Flink明确支持以下3个不同的时间概念。 (1)事件时间：事件发生的时间，由产生（或存储）事件的设备记录。 (2)接入时间：Flink在接入事件时记录的时间戳。...(3)处理时间：管道中特定操作符处理事件的时间。 支持事件时间的流处理器需要一种方法来度量事件时间的进度。在Flink中测量事件时间进展的机制是水印(watermark)。...水印(t)声明事件时间已经到达该流中的时间t，这意味着时间戳t′≤t（时间戳更早或等于水印的事件）的流中不应该有更多的元素。...事件流的类型有两种，一个是顺序的，一个是无序的。先看顺序场景下，水印的排列。 对于无序流，水印是至关重要的，其中事件不是按照它们的时间戳排序的。...一般来讲，水印是一种声明，在流中的那个点之前，即在某个时间戳之前的所有事件都应该已经到达。 水印是在源函数处或直接在源函数之后生成的。源函数的每个并行子任务通常可以独立地生成水印。
在流处理架构中，每个应用程序都有自己的数据，这些数据采用本地数据库或分布式文件进行存储 消息传输层和流处理层 如何有效地实现流处理架构并从Flink中获益呢？...； 聚合并处理事件； 在本地维持应用程序的状态 图21：Flink项目的架构有两个主要组成部分：消息传输层和由Flink提供的流处理层。...否则，系统将受到限制，并且变得脆弱且难以使用 在流处理中，主要有两个时间概念 事件时间，即事件实际发生的时间。...处理时间其实就是处理事件的机器所测量的时间 图4-4：事件时间顺序与处理时间顺序不一致的乱序事件流 窗口是一种机制，它用于将许多事件按照时间或者其他特征分组，从而将每一组作为整体进行分析（比如求和）...每条记录在处理顺序上严格地遵守在检查点之前或之后的规定，例如["b",2]在检查点之前被处理，["a",2]则在检查点之后被处理 图5-4：当Flink数据源（在本例中与keyBy算子内联）遇到检查点屏障时
哦，原来背后主要是两个进程在默默的付出：一个是 JobManager 进程， 另一个是 TaskManager 进程。其实我最喜欢背后默默付出的人，给两位默默付出的进程打 Call，点赞。...概念一：流？ 注意，这里说的可不是流氓的流。咱们想指的是信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，等等所有这些数据都形成的一种流。...不过任何类型的数据，都可以形成一种事件流。 概念二：无界流 vs 有界流？ ? 无界流有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止地产生数据。无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。...我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断结果的完整性。...概念三：那话说回来 flink 到底是啥东东？ Apache Flink 擅长处理无界和有界数据集。精确的时间控制和状态化使得 Flink 的运行时(runtime)能够运行任何处理无界流的应用。
并行数据流图 Flink中的程序本质上是分布式并发执行的。在执行过程中，一个流有一个或多个流分区，每个算子有一个或多个算子子任务。...同一程序的不同算子可能具有不同的并发级别。 ? 在两个算子之间的流可以以一对一模式或重新分发模式传输数据: (1) 一对一流(例如上图中的Source和map()算子之间的流)保留了元素的分区和排序。...关于配置并发的更多信息可以参阅并发执行文档。 4. 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，不可能对流中的所有元素进行计数，因为通常流是无限的(无界的)。...Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。 (2) 摄入时间是事件进入Flink数据流源(source)算子的时间。 (3) 处理事件是每一个执行基于时间操作算子的本地时间。 ?...更多关于如何处理时间的详细信息可以查看事件时间文档. 6. 有状态操作 尽管数据流中的很多操作一次只查看一个独立的事件(比如事件解析器)，但是有些操作会记录多个事件间的信息(比如窗口算子)。
为了优化这两个指标，一种办法是提高煎饼师傅的制作速度，当用户量大到超过单个煎饼师傅的瓶颈时，接着就需要考虑再增加一个煎饼师傅。...这也是当前大数据系统都在采用的并行(parallelism)策略，如果一个机器做不了或做得不够快，那就用更多的机器一起来做。 数据流图 数据流图描述了数据如何在不同的操作间流动。...在这种情形下，时间比想象中更复杂，有一个时间记录事件实际发生的时间（Event Time），还有一个时间是事件上传到服务器后，服务器处理时间（Processing Time）。...我们可以根据Event Time复现一个事件序列的顺序，因此，使用Event Time是最准确的。...前面也提到了，为了处理延迟上报或顺序错乱的事件，需要使用一些机制来做等待，这样会导致延迟上升。在某些场景可能对准确性要求不高，但是要求实时性更高，Processing Time就更合适一些。
举例而言，一个小时的事件时间窗口将包含所携带的事件时间落在这一小时内的所有事件，而不管它们什么时候并且以怎样的顺序到达Flink。...摄入时间更多地被当作事件时间来处理，具备自动的时间戳分配以及水位线生成机制。 小结：由于处理时间不依赖水位线，所以水位线实际上只在基于事件时间和摄入时间这两种时间类型下起作用。...水位线作为特殊的事件被注入到事件流中流向下游，设其携带时间戳t，则Watermark(t)定义了在一个流中事件时间已到达时间t，同时这也意味着所有的带有时间戳t’（t’<t）的事件应该已经发生并已被系统处理...以window运算符的第一个子任务为例，它从上游的两个输入流中接收事件时间为29和14的两个元素，基于最小事件时间原则，该任务当前的事件时间为14。...例如，如果有一个用户在流中应用元素计数函数，那么统计的结果将总是跟流中元素的真实个数一致，不管有没有发生执行失败还是恢复。需要注意的是，这并不意味着每条数据流过处理引擎仅仅一次。
在现实世界中，大多数事件流都是乱序的，即事件的实际发生顺序和数据中心所记录的顺序不一样。这意味着本属于前一批的事件可能被错误地归入当前一批。批处理架构很难解决这个问题，大部分人则选择忽视它。...以时间为单位把事件流分割为一批批任务，这种逻辑完全嵌入在 Flink 程序的应用逻辑中。预警由同一个程序生成，乱序事件由 Flink 自行处理。...CountPerWindowFunction()); 在流处理中，主要有两个时间概念 ： 事件时间，即事件实际发生的时间。...水印是嵌在流中的常规记录，计算程序通 过水印获知某个时间点已到。收到水印的窗口就知道 不会再有早于该时间的记录出现，因为所有时间戳小于或等于该时间的事 件都已经到达。...完美的水印永远不会错：时间戳小于水印标记时间的事件不会再出现。 如果水印迟到得太久，收到结果的速度可能就会很慢，解决办法是在水印 到达之前输出近似结果（Flink 可以实现）。
在现实世界中，大多数事件流都是乱序的，即事件的实际发生顺序和数据中心所记录的顺序不一样。这意味着本属于前一批的事件可能被错误地归入当前一批。批处理架构很难解决这个问题，大部分人则选择忽视它。...以时间为单位把事件流分割为一批批任务，这种逻辑完全嵌入在 Flink 程序的应用逻辑中。预警由同一个程序生成，乱序事件由 Flink 自行处理。....apply(new CountPerWindowFunction()); 在流处理中，主要有两个时间概念 ： 事件时间，即事件实际发生的时间。...水印是嵌在流中的常规记录，计算程序通 过水印获知某个时间点已到。收到水印的窗口就知道 不会再有早于该时间的记录出现，因为所有时间戳小于或等于该时间的事 件都已经到达。...完美的水印永远不会错：时间戳小于水印标记时间的事件不会再出现。 如果水印迟到得太久，收到结果的速度可能就会很慢，解决办法是在水印 到达之前输出近似结果（Flink 可以实现）。
在 Flink 1.7 中为典型的流处理场景加入了一些非常有趣的功能。比如我个人非常感兴趣的在流式 SQL 中带时间版本的 Join。...流处理器会使得所有的事件的影响看上去都是按顺序发生的。按事件时间处理是 Flink 已经支持的功能。 ? 那么详细说来，我们到底怎么解决这个一致性问题呢？...假设我们有并行的请求输入并行的事务请求，这些请求读取某些表中的记录，然后修改某些表中的记录。我们首先需要做的是把这些事务请求根据事件时间顺序摆放。...因此第一步是定义事务执行的顺序，也就是说需要有一个聪明的算法来为每个事务制定事件时间。 在图上，假设这三个事务的事件时间分别是 T+2, T 和 T+1。...而当前两个事务之间的操作的到达顺序与事件时间不符时，Flink 则会依据它们的事件时间进行排序后再处理。
在流模式下，如果在flink中运行insert sql，拓扑将是这样的： 它会尽力压缩小文件，但是当一个分区中的单个小文件长时间保留并且没有新文件添加到该分区时，压缩协调器会将其从内存中删除以减少内存使用...如果将 write-only 设置为 true，Compact Coordinator 和 Compact Worker 将从拓扑中删除。 自动压缩仅在 Flink 引擎流模式下支持。...还可以通过 paimon 中的 flink 操作在 flink 中启动压缩作业，并通过 set write-only 禁用所有其他压缩。...同一个桶中的每条记录都是严格排序的，流式读取会严格按照写入的顺序将记录传输到下游。 使用此模式，不需要进行特殊配置，所有数据都会以队列的形式放入一个桶中。...对于来自同一分区但两个不同桶的任意两条记录，不同的桶由不同的任务处理，它们之间没有顺序保证。
举例而言，一个小时的事件时间窗口将包含所携带的事件时间落在这一小时内的所有事件，而不管它们什么时候并且以怎样的顺序到达Flink。...摄入时间更多地被当作事件时间来处理，具备自动的时间戳分配以及水位线生成机制。 小结：由于处理时间不依赖水位线，所以水位线实际上只在基于事件时间和摄入时间这两种时间类型下起作用。...水位线作为特殊的事件被注入到事件流中流向下游，设其携带时间戳t，则Watermark(t)定义了在一个流中事件时间已到达时间t，同时这也意味着所有的带有时间戳 t’（t’ < t）的事件应该已经发生并已被系统处理...以window运算符的第一个子任务为例，它从上游的两个输入流中接收事件时间为29和14的两个元素，基于最小事件时间原则，该任务当前的事件时间为14。...例如，如果有一个用户在流中应用元素计数函数，那么统计的结果将总是跟流中元素的真实个数一致，不管有没有发生执行失败还是恢复。需要注意的是，这并不意味着每条数据流过处理引擎仅仅一次。
在大多数流处理场景中，事件的顺序非常重要，通常事件到达数据处理集群的顺序与它在现实世界中实际发生的时间不同。...乱序数据流和事件时间窗口 在讨论乱序数据流处理之前，我们需要定义顺序以及时间。流处理有两种时间概念： 事件时间是事件在现实世界中发生的时间，通常由事件发出的数据记录上的时间戳表示。...时间为 T 的 Watermark 表示事件时间在该流(或分区)上已经处理到时间 T，这意味着不会再有时间戳小于 T 的事件到达了。Flink 算子可以根据这个时钟跟踪事件时间。...这会导致两个问题： 计算结果不正确：由于事件在现实世界中发生的顺序与其被摄取或处理的顺序不同，因此系统可能会将事件分组到错误的时间窗口中。...结论 通过这篇文章，我们可以了解到： Flink 提供了基于事件时间触发的窗口算子，而不是基于机器的挂钟时间触发，所以即使在无序流或事件延迟时也能产生准确的结果。
Flink 在流应⽤程序中三种 Time 概念 Time 类型 备注 Processing Time 事件被机器处理的系统时间，提供最好的性能和最低的延迟。...窗口分配器(Window Assinger) 窗口分配器定义了数据流中的元素如何分配到窗口中，通过在分组数据流中调用 .window(...) 或者非分组数据流中调用 .windowAll(...)...当基于事件时间的数据流进⾏窗⼝计算时，由于 Flink 接收到的事件的先后顺序并不是严格的按照事件的 Event Time 顺序排列（会因为各种各样的问题如⽹络的抖动、设备的故障、应⽤的异常等) ，最为困难的...而且新版 Flink 源码中已经标记为 @Deprecated 2.AssignerWithPeriodicWatermarks 周期性的产生一个 Watermark，但是必须结合时间或者积累条数两个维度...Flink SQL 之 Watermark 的使用 在创建表的 DDL 中定义 事件时间属性可以用 WATERMARK 语句在 CREATE TABLE DDL 中进行定义。
百度百科 Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。Flink 被设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存中的速度和任何规模执行计算。...，它是一类有状态的应用，它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。...Flink中的数据处理方式 在flink的世界里，一切数据都是由流组成的，任何类型的数据都是作为事件流产生的。...无界流 无界流有一个开始但没有定义的结束。它们不会终止并在生成数据时提供数据。必须连续处理无界流，即事件必须在被摄取后立即处理。不可能等待所有输入数据到达，因为输入是无界的并且不会在任何时间点完成。...处理无界数据通常需要以特定顺序（例如事件发生的顺序）摄取事件，以便能够推断结果的完整性。 无界数据流就是指有始无终的数据，数据一旦开始生成就会持续不断的产生新的数据，即数据没有时间边界。
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 FileSink 作为其关键组件之一，负责将流处理结果输出到文件中。...02 工作原理 FileSink 是 Apache Flink 中的一种 Sink 函数，用于将流处理的结果数据输出到文件系统。其原理涉及到 Flink 的数据流处理模型以及文件系统的操作。...按照时间分桶（Time-based Formatting）： Bucket可以按照时间进行格式化，这在基于时间的窗口操作中很有用。...例如，你可以将某个时间窗口内的聚合结果写入文件，以便进行后续的分析或离线处理。 日志处理与归档： 在实时日志处理场景中，FileSink可用于将处理后的日志数据写入文件，以便进行长期存储或进一步分析。...你可以按照时间、事件类型等标准将日志数据划分到不同的目录或文件中。 实时报表生成： 当你的流处理应用程序生成实时报表或分析结果时，FileSink可以将这些结果以可查询的格式写入文件系统。
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。...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...，相当于Flink接收到的数据的先后顺序不是按照时间的事件时间顺序排列进行的。...若watermark设置的延迟太久，收到结果的速度可能就会很慢，解决办法是在水位线到达之前输出一个近似结果。
（顺带说，在测试时，不要奢侈地提供大量资源，反倒有可能尽早发现性能问题，从而让团队想办法解决之。） 一开始，我们想到的方案是增加Flink Streaming Job每个算子或算子链的并行度。...不同级别优先级不同，优先级按照高低，顺序依次为： 算子级别 -> 客户端级别 -> 环境级别 -> 系统默认级别 Flink的并行度设置并不是说越大，数据处理的效率就越高，而是需要设置合理的并行度。...我们开始监控实时流任务的执行，通过日志记录执行时间，在单条数据处理能力已经无法优化的情况下，发现真正的性能瓶颈不在于Flink自身，而是任务末端将处理后的数据写入到ElasticSearch这一阶段。...根据我们的业务特征，平台在接收到上游采集的流式数据后，经过验证、清洗、转换与业务处理，会按照主题治理的要求，将处理后的数据写入到ElasticSearch。然而，这并非流任务处理的终点。...数据在写入到ElasticSearch后，平台需要触发一个事件，应下游系统的要求，将上游传递的消息转换为出口消息。
更多关于异常情况的处理，可以参考 Flink Remote Shuffle 相关文档[13]。 2.2 数据 Shuffle 协议与优化 数据远程 Shuffle 可划分为读写两个阶段。...除了上面提到的数据压缩，一个被广泛采用的技术方案是进行小文件或者说是小数据块合并，从而增加文件的顺序读写，避免过多的随机读写，最终优化文件 IO 性能。...(Sort)，排序后的数据写出 (Spill) 到文件中，并且在写出过程中避免了写出多个文件，而是始终向同一个文件追加数据，在数据读取的过程中，增加对数据读取请求的调度，始终按照文件的偏移顺序读取数据...，满足读取请求，在最优的情况下可以实现数据的完全顺序读取。...未来，我们会对 Flink Remote Shuffle 进行持续的迭代改进与增强，已经有若干工作项在我们的计划中，包括性能、易用性等诸多方面，我们也非常希望有更多的感兴趣的小伙与我们一起参与到后续的使用与改进中
01 基本概念 Watermark 是用于处理事件时间的一种机制，用于表示事件时间流的进展。在流处理中，由于事件到达的顺序和延迟，系统需要一种机制来衡量事件时间的进展，以便正确触发窗口操作等。...06 应用场景 在Apache Flink 1.18中，水印（Watermark）是事件时间处理的核心组件，用于解决事件时间流处理中的乱序和延迟数据的问题。...处理乱序数据： 在实际的数据流中，事件通常不会按照严格的时间顺序到达，可能存在乱序的情况。Watermark可以帮助系统理清事件的先后顺序，确保在事件时间上的正确性。...AscendingTimestampExtractor 适用于处理按事件顺序到达的数据流，它假定数据已经按照事件时间排序。...在本例中，当Watermark超过窗口的结束时间时，窗口将被关闭，并进行统计。因此，Watermark确保了即使在乱序数据的情况下，窗口统计也能够按照正确的事件时间顺序进行。
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