1、如果关联到了则直接下发关联到的数据 2、如果没有关联到则也直接下发没有关联到的数据，后续 B ...
产出方式:Retract stream;直接下发一边为空的内容(outer join),关联上再撤回;依赖的状态state过期会清理。 2、Interval join(Time-windowed Joins) 适用场景:不希望重复;不希望错误数据下发;允许关联不上适当等待。 产出方式:Append stream;超过等待时间后下发一边为空的内容。 三、其他拓展 对于延迟数据,Flink中的...
我们只能将之前的窗口计算结果保存下来,然后获取侧输出流中的迟到数据,判断数据所属的窗口,手动对结果进行合并更新。尽管有些烦琐,实时性也不够强,但能够保证最终结果一定是正确的。 所以总结起来, Flink 处理迟到数据,对于结果的正确性有三重保障:水位线的延迟,窗口允许迟到数据,以及将迟到数据放入窗口侧输出流。 /...
1、Window Join(存在缺陷,不建议使用) 2、Interval Join 八、总结 1、谈谈对watermark的理解 2、Flink怎么处理乱序、迟到数据 3、interval join 底层原理 一、时间 事件时间EventTime:一个数据产生的时间 摄入时间IngestionTime:数据到达Fink的时间 处理时间ProcessingTime:数据真正被处理/计算的时刻 事件时间能够真正反...
.process(new ProcessJoinFunction<>()) 1. 2. 3. 4. 5. 底层实现时是将两条流先connect合并成一条,然后调用IntervalJoinOperator方法开始处理数据: IntervalJoinOperator方法初始化的时候会初始化两个MapState,分别存放左右流中的数据,而Key就是timestamp。迟到的数据会被丢弃,不迟到的数据则会被缓存,缓存好了...
(1)使用 interval join 调整上下限时间,但是依然会有迟到数据关联不上 (2)使用 left join,带回撤关联 (3)可以使用 Cogroup+connect 关联两条流 生产经验 Flink 任务提交使用那种模式,为何选用这种模式 项目中提交使用的 per-job 模式,因为每个 job 资源隔离、故障隔离、独立调优 ...
Interval Join适用于处理迟到的数据,可以根据事件时间或者处理时间来确定数据的匹配。 3. Stream-Stream Join Stream-Stream Join是基于两个或多个流的键(key)进行的连接操作。在Stream-Stream Join中,两个流中的记录会根据键值进行匹配,然后进行连接。Stream-Stream Join可以根据事件时间或者处理时间来确定键值匹配的...
1.1 窗口联结(Window Join) 1.2 间隔联结(Interval Join) 1、基于时间的合流——双流联结(Join) 可以发现,根据某个key合并两条流,与关系型数据库中的表的join操作非常近似。事实上,Flink中两条流的connect操作,就可以通过keyBy指定键进行分组后合并,实现了类似于SQL中的join操作;另外connect支持处理函数,可以使用自...
06_flink实时数仓_使用intervalJoin进行连接 14:56 07_flink实时数仓_事实数据join测试 09:15 08_flink实时数仓_上午内容回顾 07:48 09_flink实时数仓_封装查询Phoenix的工具类 27:43 10_flink实时数仓_封装维度查询的工具类 23:57 11_flink实时数仓_旁路缓存优化思路 07:48 12_flink实时数仓_封装获取...