。...Flink流式计算的时候需要显示定义时间语义，根据不同的时间语义来处理数据，比如指定的时间语义是事件时间，那么我们就要切换到事件时间的世界观中，窗口的起始与终止时间都是以事件时间为依据 在Flink中默认使用的是...) //设置时间语义为Event Time 我们还需要指定一下数据中哪个字段是事件时间（下文会讲） env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime...支持ProcessTime、EventTime和IngestionTime三种时间概念，针对每种时间概念，Flink Table API中使用Schema中单独的字段来表示时间属性，当时间字段被指定后，...在Table API中通过使用.rowtime来定义EventTime字段，在ProcessTime时间字段名后使用.proctime后缀来指定ProcessTime时间属性.
是一个子查询或者某个时间字段是由函数转换得出，想要用这些中间生成的时间字段作为 Eventtime Field 目前是做不到的，我们目前的方案是，让用户可以选择物理表中任意的时间字段来定义 Window...因此，最好还是按照窗口对齐的方式来划分时间窗口，让两条流中 Eventtime 相同的数据落在相同的时间窗口。...以上图的 SQL 为例，当第二条 Java 到达聚合算子时，会去更新第一条 Java 所产生的状态并把结果发送到下游。如果下游对于多次更新的结果不做任何处理，就会产生错误的结果。...下面介绍 Flink 中处理回撤消息的逻辑。...当回撤消息在 Cache 中再做聚合，当达到 Cache 的触发条件时，统一将更新后的数据发送到 Sink 节点。以下图中的 SQL 为例： ?
在处理过程中，水印用于确定事件时间窗口（Event Time Windows）的关闭时机，以及触发一些基于事件时间的操作，如触发窗口计算等。...下面是一些Flink 1.18中集成Watermark水印的应用场景： 流式窗口操作： 在流式处理中，经常需要对事件进行窗口化操作，例如按时间窗口、会话窗口等进行聚合计算。...Watermark的到达可以作为触发窗口计算的信号，确保窗口在事件时间上的正确性。这种情况下，Watermark能够确保窗口内的数据已经全部到达，可以进行聚合计算，同时还能够处理延迟的数据。...这通常需要在数据源的读取逻辑中明确指定时间戳和水印生成的逻辑。 水印与窗口操作的关系： 在执行窗口操作（如窗口聚合、窗口计算等）时，水印的生成和处理是至关重要的。...在上述案例中，Flink 的水印（Watermark）机制通过指示事件时间的上限，帮助系统确定事件时间窗口的边界。水印本质上是一种元数据，它告知 Flink 在某个时间点之前的数据已经全部到达。
一，事件时间窗口操作 使用Structured Streaming基于事件时间的滑动窗口的聚合操作是很简单的，很像分组聚合。在一个分组聚合操作中，聚合值被唯一保存在用户指定的列中。...在基于窗口的聚合的情况下，对于行的事件时间的每个窗口，维护聚合值。 如前面的例子，我们运行wordcount操作，希望以10min窗口计算，每五分钟滑动一次窗口。...这在我们基于窗口的分组中自然出现 - 结构化流可以长时间维持部分聚合的中间状态，以便后期数据可以正确更新旧窗口的聚合，如下所示。 ?...例如，当引擎看到数据(12:14,dog)，他为下次触发设置水印为12:04。Watermark使得引擎保持额外十分钟的状态，以允许迟到的数据能够被统计。...要与他们一起工作，我们还支持追加模式，只有最后的计数被写入sink。 请注意，在非流数据集上使用watermark是无效的。 由于watermark不应以任何方式影响任何批次查询，我们将直接忽略它。
前言 时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用。最主要的用途，当然就是开窗口、根据时间段做计算了。下面我们就来看看 Table API 和 SQL 中，怎么利用时间字段做窗口操作。...一、分组窗口（Group Windows） 分组窗口（Group Windows）会根据时间或行计数间隔，将行聚合到有限的组（Group）中，并对每个组的数据执行一次聚合函数。...as：别名，必须出现在后面的 groupBy 中 实现案例 需求 设置滚动窗口为10秒钟统计id出现的次数。...）的时间字段 as：别名，必须出现在后面的 groupBy 中 实现案例 需求描述 设置窗口大小为10秒钟设置滑动距离为5秒钟，统计id的出现的次数。...的时间字段 as：别名，必须出现在后面的 groupBy 中实现案例 需求描述 设置一个session 为10秒钟 统计id的个数 准备数据 sensor_1,1547718199,35.8
、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测规则，持续地从事件流中查询出符合要求的事件序列，最终分析得到更复杂的复合事件。...（3）功能 CEP用于分析低延迟、频繁产生的不同来源的事件流。CEP可以帮助在复杂的、不相关的时间流中找出有意义的模式和复杂的关系，以接近实时或准实时的获得通知或组织一些行为。...看起来很简单，但是它有很多不同的功能： ① 输入的流数据，尽快产生结果； ② 在2个事件流上，基于时间进行聚合类的计算； ③ 提供实时/准实时的警告和通知；...按不同的调用方式，可以分成以下几类： ① 简单条件 通过.where()方法对事件中的字段进行判断筛选，决定是否接收该事件 start.where(event=>event.getName.startsWith...2.5超时事件的提取 当一个模式通过within关键字定义了检测窗口时间时，部分事件序列可能因为超过窗口长度而被丢弃；为了能够处理这些超时的部分匹配，select和flatSelect API调用允许指定超时处理程序
在Flink中，EventTime即事件时间，能够反映事件在某个时间点发生的真实情况，即使在任务重跑情况也能够被还原，计算某一段时间内的数据，那么只需要将EventTime范围的数据聚合计算即可，但是数据在上报...、传输过程中难免会发生数据延时，进而造成数据乱序，就需要考虑何时去触发这个计算，Flink使用watermark来衡量当前数据进度，使用时间戳表示，在数据流中随着数据一起传输，当到watermark达用户设定的允许延时时间...情形：在处理上游kafka中业务数据，将业务设定的唯一键作为发送kafka数据的key，那么相同键的数据被分配在相同的partition， 下游flink任务处理使用唯一键作为key进行keyBy操作，...，也就是在allowedLateness延时范围内，每来一条数据就会触发一次窗口的计算，同时也增加了窗口状态的保留时间，对内存会造成一定的负担。...以上是笔者在实际中使用EventTime语义的情况下遇到的几个问题，但是笔者更加建议尽可能的去EventTime化，将实时处理的语义转换为离线处理的语义，例如对于window的聚合操作转换为对时间字段的聚合操作
---- DataStream API 开发 1、Time 与 Window 1.1 Time 在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示： ?...Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中， 每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。...例如，一条日志进入 Flink 的时间为 2019-08-12 10:00:00.123，到达 Window 的系统时间为： 2019-08-12 10:00:01.234，...1.2 Window 1.2.1 Window 概述 Streaming 流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而 window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段...---- 小结 本篇博客主要为大家介绍了Flink流处理DataStreamAPI 开发中，关于 【Time与Window】方面的知识内容，下一篇博客将为大家介绍同系列 【EventTime
接下来就来介绍下Flink中的时间和水印，以及基于时间特性支持的窗口处理。...1 时间和水印 1.1 介绍 Flink支持不同的时间类型： 事件时间：事件发生的时间，是设备生产或存储事件的时间，一般都直接存储在事件上，比如Mysql Binglog中的修改时间；或者用户访问日志的访问时间等...1.3 水印 通过下面的例子，可以了解为什么需要水印，水印是怎么工作的。在这个例子中，每个事件都带有一个时间标识，下面的数字就是事件上的时间，很明显它们是乱序到达的。...(strategy); 2 窗口 Flink拥有丰富的窗口语义，接下来将会了解到： 如何在无限数据流上使用窗口聚合数据 Flink都支持什么类型的窗口 如何实现一个窗口聚合 2.1 介绍 当进行流处理时很自然的想针对一部分数据聚合分析...使用处理时间优点是延迟很低，但是也存在几个缺点：无法正确的处理历史数据；无法处理乱序数据；结果非幂等。当使用基于数量的窗口，如果数量不够，可能永远不会触发窗口操作。
，按照时间处理数据，其中时间有三种概念： 1）、事件时间EventTime，表示数据本身产生的时间，该字段在数据本身中； 2）、注入时间IngestionTime，表示数据到达流式系统时间，简而言之就是流式处理系统接收到数据的时间...因此，这种基于事件时间窗口的聚合查询既可以在静态数据集（例如，从收集的设备事件日志中）上定义，也可以在数据流上定义，从而使用户的使用更加容易。...思考一下，12:07的一条数据，应该增加对应于两个窗口12:00-12:10和12:05-12:15的计数。 基于事件时间窗口统计有两个参数索引：分组键（如单词）和窗口（事件时间字段）。...也就是在处理数据时，可以对记录中的eventTime事件时间字段进行考虑。...通过指定event-time列（上一批次数据中EventTime最大值）和预估事件的延迟时间上限（Threshold）来定义一个查询的水位线watermark。
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