在Apache Flink 中,事件时间(Event Time)和处理时间(Processing Time)是两个重要的时间概念,用于确定事件在流处理中的时间属性。这两个时间概念在流处理任务中具有不同的作用。 1、事件时间(Event Time):事件时间是数据自身携带的时间戳,代表了数据产生的实际时间。在事件时间处理中,Flink 根据事件的时间戳对数据进...
它们可以读当前处理的record的时间戳,请求operator当前的event time,并注册计时器。没有方法提供设置emitted records的时间戳的API、也没有提供操作一个task的event-time时钟的API、更没有释放水印的API。 我们现在详细的解释一下,一个task如何释放一个水印,并在收到一个新的水印时如何更新它自身的event-time时钟(clo...
staticvoidhandle_events(ARGV *argv){intdelay;time_tbefore;time_tafter;if(argv->argc !=2|| (delay = atoi(argv->argv[1])) <=0) { msg_error("usage: %s time", argv->argv[0]);return; } before =event_time(); event_drain(delay); after =event_time();if(after < before + delay...
表1. 事件监视信息
window size可以是CountSize也可以是TimeSize(又既可以是EventTime也可以是ProcessingTime )。不带key时用windowAll,带key用window。 滑动窗口 SlidingWindow window size 和 slide size是不等的,window size是一个窗口的大小,代表这个窗口从开始道结束的间隔;slide size可以理解是前后两个窗口开始时间的间隔。一个元素...
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/event_time.html 容易理解,如果所有流入水印中时间戳最小的那个都已经达到或超过了窗口的结束时间,那么所有流的数据肯定已经全部收齐,就可以安全地触发窗口计算了。 提取事件时间、产生水印 ...
事件时间(event time):事件时间是每个事件在其生产设备上发生的时间。此时间通常在进入Flink之前嵌入记录中,并且可以从每个记录中提取该事件时间戳。 在事件时间,时间的进展取决于数据,而不是任何时钟。 事件时间程序必须指定如何生成事件时间水印,这是表示事件时间进度的机制。 该水印机制在下面的后面部分中描述。
Flink 中ProcessFunction 注册EventTime 定时是通过registerEventTimeTimer方式、在event-time 窗口中由flink内部帮助我们完成这项工作,注册过程与Processing Time大体一样,主要也是通过一个优先级队列来完成,先看下其调用链: 其内部仅仅是调用了这一个方法,传的参数是namespace/time,会将time(触发定时器的时间)/key(...
Event time:事件时间是每个独立事件在其生成设备上发生的时间,通常是在进入到Flink之前就嵌入在记录中的时间。并且可以从每个记录中提取事件时间戳,在事件时间中,决于数据产生的时间,而不是当前系统时间。事件时间程序必须指定如何生成事件Watermarks,用来保证事件时间的有序性。Watermarks机制将在下一节中进行描述。
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) 如果想用另外两种时间语义,需要替换为:TimeCharacteristic.ProcessingTime和TimeCharacteristic.IngestionTime。 Event Time和Watermark Flink的三种时间语义中,Processing Time和Ingestion Time都可以不用设置Watermark。如果我们要使用Event Time语义,以下两项配置缺一不可...