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目录
一、时间语义 & 时间窗口
1. 前摘：
1.1 Flink的时间和窗口
1.2 什么是时间窗口和时间语义呢？
2. 时间窗口
2.1 举个例子：
2.2 3个实时数据计算场景
3. 时间语义
二、Flink上进行窗口计算：
1. 一个Flink窗口应用的大致骨架结构
2. Flink窗口的骨架结构中有两个必须的两个操作：
三、Flink Watermark水印：
1. 举个小例子：
2. 水印的概念：
3. 水印如何计算：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-817911.html
4. 允许延迟和侧道输出：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-817911.html
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处理时间（processTIme） 执行相关操作的机器系统时间。 如果flink的流式处理程序是基于processtime。那么代码中所有的操作都是将基于运算符的机器系统时钟时间。每小时的processTime window包括在系统时钟指示完整一个小时内的所有记录数据。例如，应用程序在上午8:20开始执行，
时间语义： EventTime ：事件创建时间； Ingestion Time ：数据进入 Flink 的时间； Processing Time ：执行操作算子的本地系统时间，与机器无关。不同的时间语义有不同的应用场合，我们往往更关系事件时间 Event Time 。数据生成的时候就会自动注入时间戳， Event Time 可以从日志数据的
在实际应用中，事件时间语义会更为常见。一般情况下，业务日志数据中都会记录数据生成的时间戳（timestamp），它就可以作为事件时间的判断基础。 在Flink中，由于处理时间比较简单，早期版本默认的时间语义是处理时间；而考虑到事件时间在实际应用中更为广泛，从Fli
Flink支持三种不同的时间语义，以便处理流式数据中的事件时间、处理时间和摄入时间。 1. 处理时间（Processing Time） 处理时间的概念非常简单，就是指 执行处理操作的机器的系统时间 。 在这种时间语义下处理窗口非常简单粗暴，不需要各个节点之间进行协调同步，也不需要
在传统的批处理系统中，我们可以等到一批数据全部都到齐了之后，对其做相关的计算；但是在实时处理系统中，数据是源源不断的，正常情况下，我们就得来一条处理一条。那么，我们应该如何统计某个实时数据源中最近一段时间内的数据呢？ 在Flink的观念中，引入了“窗
随着大数据时代的到来，流处理技术变得越来越重要。流处理系统可以实时地处理大量数据，为实时应用提供有价值的信息。Apache Flink是一个流处理框架，它可以处理大规模的流数据，并提供丰富的功能，如窗口操作、时间操作等。在本文中，我们将深入探讨Flink流数据窗口
6.1 时间语义 6.1.1 Flink中的时间语义 对于一台机器而言，时间就是系统时间。但是Flink是一个分布式处理系统，多台机器“各自为政”，没有统一的时钟，各自有各自的系统时间。而对于并行的子任务来说，在不同的节点，系统时间就会有所差异。 我们知道一个集群有JobMana
本专栏案例代码和数据集链接： https://download.csdn.net/download/shangjg03/88477960 在大多数场景下，我们需要统计的数据流都是无界的，因此我们无法等待整个数据流终止后才进行统计。通常情况下，我们只需要对某个时间范围或者数量范围内的数据进行统计分析：如每隔五分钟统计
Apache Flink 它提供了多种类型的时间和窗口概念，使得用户能够进行准确的时间计算。在数据处理任务中，时间的概念是非常重要的，对于一些复杂的实时流处理任务，如事件按时间顺序的聚合、分割和窗口计算，时间更是关键所在。而在这类任务中，选择使用何种时间特性是
测试反馈， 配置的flink任务提交上去后， 输入数据源符合条件，到时间窗口的size。最后一个窗口没有闭窗计算，数据并没及时输出告警 经过调试发现，watermark没有向后继续推进，导致无法闭窗， watermark的时间取的是数据中的业务时间，create_time。 因为没有后续数据进来，
