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Flink:使用允许的延迟时清除Windows元数据

Flink是一个开源的流处理框架，它允许实时处理和分析大规模数据流。Flink的核心特点是低延迟、高吞吐量和容错性。

Flink中的Windows元数据是指在流处理过程中定义的窗口，用于对数据流进行分组和聚合操作。延迟时清除Windows元数据是指在窗口计算完成后，可以选择保留窗口的元数据一段时间，以便后续的计算或分析。当窗口的计算结果不再需要时，可以根据一定的延迟时间清除窗口的元数据，以释放资源和减少存储开销。

延迟时清除Windows元数据的优势在于可以灵活地控制窗口数据的存储和清理，以适应不同的业务需求。通过设置合适的延迟时间，可以在保证数据完整性的前提下，及时释放不再需要的窗口数据，提高系统的资源利用率和性能。

Flink在处理实时数据流的场景中具有广泛的应用，例如实时数据分析、实时监控、实时报警等。通过使用Flink，用户可以方便地构建和管理复杂的流处理应用，实现实时的数据处理和分析。

腾讯云提供了一系列与流处理相关的产品和服务，其中包括云流计算（Tencent Cloud StreamCompute）和云数据流（Tencent Cloud DataStream）。云流计算是一种基于Flink的流式计算引擎，提供了高性能、低延迟的流式计算能力。云数据流是一种全托管的流数据集成和分析服务，可以帮助用户快速构建和部署流处理应用。

更多关于腾讯云流处理相关产品的介绍和详细信息，您可以访问以下链接：

相关搜索:通过BitmapMetadata更改JPEG文件的Windows元数据将清除未指定的元数据在使用scala case类时，Flink不允许POJO对象使用不可变的样式设置器如何使用实例元数据检索GCP Windows实例的外部IP？使用多方法和元数据时的参数数量错误使用https时，IdP元数据丢失位置URL中的端口使用DocuSign REST API时的自定义文档元数据由于图像的exif元数据，使用PIL时出现图像旋转错误如何在使用spark写入拼图文件时添加额外的元数据使用windows而不是Linux时丢失的UDP数据包使用R从数据库导入数据时，不允许重复的'row.names‘如何使用docker解决打开卷存储元数据数据库时的守护进程超时错误？如何在创建新记录时使用CloudKit无延迟地更新TableView中的数据使用两个数据中心和LOCAL_QUORUM写入Cassandra时的同步延迟如何在使用Chromecast进行转换时将媒体内容的元数据获取到Notification？当旋转更宽以导出到xlsx时，使用R中的属性来保存元数据在Centos 8.1上使用Yum DNF时出错，无法下载存储库'AppStream‘的元数据当使用Laravel Excel 2.1导出大型数组数据时，如何修复“允许的内存大小”？在group by语句中使用BigQuery时，来自元数据查询的缓存命中始终返回false使用clientcontext.executequery()上载文档和更新sharepoint库中的元数据时，操作已超时为什么在使用Selenium C#清除表单中的字段时，当我单击submit时表单会重新填充数据？
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    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...Windows Function 在运用窗口计算时，Flink根据上有数据集是否是KeyedStream类型（数据是否按照Key分区），如果上游数据未分组则调用window()方法指定Windows Assigner...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...，参数是Time类型的时间间隔大小，代表允许的最大延迟时间，Flink的窗口计算中会将Window的Endtime加上该时间作为窗口最后释放的结束时间（P），当接入的数据中Event time未超过该时间...，然后使用getSideOutput()方法得到被标记的延迟数据，分析延迟原因； 多流合并/关联 合并 Connect：Flink 提供connect方法实现两个流或多个流的合并，合并后生成ConnectedStreams

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    Flink Watermark 机制及总结

    作者：黄龙，腾讯 CSIG 高级工程师 Flink Watermark 前言 Flink 水印机制，简而言之，就是在 Flink 使用 Event Time 的情况下，窗口处理事件乱序和事件延迟的一种设计方案...⽔印，可以传⼊⼀个时间代表着可以允许数据延迟到来的时间是多⻓，超过延迟时间的话如果还来了之前早的数据，那么 Flink 就会丢弃了。...丢弃(默认) 2. allowedLateness 指定允许数据延迟的时间 在某些情况下，我们希望对迟到的数据再提供一个宽容的时间。...Flink 提供了 allowedLateness 方法可以实现对迟到的数据设置一个延迟时间，在指定延迟时 间内到达的数据还是可以触发 window 执行的。...先后介绍了 Time 的类型，Windows 的组成，Event Time 和 Watermark 的使用场景和方式，重点是 Watermark 的设计方案如何解决窗口处理事件乱序和事件延迟的问题。

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    快速上手Flink Windows窗口编程！

    Keyed WindowsNon-Keyed Windows方括号（...）中的命令可选。表明Flink允许你以多种不同方式自定义窗口逻辑，以最适合需求。...创建一个非重叠（或翻滚）的窗口，并允许延迟1min。...触发策略可能类似于“当窗口中的数据元数量大于4”时，或“当水印通过窗口结束时”。触发器还可以决定在创建和删除之间的任何时间清除窗口的内容。在这种情况下，清除仅指窗口中的数据元，而不是窗口元数据。...Flink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：@PublicEvolvingpublic class...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.定义和使用DataStream<Tuple2

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    窗口的生命周期 当第一个应该属于这个窗口的元素到达时，就会创建一个窗口，当时间(事件或处理时间)超过它的结束时间戳加上用户指定的允许延迟lateness时，窗口将被完全删除。...触发策略可能类似于“当窗口中的元素数量大于4时”，或者“当水印通过窗口末端时”。触发器还可以决定在创建和删除窗口之间的任何时间清除窗口的内容。在本例中，清除仅指窗口中的元素，而不是窗口元数据。...在代码中，Flink在处理基于时间的窗口时使用TimeWindow，这些窗口具有查询开始和结束时间戳的方法，以及一个额外的方法maxTimestamp()，该方法返回给定窗口所允许的最大时间戳。...接收的额外窗口元数据。...当使用窗口状态时，在窗口被清除时清理该状态也很重要。

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    【Flink】 WaterMark 详解

    「窗口生命周期」 简而言之，只要属于此窗口的第一个元素到达，就会创建一个窗口，当时间（事件或处理时间）超过其结束时间戳加上用户指定的允许延迟时，窗口将被完全删除。...决定了一个窗口何时能够被计算或清除。触发策略可能类似于“当窗口中的元素数量大于 4”时，或“当水位线通过窗口结束时”。...「Keyed vs Non-Keyed Windows」 在定义窗口之前,要指定的第一件事是流是否需要 Keyed，使用 keyBy（...）将无界流分成逻辑的 keyed stream。...当此时间段到期时，当前会话关闭，后续元素被分配到新的会话窗口。 「Flink 中的时间」 Flink 在流处理程序支持不同的时间概念。...Allowed Lateness 机制允许用户设置一个允许的最大迟到时长。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。

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    Flink基于EventTime和WaterMark处理乱序事件和晚到的数据

    这些消息将落入Windows中，如下所示。...原因是在延迟的信息到达系统时（第19秒），窗口1的评估已经完成了（第15秒）。现在让我们尝试通过使用水印来解决这个问题。请注意，在窗口2中，延迟的消息仍然位于第19秒，而不是第13秒（事件时间）。...当Flink中的运算符接收到水印时，它明白（假设）它不会看到比该时间戳更早的消息。因此，在“EventTime”中，水印也可以被认为是一种告诉Flink它有多远的一种方式。...end-of-window之后，还允许有一段时间（也是以event time来衡量）来等待之前的数据到达，以便再次处理这些数据。...+ allowedLateness（）的时间，窗口的数据及元数据信息才会被删除。

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    Flink的Watermark机制

    窗口生命周期 简而言之，只要属于此窗口的第一个元素到达，就会创建一个窗口，当时间（事件或处理时间）超过其结束时间戳加上用户指定的允许延迟时，窗口将被完全删除。...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。...决定了一个窗口何时能够被计算或清除。触发策略可能类似于“当窗口中的元素数量大于4”时，或“当水位线通过窗口结束时”。...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...在实际的网上购物订单等业务场景中，大多会使用EventTime来进行数据计算。 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。

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    最后，还要调用registerCleanupTimer()方法注册计时器用来在窗口彻底过期时清除窗口状态。...对于一个元素，会将其写入对应的(key, window)二元组所圈定的状态中。可见，如果粒度为480，那么每个元素到来，更新windowState时都要遍历480个窗口并写入，开销是非常大的。...而在WindowOperator中，每一个(key, window)二元组都需要注册两个定时器：一是触发器注册的定时器，用于决定窗口数据何时输出；二是registerCleanupTimer()方法注册的清理定时器...在官方文档Windows最后一节的最后，也有如下的提醒： Flink creates one copy of each element per window to which it belongs....我们一般使用滚动窗口+在线存储+读时聚合的思路作为workaround。

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