Apache Flink:即使没有输入记录到达给定窗口，也会定期发出输出记录

Apache Flink是一个开源的流处理框架，它提供了高效、可扩展的数据流处理和批处理功能。它的设计目标是实现低延迟、高吞吐量的大规模数据处理。

Apache Flink的特点和优势包括：

事件驱动：Apache Flink基于事件驱动的模型，可以实时处理和分析无界数据流，支持流式数据的连续计算。
容错性：Apache Flink具有高度的容错性，可以自动恢复故障，并保证数据处理的准确性和一致性。
状态管理：Apache Flink提供了强大的状态管理功能，可以在处理过程中保持和管理状态，支持复杂的数据处理逻辑。
灵活性：Apache Flink支持多种数据源和数据格式，可以与各种存储系统和消息队列集成，适用于不同的应用场景。
扩展性：Apache Flink可以水平扩展，支持在集群中添加或删除计算节点，以满足不同规模和负载的需求。

Apache Flink的应用场景包括：

实时数据分析：Apache Flink可以实时处理和分析大规模的数据流，用于实时监控、实时报警、实时推荐等场景。
批处理任务：Apache Flink支持批处理任务，可以处理离线数据，用于数据清洗、数据转换、数据分析等场景。
事件驱动的应用：Apache Flink可以处理事件驱动的应用，如实时流处理、复杂事件处理等。
机器学习：Apache Flink可以与机器学习库集成，用于实时机器学习和模型推理。

腾讯云提供了基于Apache Flink的流计算服务，名为腾讯云流计算Oceanus。它提供了高可用、高性能的流计算能力，支持实时数据处理和分析。您可以通过腾讯云流计算Oceanus来构建实时数据处理和分析的应用。

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该机制确保即使存在故障，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。容错机制持续地制作分布式流数据流的快照。...当一个中间操作算子从其所有输入流中收到快照n的barriers时，它会为快照n发出barriers进入其所有输出流中。...此状态的典型示例是窗口缓冲区，系统在其中收集（和聚合）窗口里的记录，直到窗口被计算和抛弃。...操作算子在他们从输入流接收到所有快照barriers时，以及在向其输出流发出barriers之前，会对其状态进行写快照。...当跳过对齐时，即使在 checkpoint n 的某些 checkpoint barriers 到达之后，操作算子仍继续处理所有输入。

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什么是状态虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器），但有些操作会记住跨多个事件的信息（例如窗口操作符）。这些操作称为有状态的。...请注意，所有具有多个输入的算子和经过shuffle的算子在消耗多个上游子任务的输出流时都需要对齐。对状态算子做快照当算子包含任何形式的状态时，该状态也必须是快照的一部分。...算子在从其输入流接收到所有快照屏障的时间点以及在将屏障发送到其输出流之前的时间点快照其状态。那时，在屏障之前的记录中对状态的所有更新都已经完成，并且在屏障应用之后没有依赖于记录的更新。...对于所有记录都需要持续超低延迟（几毫秒）的应用程序，Flink 有一个开关可以在检查点期间跳过流对齐。一旦算子从每个输入中看到检查点屏障，仍然会绘制检查点快照。...当对齐被跳过时，算子继续处理所有输入，即使在检查点 n 的一些检查点障碍到达之后。这样，算子还可以在为检查点 n 拍摄状态快照之前处理属于检查点 n+1 的元素。

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有关Flink API基本概念的介绍，请参阅基本概念 2 入门案例以下程序是流窗口字数统计应用程序的完整工作示例，它在5秒窗口中对来自Web套接字的单词进行计数。...这些将是字数统计程序的输入。如果要查看大于1的计数，请在5秒内反复键入相同的单词（如果不能快速输入，则将窗口大小从5秒增加☺）。...如果并行度大于1，则输出也将与生成输出的任务的标识符一起添加。 writeUsingOutputFormat()/ FileOutputFormat- 自定义文件输出的方法和基类。...他们没有参与Flink的检查点，这意味着这些函数通常具有至少一次的语义。刷新到目标系统的数据取决于OutputFormat的实现。...此外，在失败的情况下，这些记录可能会丢失。要将流可靠，准确地一次传送到文件系统，请使用flink-connector-filesystem。

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概述 Apache Flink提供了一个容错机制来持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使在出现故障的情况下，程序的状态也将最终反映每条记录来自数据流严格一次exactly once。...这种状态的一个典型例子是窗口缓冲区，在窗口缓冲区中，系统为窗口收集（以及聚合）记录，直到窗口被计算和删除。...当跳过对齐步骤时，当检查点n的某些barriers到达时，算子就会处理输入数据（译者注：不需要缓存输入数据来等待最后一个 Barriers的到来）。...这样的话，在为检查点n生成状态快照之前也会处理到属于检查点n+1的元素。在恢复时，这些记录将会重复出现，因为它们既包含在检查点n的状态快照中，也会在检查点n之后作为数据的一部分进行重放。...正因为如此，只有高度并行流操作（map（），flatMap（），filter（）…）的数据流即使在 At-Least-Once 模式下也只能提供Exactly-Once语义。

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到如今，互联网也发展了好些年了，越来越多的数据产生(用户浏览数据、搜索记录、出行记录、消费记录；农作物的成长观察记录；病人的医疗记录等)，各行业也开始慢慢的重视起这些数据记录，希望通过对这些数据的分析处理从而得到相应的利益和研究价值...这一层中常用的流数据处理框架有Apache Storm, Apache Spark, Apache Flink. 输出通常是存储在高速的 NoSql 数据库中。...同时还支持有状态的计算(即使在发生故障时也能准确的处理计算状态) 和基于事件时间的处理可见，Flink不管是在 Lambda 架构还是 Kappa 架构中都能占有一席之地，特别是在Kappa...Flink简介 Apache Flink 是由 Apache 软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用 Java 和 Scala 编写的分布式流数据处理引擎。...但是即使如此，依然可能会有些事件数据在 Watermark 之后到达，这时 Watermark 机制也无法起到对应的作用，针对这一情况 Flink 支持了 Late Elements 处理，详情查看官网

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流式系统：第五章到第八章

它可能会多次运行给定的记录通过用户转换，甚至可能同时在多个工作器上运行相同的记录；这是为了保证至少一次的处理在工作器故障的情况下。这些调用中只有一个可以“获胜”并在管道中产生输出。...一个立即显现的问题是，Beam 模型允许用户代码产生非确定性输出。这意味着ParDo可能会对相同的输入记录执行两次（由于重试），但每次重试可能会产生不同的输出。...例如，在窗口聚合中，窗口中的记录集也可能是不确定的！具体来说，窗口可能尝试使用元素e0、e1、e2触发，但工作器在提交窗口处理之前崩溃（但在这些元素作为副作用发送之前没有崩溃）。...此外，通过智能地对那些不再需要的持久状态进行垃圾回收（即已知已被管道完全处理的记录的状态），即使输入在技术上是无限的，也可以随着时间的推移将存储在给定管道的持久状态中的数据保持在可管理的大小，这样处理无界数据的管道就可以继续有效地运行...一些部分已经在 Apache Calcite、Apache Flink 和 Apache Beam 等系统中实现。许多其他部分在任何地方都没有实现。

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机制 12 Flink分布式快照的原理是什么 13 介绍一下Flink的CEP机制 14 Flink CEP 编程中当状态没有到达的时候会将数据保存在哪里？...例如，在Apache Kafka中，此位置将是分区中最后一条记录的偏移量。将该位置Sn报告给checkpoint协调器（Flink的JobManager）。然后barriers向下游流动。...当一个中间操作算子从其所有输入流中收到快照n的barriers时，它会为快照n发出barriers进入其所有输出流中。...，让我们有机会掌握数据中重要的部分一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配，然后输出用户想得到的数据 —— 满足规则的复杂事件 14 Flink CEP 编程中当状态没有到达的时候会将数据保存在哪里...（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

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Flink 使用Flink进行高吞吐，低延迟和Exactly-Once语义流处理

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Flink的Watermark机制

在进入Apache Flink框架之前EventTime通常要嵌入到记录中，并且EventTime也可以从记录中提取出来。...基于事件时间处理的强大之处在于即使在乱序事件，延迟事件，历史数据以及从备份或持久化日志中的重复数据也能获得正确的结果。对于事件时间，时间的进度取决于数据，而不是任何时钟。...定期水位线(Periodic Watermark) 周期性的（允许一定时间间隔或者达到一定的记录条数）产生一个Watermark。...Flink 会在窗口关闭后一直保存窗口的状态直至超过允许迟到时长，这期间的迟到事件不会被丢弃，而是默认会触发窗口重新计算。...生成新的Watermark Flink会替换StreamRecord 对象中的Timestamp，如果根据当前事件的Timestamp 生成的Watermark 大于上一次的Watermark，就发出新的

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