WatermarkGenerator：主要负责按照既定的方式，基于时间戳生成水位线。在WatermarkGenerator接口中，主要又有两个方法：onEvent()和onPeriodicEmit()。onEvent：每个事件（数据）到来都会调用的方法，它的参数有当前事件、时间戳，以及允许发出水位线的一个WatermarkOutput，可以基于事件做各种操作。onPeriodicEmit：周期性调用...
Watermark在数据流中生成,它的数值代表着事件时间的进展,可以让Flink根据事件时间做出最优的处理。具体的生成机制如下: 1. Flink会根据指定的时间戳和数据源中的数据进行Watermark的生成。 2. Flink将当前系统时间(processing time)和该数据源中最大的时间戳值相减,得到一个时间差t,此时间差就是当前Watermark的值,...
WATERMARK 语句在一个已有字段上定义一个 Watermark 生成表达式,同时标记这个已有字段为时间属性字段。 代码语言:javascript 复制 CREATETABLEuser_actions(user_nameSTRING,dataSTRING,user_action_timeTIMESTAMP(3),--声明 user_action_time 是事件时间属性,并且用 延迟5秒的策略来生成 watermarkWATERMARKFORuser_action_...
@PublicEvolvingpublicvoidsetStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristiccharacteristic){this.timeCharacteristic=Preconditions.checkNotNull(characteristic);if(characteristic==TimeCharacteristic.ProcessingTime){// 如果是ProcessingTime,那么默认时间间隔是0,一直不会过滤时间。getConfig().setAutoWatermarkInterval(0);}else{// ...
Flink是一个高性能、高吞吐量的流处理框架,其内部的水印(Watermark)机制是处理乱序事件和延迟数据的关键。本文将详细解释Watermark的概念、工作原理及其在Flink中的应用,帮助读者更好地理解和使用Flink。
手动传递:用户可以通过编程方式手动传递 Watermark 给窗口操作符和数据处理算子,以触发特定的窗口计算和数据处理操作。 5. 示例代码片段 下面是一个简单的 Apache Flink 应用程序示例,演示了如何使用 Watermark 机制处理乱序事件流: importorg.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;importorg.apa...
Watermark 是用于处理事件时间的一种机制,用于表示事件时间流的进展。在流处理中,由于事件到达的顺序和延迟,系统需要一种机制来衡量事件时间的进展,以便正确触发窗口操作等。Watermark 就是用来标记事件时间的进展情况的一种特殊数据元素。 02 工作原理 Watermark 的生成方式通常是由系统根据数据流中的事件来自动推断生成...
在Flink中,Watermark的传递机制可以分为两种情况来说明: 3.1单任务中的Watermark传递 在一个任务(subtask)中,Watermark是由源算算子(source operator)生成并发送到下一个算子。当源算子处理一个事件时,它会检查事件的时间戳,将时间戳减去一个固定的延迟量来生成Watermark,然后将Watermark发送给下一个算子。下一个算子...
Watermark在Flink中起着至关重要的作用,它主要用于两个方面:事件时间的处理和窗口的触发。 1. 事件时间的处理:在数据流处理中,经常会遇到乱序的情况,即事件的实际发生顺序与其到达的顺序不一致。这时,通过Watermark机制可以使得系统能够根据事件的实际时间来进行处理,而不是根据事件到达的顺序。系统会根据Watermark的值来...
所以,为了保证计算结果的正确性,需要让窗口等待延迟数据到达后再进行计算,但是也不能无限期地等待下去,必须有一种机制来确定何时触发窗口计算,这种机制就是水印(Watermark)。 水印是一种用于衡量事件时间进度的机制,其表示某个时刻(事件时间)以前的数据将不再产生,因此水印指的是一个时间点。水印作为数据流的一部分流...