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摘要： 华为云数据安全中心（Data Security Center，简称DSC）提供数据水印能力，帮您把数据载体烙上您的专属水印，保证资产唯一归属。
作者：阅识风云。数据水印是将特定的信息嵌入到数据载体（数
作者：黄龙，腾讯 CSIG 高级工程师Flink Watermark前言Flink 水印机制，简而言之，就是在 Flink 使用 Event Time 的情况下，窗口处理事件乱序和事件延迟的一种设计方案。本文从基本的概念入手，来看下 Flink 水印机制的原理和使用方式。Flink 在流应⽤程序中三种 Time 概念Time 类型备注Processing Time事件被机器处理的系统时间，提供最好
背景新的水印生成接口内置水印生成策略固定延迟生成水印单调递增生成水印event时间的获取处理空闲数据源背景在flink 1.11之前的版本中，提供了两种生成水印(Watermark)的策略，分别是AssignerWithPunctuatedWatermarks和AssignerWithPeriodicWatermarks，这两个接口都继承自TimestampAssigner接口。用户想使用不同的水
Flink DataStream API 编程指南目录1. 概览2. Event Time and Watermarks2.1. [EventTime时间模型](https://www.jianshu.com/p/c39f224ec39f)2.2. 水印测试2.3. 延迟测试2.4. [再谈Flink事件时间、水印和迟到数据处理](https://www.jianshu.com/p/c612e9
事件时间-处理时间-摄取时间处理时间：是指执行相应Flink算子的机器的系统时间，如TaskManager所在机器的系统时间。当Flink流处理程序在处理时间上运行时，所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用执行相应算子所在机器的系统时钟。在每小时的处理时间窗口中，将包括在系统时钟所显示的完整小时(不跨小时比如1:30~2:30)之内到达特定算子的所有数据记录。例如，如果Flink应用程序在上午9:
## Flink水印实现Java getCurrentWatermark
Apache Flink 是一款流式处理引擎，支持事件时间（event time）处理，其中水印（watermark）是事件时间处理的重要组成部分。水印用于解决流式处理中事件乱序和延迟的问题，帮助系统保持一致性。在Flink中，我们可以通过实现 `AssignerWithPeriodicWatermarks` 接口的 `g
声明：本系列博客为原创，最先发表在拉勾教育，其中一部分为免费阅读部分。被读者各种搬运至各大网站。所有其他的来源均为抄袭。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》这篇文章主要介绍Flink的窗口、时间和水印。 在之前的文章中反复提到过窗口和时间的概念，Flink框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。当我们在流式计算环境中数据从Source产生，再到转换和输出，这个过程由于网络和反压的原因会导致消息乱序，因此，需要一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Fl...
原创
2021-06-10 20:20:00
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本篇终于到了Flink的核心内容：时间与水印。最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming中，一直无法理解水印的作用。直到使用了一段时间Flink之后，对实时流处理有了一定的理解，才想清楚其中的缘由。接下来就来介绍下Flink中的时间和水印，以及基于时间特性支持的窗口处理。1 时间和水印1.1 介绍Flink支持不同的时间类型：
事件时间：事件发生的时间，是设备生产
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2020-11-14 23:36:00
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声明：本系列博客为原创，最先发表在拉勾教育，其中一部分为免费阅读部分。被读者各种搬运至各大网站。所有其他的来源均为抄袭。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》这篇文章主要介绍Flink的窗口、时间和水印。 在之前的文章中反复提到过窗口和时间的概念，Flink框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。当我们在流式计算环境中数据从Source产生，再到转换和输出，这个过程由于网络和反压的原因会导致消息乱序，因此，需要一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Fl...
原创
2021-06-10 20:19:59
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Flink的窗口和水印机制，实现数据流的无序问题。
原创
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2021-01-04 19:58:17
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文章目录背景新的水印生成接口内置水印生成策略固定延迟生成水印单调递增生成水印event时间的获取处理空闲数据源 背景在flink 1.11之前的版本中，提供了两种生成水印（Watermark）的策略，分别是AssignerWithPunctuatedWatermarks和AssignerWithPeriodicWatermarks，这两个接口都继承自TimestampAssigner接口。用户想
一、时间长河谁能解在人类生存的地球上，存在着一种很神秘的东西：时间，它看不见摸不着，但速度恒定，单调递增且永无止境的往前推进，人类的历史被淹没在茫茫的时间长河中。同时在地球附近，一个星球叫做：Flink 星球。如同太阳需要氢原子作为燃料，Flink 星球的燃料就是地球提供的数据，它的使命就是勤勤恳恳的为地球计算数据，为了满足地球人蛮荒发展催生的海量数据和复杂业务，Flink 星球也在不断迭代不断发
在Apache Flink中，Watermark即水印、水位线，它是插入到数据流中的一个标记点，主要内容就是一个时间戳，用来指示当前事件时间。通过使用水位线机制，能够动态地处理乱序事件，并在保证准确性的同时提供低延迟的数据处理。
原创
2023-11-10 15:11:34
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Flink支持根据事件时间处理，数据流中的每条数据都需要具有各自的时间戳，代表着数据的产生时间【事件时间】。在分布式系统中，数据流的采集通常都是有延迟的，可能是网络原因啊，程序原因啊什么的。所以当数据到达Flink程序中的时候，问题就来了，这些数据都要进行处理吗？有可能其中一部分数据已经延迟了好几个小时了，这对于实时性较强的业务场景是不能容忍的！这时候水印就应运而生了，水印的目的就是为了解决乱序的
本课时主要介绍 Flink 中的时间和水印。我们在之前的课时中反复提到过窗口和时间的概念，Flink 框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。而当我们在流式计算环境中数据从 Source 产生，再到转换和输出，这个过程由于网络和反压的原因会导致消息乱序。因此，需要有一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Flink 的窗口和时间我们在第 05 课时中讲解过 Flink 窗口的实现，
水印到目前为止，我们一直在从管道作者或数据科学家的角度来看待流处理。第2章介绍了水印作为回答事件时间处理发生位置以及处理时间结果何时实现的基本问题的答案的一部分。在本章中，我们处理相同的问题，而不是从流处理系统的底层机制的角度来看。查看这些机制将有助于我们激发，理解和应用水印的概念。我们将讨论如何在数据入口处创建水印，它们如何在数据处理管道中传播，以及它们如何影响输出时间戳。我们还演示了水印如何保
1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time 时间 时间类型事件时间，摄入时间，处理时间三种。 如果以EventTime为基准来定义时间窗口将形成EventTimeWindow,要求消息本身就应该携带EventTim
事件时间与水印所谓事件时间，就是Flink DataStream中的数据元素自身带有的、在其实际发生时记录的时间戳，具有业务含义，并与系统时间独立。很显然，由于外部系统产生的数据往往不能及时、按序到达Flink系统，所以事件时间比处理时间有更强的不可预测性。为了能够准确地表达事件时间的处理进度，就必须用到水印。Flink水印的本质是DataStream中的一种特殊元素，每个水印都携带有一个时间...
原创
2021-06-10 21:38:35
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水印是 Flink 中用来处理乱序事件的一种机制。水印是一种特殊的标记，它插入到数据流中，表示在这个时间点之前的所有事件都已经到达，或者至少可以假设它们已经到达。水印允许系统知道何时可以安全地进行窗口计算，因为所有预期的事件都已经被接收到了。
前言之前的文章中已经屡次提到过Flink的事件时间（event time）、水印（watermark）、乱序（out-of-order）、迟到数据（late element）这些概念。本...
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2021-06-10 20:24:10
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