[AIGC] 深入理解Flink中的窗口、水位线和定时器

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了[AIGC] 深入理解Flink中的窗口、水位线和定时器。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Apache Flink是一种流处理和批处理的混合引擎,它提供了一套丰富的APIs,以满足不同的数据处理需求。在本文中,我们主要讨论Flink中的三个核心机制:窗口(Windows)、水位线(Watermarks)和定时器(Timers)。

1. 窗口

在流处理应用中,一种常见的需求是计算某个时间范围内的数据,这种时间范围就是所谓的窗口。根据实际需求,Flink提供了各种类型的窗口,例如滚动窗口与滑动窗口。滚动窗口将数据流分成长度相等的非重叠区间,而滑动窗口则分成可能重叠的区间。

例如,您可以在每5分钟的滚动窗口上进行计算,以对数据进行归档或元数据统计。

input
    .timeWindow(Time.minutes(5))
    .apply(new MyWindowFunction());

2. 水位线

水位线是Flink时间机制中至关重要的一部分,用于跟踪事件时间的进度。水位线本质上是一个带有时间戳的流,在同一个数据流中流动,并表示处理到某个时间点为止的数据。

例如,一个时间戳为t的水位线表示所有时间戳小于或等于t的数据都已经到达。这为乱序事件提供了处理可能性,让Flink在事件的延迟统计中有了一定的伸缩性。

3. 定时器

定时器提供了在指定的未来时间点触发计算的能力。配合事件时间语义,定时器成为了处理事件事件迟到情况的有力工具。在窗口接收到延迟数据时,通过定时器,可以自由地进行一些补救操作,如触发额外的窗口计算。

例如,下面的代码设置了一个在事件时间超过窗口末端1小时后还能触发窗口计算的定时器:

public class LateDataWindowFunction extends WindowFunction<...> {
  public void apply(...) {
    // set timer for one hour later
    ctx.registerEventTimeTimer(window.getEnd + 3600000);
  }

  @Override
  public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, ... out) throws Exception {
    // triggered when the watermark passes the timer's timestamp
  }
}

Flink的窗口、水位线和定时器是流处理中不可或缺的工具,它们共同作用,帮助Flink处理难题,确保在面对各种复杂情况时,都能提供准确可靠的处理结果。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-843898.html

参考资料
  • Timely Stream Processing | Apache Flink
  • Windowing and Watermarks in Flink
  • Debugging Windows & Event Time | Apache Flink

到了这里,关于[AIGC] 深入理解Flink中的窗口、水位线和定时器的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_45704048/article/details/136490798

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【FLink】水位线(Watermark)

    目录 1、关于时间语义 1.1事件时间 1.2处理时间​编辑 2、什么是水位线 2.1 顺序流和乱序流 2.2乱序数据的处理 2.3 水位线的特性 3 、水位线的生成 3.1 生成水位线的总体原则 3.2 水位线生成策略 3.3 Flink内置水位线 3.3.1 有序流中内置水位线设置 3.4.2 断点式水位线生成器(Punc

    2024年02月21日
    浏览(13)
  • Flink-水位线和时间语义

    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

    2024年02月04日
    浏览(9)
  • 【入门Flink】- 09Flink水位线Watermark

    在 窗口的处理过程 中,基于数据的时间戳,自定义一个 “逻辑时钟” 。这个时钟的时间不会自动流逝;它的时间进展,就是靠着新到数据的时间戳来推动的。 用来衡量 事件时间 进展的标记,就被称作 “水位线”(Watermark) 。 具体实现上,水位线可以看作一条 特殊的数

    2024年01月17日
    浏览(9)
  • Flink-水位线的设置以及传递

    6.2.1 概述 分类 有序流 无序流 判断的时间延迟 延迟时间判定 6.2.2 水位线的设置 分析 DataStream下的assignTimstampsAndWatermarks方法,返回SingleOutputStreamOperator本质还是个算子,传入的参数是WatermarkStrategy的生成策略 但是WatermarkStrategy是一个接口 有序流 因此调用静态方法forMonotonousT

    2023年04月15日
    浏览(6)
  • Flink之Watermark水印、水位线

    在Apache Flink中,Watermark(水印)是一种用于处理事件时间(eventtime)的时间指示器。它模拟了事件流中事件时间进展的概念。 事件时间是指事件实际发生的时间,在分布式流处理中经常用于处理无序事件流。然而,由于网络延迟、乱序事件的到达以及分布式处理的特点,事件

    2024年02月08日
    浏览(11)
  • flink水位线传播及任务事件时间

    本文来讲解一下flink的水位线传播及对其对任务事件时间的影响 首先flink是通过从源头生成水位线记录的方式来实现水位线传播的,也就是说水位线是嵌入在正常的记录流中的特殊记录,携带者水位线的时间戳,以下我们就通过图片的方式来讲解下水位线是如何传播以及更新

    2024年02月16日
    浏览(9)
  • Flink详解系列之五--水位线(watermark)

    1、概念 在Flink中,水位线是一种衡量Event Time进展的机制,用来处理实时数据中的乱序问题的,通常是水位线和窗口结合使用来实现。 从设备生成实时流事件,到Flink的source,再到多个oparator处理数据,过程中会受到网络延迟、背压等多种因素影响造成数据乱序。在进行窗口处

    2024年02月13日
    浏览(14)
  • 【API篇】十一、Flink水位线传递与迟到数据处理

    上游task处理完水位线,时钟改变后,要把数据和当前水位线继续往下游算子的task发送。当一个任务接收到多个上游并行任务传递来的水位线时,以 最小的那个作为当前任务的事件时钟 。如图:上游算子并行度为4,: 总结: 接收到上游多个,取最小 往下游多个发送,广播

    2024年02月08日
    浏览(9)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包