窗口的开始时间和结束时间是基于自然时间创建的，比如指定一个5s的窗口，那么1分钟内就会创建12个窗口。 什么时候窗口会被创建？当第一个元素进入到窗口开始时间的时候，这个窗口就被创建了。...四、窗口的分类和选择 在指定了数据流是否分区之后，下一步是要去指定窗口的类型。窗口分配器（window assigner）定义了元素如何划分到不同的窗口中。...key selector，如果是元组的化，可以使用_._1，如果是case class 可以使用字段名来指定 input .keyBy() // 指定了一个TumblingEventTimeWindows...5分钟的offset，那么每个窗口的开始时间和结束时间为： [00:05,00:20) [00:20,00:35) [00:35,00:50) [00:50,01:05) 一个实际的应用场景是，我们可以使用...下一次会单独写一篇文章来讨论，如何使用flink 的 session window 来实现这个问题 4、Global Windows 全局 window 把所有相同 key 的数据，放到一个 window
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。...窗口的使用 Flink为每个窗口创建一个每个数据元的副本。...(即使后面还有延迟的数据 解决的问题 Watermark的时间戳可以和Event中的EventTime 一致，也可以自己定义任何合理的逻辑使得Watermark的时间戳不等于Event中的EventTime...， Event中的EventTime自产生那一刻起就不可以改变了，不受Apache Flink框架控制， 而Watermark的产生是在Apache Flink的Source节点或实现的Watermark...默认情况下小于watermark 时间戳的event 会被丢弃吗 多流waterMark 在实际的流计算中往往一个job中会处理多个Source的数据，对Source的数据进行GroupBy分组，那么来自不同
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。...因为使用稳定的时间戳（在源处分配一次），所以对记录的不同窗口 算子操作将引用相同的时间戳，而在处理时间中，每个窗口算子可以将记录分配给不同的窗口（基于本地系统时钟和任何运输延误） 与事件时间相比，无法处理任何无序事件或后期数据...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。...例如，使用基于事件时间的窗口策略，每5分钟创建一个非重叠（或翻滚）的窗口，并允许延迟1分钟，Flink将创建一个新窗口，用于间隔12:00和12:05当具有落入此间隔的时间戳的第一个数据元到达时，当水印通过...在代码中，Flink在使用TimeWindow基于时间的窗口时使用，该窗口具有查询开始和结束时间戳的方法maxTimestamp()返回给定窗口的最大允许时间戳 下图显示了每个分配者的工作情况。
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。...] 显然,在Flink的流式处理环境中,默认使用处理时间[bcb5cezvip.png] 该设置定义了数据流源的行为方式（例如，它们是否将分配时间戳），以及窗口 算子操作应该使用的时间概念,比如 KeyedStream.timeWindow...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。...例如，使用基于事件时间的窗口策略，每5分钟创建一个非重叠（或翻滚）的窗口，并允许延迟1分钟，Flink将创建一个新窗口，用于间隔12:00和12:05当具有落入此间隔的时间戳的第一个数据元到达时，当水印通过...在代码中，Flink在使用TimeWindow基于时间的窗口时使用，该窗口具有查询开始和结束时间戳的方法maxTimestamp()返回给定窗口的最大允许时间戳 [ ] 下图显示了每个分配者的工作情况。
一般场景中选择event_time作为事件时间戳是最贴近生产的，但大多数情况下由于数据的延迟和乱序使用processing_time； Window窗口 Windows定义和分类 在流式计算中，数据持续不断的流入计算引擎...Flink支持多种窗口类型，按照驱动类型分为：时间驱动的Time Window（如每30秒钟）和数据驱动的Count Window（如每100个事件），按照窗口的滚动方式又可以分成：翻滚窗口（Tumbling...，导致数据乱序、延迟等问题，因此需要一种机制能够控制数据处理的过程和进度；基于event_time时间的Windows创建后，具体如何确定属于该Windows中的数据元素已经全部到达，如果确定全部到达就可以对所有数据进行窗口计算操作...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...Flink允许提前预定义数据的提取器Timestamp Extractors，在读取source时候定义提取时间戳； 延迟数据 基于Event_time的窗口计算虽然可以使用warterMark机制容忍部分延迟
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。 Ingestion Time：是数据进入Flink的时间。...⽤程序是不是存在死锁状态，如果是就可以进⾏相应的处理。...11，什么是Flink的CEP机制 CEP全称为Complex Event Processing，复杂事件处理。Flink CEP是在 Flink 中实现的复杂事件处理（CEP）库。...Flink 支持两种划分窗口的方式，即时间方式和计数方式。如果根据时间划分窗口，那么它就是一个time-window 如果根据数据划分窗口，那么它就是一个count-window。...⼀般⽣产环境是采⽤此⽅式运⾏。这种⽅式需要保证集群资源⾜够。 23，Flink如何解决任务延迟⾼ 在Flink的后台任务管理中，我们可以看到Flink的那个算⼦和task出现了反压。
例如: 使用基于事件时间的窗口策略，每5分钟创建一个不重叠（或翻滚）的窗口并允许延迟1分钟。 假定目前是12:00。...当具有落入该间隔的时间戳的第一个元素到达时，Flink将为12:00到12:05之间的间隔创建一个新窗口，当水位线（watermark）到12:06时间戳时将删除它。...是事件在现实世界中发生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。...IngestionTime与ProcessingTime相比可以提供更可预测的结果，因为IngestionTime的时间戳比较稳定(在源处只记录一次)，所以同一数据在流经不同窗口操作时将使用相同的时间戳...WaterMark时间可以用Flink系统现实时间，也可以用处理数据所携带的Event time。 使用Flink系统现实时间，在并行和多线程中需要注意的问题较少，因为都是以现实时间为标准。
它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件，并使用一致的容错状态。此外，用户可以注册事件时间和处理时间回调，允许程序实现复杂的计算。...窗口可以是时间驱动的（例如：每30秒）或数据驱动（例如：每100个元素）。人们通常区分不同类型的窗口，例如翻滚窗口（没有重叠），滑动窗口（具有重叠）和会话窗口（由不活动间隙打断）。 ?...| 时间概念 当在流程序中引用时间（例如定义窗口）时，可以参考不同的时间概念： 事件时间（Event Time）是事件的创建时间。它通常由事件中的时间戳来描述，例如由生产传感器或生产服务来附加。...Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。 接入时间（Ingestion time）是事件在源操作员处输入Flink数据流的时间。...检查点间隔是在执行期间用恢复时间（需要重放的事件的数量）来折中容错开销的手段。 容错内部的描述提供了有关Flink如何管理检查点和相关主题的更多信息。
state中的数据有失效机制，依靠数据触发数据清理； 目前Stream join的结果是数据的笛卡尔积； Window Join Tumbling Window Join 执行翻滚窗口联接时，具有公共键和公共翻滚窗口的所有元素将作为成对组合联接...该图显示了每个窗口中所有元素的成对组合，这些元素将传递给JoinFunction。注意，在翻滚窗口[6,7]中没有发射任何东西，因为绿色流中不存在与橙色元素⑥和⑦结合的元素。...在本例中，我们使用大小为2毫秒的滑动窗口，并将其滑动1毫秒，从而产生滑动窗口[-1，0]，[0,1]，[1,2]，[2,3]…。x轴下方的连接元素是传递给每个滑动窗口的JoinFunction的元素。...interval join也是使用相同的key来join两个流（流A、流B）， 并且流B中的元素中的时间戳，和流A元素的时间戳，有一个时间间隔。...≥ 流A的元素时间戳 + 下界，且，流B的元素的时间戳 ≤ 流A的元素时间戳 + 上界。
对于DataSet来说可以认为其中存储的是可重复有界的数据集合。而DataStream中存储的可以认为是重复的无界的数据集合。 ? Flink提供了不同级别的抽象来实现批处理或流处理任务的开发。...Flink的基本构建就是数据流与转换，(Flink 中DataSet API中使用的也是内部流)。从整体概念上来讲，流是持续的不会产生中断的数据记录流。...Apache Flink中窗口有翻滚窗口，滑动窗口与会话窗口。基于对数据集的切割能够实现基于时间的窗口(TimeWindow)、基于数据驱动的窗口(CountWindow)等。...也就是处理引擎当前的时间。 Apache Flink对于提供了不同的时间概念： ? 事件时间(创建时间的时间):类似于我们使用log输出日志的时候所打印的时间。...ApacheFlink进行翻滚窗口处理，翻滚时间为5分钟，那么处理到该条数据的时间则为处理时间。 有状态的计算 ? 虽然数据流是无界的数据流，持续产生。
2，事件时间 事件时间是每个事件在其生产设备上发生的时间。这个时间通常是嵌入在事件中他们进入fink和事件的时间戳可以从事件中提取。...因为注入时间使用固定的时间戳(在Sources处一次分配)，不同的窗口操作都会使用相同的时间，而使用处理时间每个窗口操作，都可能分配给消息不同的时间窗口(基于本地系统时间)。...该设置确定了流的Sources头如何操作(比如是否分配一个时间戳)与此同时确认窗口操作(如KeyedStream.timeWindow(Time.seconds(30)).)如何使用时间的概念。...这些功能主要描述了如何去使用事件时间戳，和事件流展示出来的无序程度。 下面的部分描述了在时间戳和watermark的一般机制。...例如，一个小时窗口windows的操作，当事件时间已经超过一个小时的时候需要通知该操作算子，以便操作算子可以关闭正在进行中的窗口。 事件时间可以独立于处理时间前进。
WindowAssigner 会决定元素被放到哪个或哪些窗⼝（window），可能会创建新窗⼝。因为⼀个元素可以被放⼊多个窗⼝中，所以同时存在多个窗⼝是可能的。...也就是状态是不会重复使⽤的,有且仅有⼀次消费 image.png 这⾥需要注意的⼀点是如何理解state语义的exactly-once,并不是说在flink中的所有事件均只会处理⼀次,⽽是所有的事件所影响...也就是说，这些外部系统必须提供提交或者回滚的⽅法，然后通过Flink的checkpoint来协调 flink是如何实现反压的 flink的反压经历了两个发展阶段,分别是基于TCP的反压(<1.5)和基于...这个时间通常是在事件到达 Flink 之前就确定的，并且可以从每个事件中获取到事件时间戳。在 Event Time 中，时间取决于数据，⽽跟其他没什么关系。...因为 Ingestion Time 使⽤稳定的时间戳（在源处分配⼀次），所以对事件的不同窗⼝操作将引⽤相同的时间戳，⽽在 Processing Time 中，每个窗⼝操作符可以将事件分配给不同的窗⼝（基于机器系统时间和到达延迟
在以下部分中，我们将重点介绍在使用含有时间的 Flink 应用程序时应考虑的一些问题。...事件时间：事件时间是每个单独事件在其生产设备上发生的时间。 这个时间通常在记录进入 Flink 之前嵌入到记录中，并且可以从每条记录中提取该事件时间戳。...请注意，有时当事件时间程序实时处理实时数据时，它们会使用一些处理时间操作以保证它们及时进行。 image.png 事件时间与水印 注意：Flink 实现了数据流模型中的许多技术。...Flink 中衡量事件时间进度的机制是水印。水印作为数据流的一部分流动并带有时间戳 t。...迟到的元素是在系统的事件时钟（由水印发出信号）已经超过迟到元素的时间戳之后到达的元素。 有关如何在事件时间窗口中使用迟到元素的更多信息，请参阅允许迟到。
一、Window(窗口) 聚合事件（比如计数、求和）在流上的工作方式与批处理不同。比如，对流中的所有元素进行计数是不可能的，因为通常流是无限的（无界的）。...二、Time 针对stream数据中的时间，可以分为以下三种: Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。 Ingestion time：事件进入Flink的时间。...Flink中，默认Time类似是ProcessingTime，可以在代码中设置； ? ? 在使用eventTime的时候如何处理乱序数据？ ...每次调用getCurrentWatermark 方法, 如果得到的WATERMARK 不为空并且比之前的大就注入流中 ； 可以定义一个最大允许乱序的时间，这种比较常用； 实现AssignerWithPeriodicWatermarks...如果得到的WATERMARK 不为空并且比之前的大就注入流中； 实现AssignerWithPunctuatedWatermarks接口 ? Flink应该如何设置最大乱序时间？
6 Flink的Checkpoint 存在哪里 可以是内存，文件系统，或者 RocksDB。 7 Flink的三种时间语义 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。 Ingestion Time：是数据进入Flink的时间。...13 介绍一下Flink的CEP机制 CEP全称为Complex Event Processing，复杂事件处理 Flink CEP是在 Flink 中实现的复杂事件处理（CEP）库 CEP 允许在无休止的事件流中检测事件模式...（不仅可以存储在内存，还可以存储在磁盘上，存在内存中计算较快，但容易丢失，state会不定期写入在硬盘上，准备进行checkpoint） 你在滴滴实习的时候也做做过数据仓库开发，你们的数据仓库是如何设计的...我看你的flink实战项目中有一个计算每小时的成交量的指标，你是如何实现的？ （用1小时的滚动窗口进行分组，然后group by统计每小时的成交量。）
3 Flink 中的分区策略有哪几种？ 分区策略是用来决定数据如何发送至下游。目前 Flink 支持了8中分区策略的实现。...如何使用？ Flink 提供了一个分布式缓存，类似于 hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地 文件，并把它放在 taskmanager 节点中，防止 task 重复拉取。...这种窗口我们称为滑动时间窗 口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...Flink 中的时间种类有哪些？各自介绍一下？ ? Flink 中的时间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，摄入时间， 处理时间三种。...Watermark 是 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。
1窗口类型 1. flink支持两种划分窗口的方式（time和count） 如果根据时间划分窗口，那么它就是一个time-window 如果根据数据划分窗口，那么它就是一个count-window...这种窗口我们称为滑动时间窗口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...通过使用 DataStream API，我们可以这样实现： // Stream of (userId, buyCnts) val buyCnts: DataStream[(Int, Int)] = ....这个集合可以是基于时间的，元素个数的，时间和个数结合的，会话间隙的，或者是自定义的。...所有代码，我放在了我的公众号，回复Flink可以下载 海量【java和大数据的面试题+视频资料】整理在公众号，关注后可以下载~ 更多大数据技术欢迎和作者一起探讨~
Flink支持根据事件时间处理，数据流中的每条数据都需要具有各自的时间戳，代表着数据的产生时间【事件时间】。 在分布式系统中，数据流的采集通常都是有延迟的，可能是网络原因啊，程序原因啊什么的。...这时候水印就应运而生了，水印的目的就是为了解决乱序的数据问题，可以在时间窗口内根据事件时间来进行业务处理，对于乱序的有延迟的数据可以在一定时间范围内进行等待，那这个时间范围是怎么计算的呢？...= 0L) //为数据流中的元素分配时间戳，并定期创建水印以监控事件时间进度 val waterStream: DataStream[(String, Long)] = data.assignTimestampsAndWatermarks...也有自己的解决办法，主要的办法是给定一个允许延迟的时间，在该时间范围内仍可以接受处理延迟数据 设置允许延迟的时间是通过allowedLateness(lateness: Time)设置 保存延迟数据则是通过...主要是为了等待迟到的数据，在一定时间范围内，如果属于该窗口的数据到来，仍会进行计算，后面会对计算方式仔细说明 注意：该方法只针对于基于event-time的窗口，如果是基于processing-time
3 Flink 中的分区策略有哪几种？ 分区策略是用来决定数据如何发送至下游。目前 Flink 支持了8中分区策略的实现。...如何使用？ Flink 提供了一个分布式缓存，类似于 hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地 文件，并把它放在 taskmanager 节点中，防止 task 重复拉取。...这种窗口我们称为滑动时间窗 口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...Flink 中的时间种类有哪些？各自介绍一下？ Flink 中的时间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，摄入时间， 处理时间三种。...Watermark 是 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。
，是否是滞后数据，那么为了保证数据有序和处理滞后数据就不能用处理时间进行处理。...幸运的事情是往往我们采集数据的时候往往会给数据打上一个采集时间，那么我们在后面流处理的时候假如窗口大小 size和滑动间隔 slide 是基于这个时间的话，那么我们就可以感知到事件是否在时间维度上有序，...Flink中使用watermark去测量事件时间的进度。Watermark 作为数据流的一部分，携带一个时间戳 t。...在并行流中的watermark 对于flink来说，一般Watermark是在Source函数生成，当然也可以再后期的算子中生成，但是一定要在时间函数(主要是窗口函数)之前生成。...6. watermark处理机制 前面说了，watarmark的作用和产生，那么watermark是如何被算子处理的呢？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
