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前言
一、watermark是什么？文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-552837.html
二、乱序数据处理文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-552837.html
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在 窗口的处理过程 中，基于数据的时间戳，自定义一个 “逻辑时钟” 。这个时钟的时间不会自动流逝；它的时间进展，就是靠着新到数据的时间戳来推动的。 用来衡量 事件时间 进展的标记，就被称作 “水位线”（Watermark） 。 具体实现上，水位线可以看作一条 特殊的数
时间语义： EventTime ：事件创建时间； Ingestion Time ：数据进入 Flink 的时间； Processing Time ：执行操作算子的本地系统时间，与机器无关。不同的时间语义有不同的应用场合，我们往往更关系事件时间 Event Time 。数据生成的时候就会自动注入时间戳， Event Time 可以从日志数据的
目录 1、关于时间语义 1.1事件时间 1.2处理时间编辑 2、什么是水位线 2.1 顺序流和乱序流 2.2乱序数据的处理 2.3 水位线的特性 3 、水位线的生成 3.1 生成水位线的总体原则 3.2 水位线生成策略 3.3 Flink内置水位线 3.3.1 有序流中内置水位线设置 3.4.2 断点式水位线生成器（Punc
在Apache Flink中，Watermark（水印）是一种用于处理事件时间（eventtime）的时间指示器。它模拟了事件流中事件时间进展的概念。 事件时间是指事件实际发生的时间，在分布式流处理中经常用于处理无序事件流。然而，由于网络延迟、乱序事件的到达以及分布式处理的特点，事件
上游文档： Flink｜《Flink 官方文档 - 应用开发 - DataStream API - 事件时间 - 生成 Watermark》学习笔记 Flink｜《Flink 官方文档 - 应用开发 - DataStream API - 事件时间 - 内置 Watermark 生成器》学习笔记 Flink｜《Flink 官方文档 - 概念透析 - 及时流处理》学习笔记 Watermark 是在各个算子生成的
一、Flink 专栏 Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。 1、Flink 部署系列 本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。 2、Flink基础系列 本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。 3、
一、Flink 专栏 Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。 1、Flink 部署系列 本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。 2、Flink基础系列 本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。 3、
这里先介绍一下什么是 时间语义 ， 时间语义 在Flink中是一种很重要的概念，下面介绍的 水位线 就是基于 时间语义 来讲的。 在Flink中我们提到的时间语义一般指的是 事件时间 和 处理时间 ： 处理时间(Processing Time) ，一般指执行处理操作的系统时间，也就是Flink的窗口算子
1、概念 在Flink中，水位线是一种衡量Event Time进展的机制，用来处理实时数据中的乱序问题的，通常是水位线和窗口结合使用来实现。 从设备生成实时流事件，到Flink的source，再到多个oparator处理数据，过程中会受到网络延迟、背压等多种因素影响造成数据乱序。在进行窗口处
使用事件时间时，需要通过 Flink API 的 WatermarkStrategy 接口配置 watermark 的生成策略。 我们将逐段来看这个 API 的各个部分。 Flink 使用 WatermarkStrategyT 接口来构建 Watermark 策略，其中泛型 T 为输入数据流类型。 WatermarkStrategy 接口继承了 TimestampAssignerSupplier 和 WatermarkGeneratorSuppli
