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基于EventTime和WaterMark处理乱序和迟到数据

flink 未读

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时间与迟到乱序的数据在实际的业务中,我们经常会遇到数据迟到的情况,这个时候基于窗口进行计算的结果就不对了,Flink中watermark就是为了解决这个问题的,理解watermark之前,先来说一下flink中的三个与流数据相关的概念,ProcessTime、EventTime、Ingestion

watermark 2021-11-06

再谈Flink事件时间、水印和迟到数据处理

flink 未读

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基于EventTime和WaterMark处理乱序和迟到数据 http://shiyuquan.cn/archives/ji-yu-eventtimehe-watermarkchu-li-luan-xu-he-chi-dao-shu-ju 事件时间与水印所谓事件时间，就是Flink DataStr

watermark window time 2019-12-07

Flink时间/窗口/水印/迟到数据处理

flink 未读

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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

time window watermark 2019-07-28