- 4、Flink 的WaterMark机制Watermarks(水位线)机制是event time处理进度的标志表示比watermark更早(更老)的事件都已经到达(没有比水位线更低的数据 )基于watermark来进行窗口触发计算的判断 1 什么是乱序当数据是一条一条规规矩矩的按照流程发送,经过MQ传输,Flink接受后处理,这个时候,就是有序的处理。当出现异常,有些数据延迟了,排在后面的... 4、Flink 的WaterMark机制Watermarks(水位线)机制是event time处理进度的标志表示比watermark更早(更老)的事件都已经到达(没有比水位线更低的数据 )基于watermark来进行窗口触发计算的判断 1 什么是乱序当数据是一条一条规规矩矩的按照流程发送,经过MQ传输,Flink接受后处理,这个时候,就是有序的处理。当出现异常,有些数据延迟了,排在后面的...
- 3、Flink的Time类型对于流式数据处理,最大的特点是数据上具有时间的属性特征。Flink根据时间产生的位置不同,可以将时间区分为三种时间类型:==Event Time==(事件发生时间)事件产生的时间,它通常由事件中的时间戳描述==Ingestion time==(事件接入时间)事件进入Flink程序的时间==Processing Time==(事件处理时间)事件被处理时当前系统的时... 3、Flink的Time类型对于流式数据处理,最大的特点是数据上具有时间的属性特征。Flink根据时间产生的位置不同,可以将时间区分为三种时间类型:==Event Time==(事件发生时间)事件产生的时间,它通常由事件中的时间戳描述==Ingestion time==(事件接入时间)事件进入Flink程序的时间==Processing Time==(事件处理时间)事件被处理时当前系统的时...
- 2、FlinkTable API操作FlinkTable API提供了很多的connector用于对接各种数据源,例如CSV、json、HDFS数据、HBase数据、Kafka数据、JDBC数据、Hive数据等,可以将各个系统当中的数据,直接接入到Flink当中来进行处理,然后处理完成的数据,也可以写入到各个地方去我们接下来就一起来看一下关于各种输入数据源的使用 2.1、读取集合数据,并... 2、FlinkTable API操作FlinkTable API提供了很多的connector用于对接各种数据源,例如CSV、json、HDFS数据、HBase数据、Kafka数据、JDBC数据、Hive数据等,可以将各个系统当中的数据,直接接入到Flink当中来进行处理,然后处理完成的数据,也可以写入到各个地方去我们接下来就一起来看一下关于各种输入数据源的使用 2.1、读取集合数据,并...
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