数据大于0 进行处理就是流式处理。 如果设置为无限大就是批处理模型。 Flink Strom Spark Streaming 1....JobScheduler, 负责 Job的调度通过定时器每隔一段时间根据Dstream的依赖关系生一个一个DAG图 ReceiverTracker负责数据的接收，管理和分配 ReceiverTracker...在启动Receiver的时候他有ReceiverSupervisor,其实现是ReceiverSupervisorImpl, ReceiverSupervisor本身启 动的时候会启动Receiver，...定时器会不断的把Block数据通会不断的把Block数据通过BlockManager或者WAL进行存储，数据存储之后ReceiverSupervisorlmpl会把存储后的数据的元数据Metadate汇报给...如果数据源没有自己正确创建水印，程序必须自己生成水印来确保基于事件的时间窗口可以正常工作。。
5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...结果看起来更好，窗口2和3现在发出正确的结果，但是window1仍然是错误的。Flink没有将延迟的消息分配给窗口3，因为它现在检查了消息的事件时间，并且理解它不在该窗口中。...end-of-window之后，还允许有一段时间（也是以event time来衡量）来等待之前的数据到达，以便再次处理这些数据。...默认情况下，如果不指定allowedLateness，其值是0，即对于watermark超过end-of-window之后，还有此window的数据到达时，这些数据被删除掉了。...注意：对于trigger是默认的EventTimeTrigger的情况下，allowedLateness会再次触发窗口的计算，而之前触发的数据，会buffer起来，直到watermark超过end-of-window
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...如果数据量比较大的时候，我们每条数据都生成一个水印的话，会影响性能，所以这里还有一个周期性生成水印的方法。...固定延迟生成水印 通过静态方法forBoundedOutOfOrderness提供,入参接收一个Duration类型的时间间隔，也就是我们可以接受的最大的延迟时间.使用这种延迟策略的时候需要我们对数据的延迟时间有一个大概的预估判断...在某些情况下，由于数据产生的比较少，导致一段时间内没有数据产生，进而就没有水印的生成，导致下游依赖水印的一些操作就会出现问题，比如某一个算子的上游有多个算子，这种情况下，水印是取其上游两个算子的较小值...，如果上游某一个算子因为缺少数据迟迟没有生成水印，就会出现eventtime倾斜问题，导致下游没法触发计算。
水印生成的策略通常与数据源有关。例如，对于有序的数据源，可以根据数据的事件时间直接生成水印；对于无序数据源，则可能需要一些启发式方法来生成水印。...Watermark传递和处理： Flink通过数据流将水印传递给各个操作符（operators），从而确保水印在整个流处理拓扑中传递。...如果设置的水印延迟过小，可能会导致窗口操作不正确，因为 Flink 认为某些事件已经到达，但实际上它们还没有到达。...如果设置的水印延迟过大，可能会导致窗口操作的延迟增加，因为 Flink 需要等待更长时间以确保数据的完整性。 数据源的处理： 在读取数据源时，确保正确地分配时间戳并生成水印。...如果没有使用水印机制，Flink 可能会错误地将 Event 4 的数据统计到 12:00:00 ~ 12:01:00 的窗口中，这是因为 Flink 默认情况下是根据接收到事件的时间来进行处理的，而不是根据事件实际发生的事件时间
没有一个数据库来集中存储全局状态数据，取而代之的是共享且永不停止的流数据，它是唯一正确的数据源，记录了业务数据的历史。...一个常见的做法是设置消息传输层和流处理层 (1)消息传输层从各种数据源（生产者）采集连续事件产生的数据，并传输给订阅了这些数据的应用程序和服务（消费者） (2)流处理层有3个用途： 持续地将数据在应用程序和系统间移动...事件流数据（如微博内容、点击数据和交易数据）不断产生，我们需要用key将事件分组，并且每隔一段时间（比如一小时）就针对每一个key对应的事件计数。...水印是嵌在流中的常规记录，计算程序通过水印获知某个时间点已到 在Flink中，水印由应用程序开发人员生成，这通常需要对相应的领域有一定的了解。...完美的水印永远不会错：时间戳小于水印标记时间的事件不会再出现 设定水印通常需要用到领域知识。举例来说，如果知道事件的迟到时间不会超过5秒，就可以将水印标记时间设为收到的最大时间戳减去5秒。
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。...比如想要计算给定某天的第一个小时的股票价格趋势，就需要使用事件时间。如果选择处理时间进行计算，那么将会按照当前Flink应用处理的时间进行统计，就可能会造成数据一致性问题，历史数据的分析也很难复现。...Flink中的事件时间处理依赖于水印生成器，每当元素进入到Flink，会根据其事件时间，生成一个新的时间戳，即水印。...没有选项支持超时处理或部分窗口的处理，当然你可以通过自定义窗口的方式来实现。全局窗口分配器会在一个窗口内，统一分配每个事件。如果需要自定义窗口，一般会基于它来做。...3.4 空窗口没有输出 只有对应的事件到达时，才会创建对应的窗口。因此如果没有对应的事件，窗口就不会创建，因此也不会有任何输出。
(3)处理时间：管道中特定操作符处理事件的时间。 支持事件时间的流处理器需要一种方法来度量事件时间的进度。在Flink中测量事件时间进展的机制是水印(watermark)。...也就是说，在事件时间窗口场景下，水印是Flink判断迟到数据的标准，同时也是窗口触发的标记。 时间t的水印标记了数据流中的一个位置，并断言此时的流在时间t之前已经完成。...事件流的类型有两种，一个是顺序的，一个是无序的。先看顺序场景下，水印的排列。 对于无序流，水印是至关重要的，其中事件不是按照它们的时间戳排序的。...例如，当操作符接收到w(11)这条水印时，可以认为时间戳小于或等于11的数据已经到达，此时可以触发计算。...onPeriodicEmit : 如果数据量比较大的时候，我们每条数据都生成一个水印的话，会影响性能，所以这里还有一个周期性生成水印的方法。
由于 Watermark 是由数据携带的，因此，如果运行过程中无法获取新的数据，那 么没有被触发的窗口将永远都不被触发。...，也就是说，在 Window 启动后，会根据初始的 EventTime 时间每隔一段时间划分一个窗口， 如果 Window 大小是 3 秒，那么 1 分钟内会把 Window 划分为如下的形式： [00...，也就是说，Window 会一直按照指定的时间间隔进行划分，不论这个 Window 中有没有数据，EventTime 在这个 Window 期间 的数据会进入这个 Window。...就会一直被加入到 Window 中，直到 Window 被触发才会停止数据的追加，而当 Window 触发之后才接受到的属于被触发 Window 的数据会被丢弃。...如果加入 Watermark，那么当触发执行时，所有满足时间间隔而还没有触发的 Window 会同时触发执行。
然后就会出现诸如Flink会取代Spark吗，Flink和Spark哪个好等等的问题讨论。今天我们就来聊聊大数据框架之间的竞争。...作为目前应用最广泛的大数据框架之一，Spark一直以来是受到多方的青睐的，而随着2015年Flink框架的出现，就开始出现了Flink会取代Spark等等的声音，但是事实真的是这样的吗？...Spark最初可以说是作为Hadoop的补充而出现的，补足了Hadoop在实时数据处理这一块的不足。但是Spark并没有就此止步，而是一直在更新和优化。...Flink可以说是为流处理而生，采用了基于操作符的连续流模型，对无界和有界数据流进行有状态计算。流可以是无边界的无限流，即一般意义上的流处理。也可以是有边界的有限流，这样就是批处理。...Flink会取代Spark吗？从目前的趋势来看，答案是未必。
三、Flink 为什么需要窗口计算 我们知道流式数据集是没有边界的，数据会源源不断的发送到我们的系统中。...无序事件 但是现实中，数据可能会因为各种各样的原因（系统延迟，网络延迟等）不是严格有序到达系统，甚至有的数据还会迟到很久，此时 Flink 需要有一种机制，允许数据可以在一定范围内乱序。...如上图，事件 7 会产生一个 w(3) 的水印，事件 11 会产生要给 w(7) 的水印，但是事件 9 ，是小于事件 11 的，此时不会触发水印的更新。 事件 15 会产生一个 w(11) 的水印。...此时由于水印时间仍然小于窗口结束时间，所以仍然没有触发计算。 ?...这个类也很简单明了 onEvent：如果我们想依赖每个元素生成一个水印发射到下游，可以实现这个方法； OnPeriodicEmit：如果数据量比较大的时候，我们每条数据都生成一个水印的话，会影响性能，所以这里还有一个周期性生成水印的方法
含有时间的流处理是有状态流处理的扩展，其中时间在计算中起一定作用。...在事件时间中，时间的进展取决于数据，而不是任何挂钟。事件时间程序必须指定如何生成事件时间水印，这是在事件时间发出进度信号的机制。这种水印机制将在下面的后面部分中描述。...请注意，有时当事件时间程序实时处理实时数据时，它们会使用一些处理时间操作以保证它们及时进行。 image.png 事件时间与水印 注意：Flink 实现了数据流模型中的许多技术。...Flink 中衡量事件时间进度的机制是水印。水印作为数据流的一部分流动并带有时间戳 t。...迟到的元素是在系统的事件时钟（由水印发出信号）已经超过迟到元素的时间戳之后到达的元素。 有关如何在事件时间窗口中使用迟到元素的更多信息，请参阅允许迟到。
611106-20201206105641708-1416579722.png 611106-20201206105642367-2061862335.png 三、Flink 为什么需要窗口计算 我们知道流式数据集是没有边界的...，数据会源源不断的发送到我们的系统中。...如上图，事件 7 会产生一个 w(3) 的水印，事件 11 会产生要给 w(7) 的水印，但是事件 9 ，是小于事件 11 的，此时不会触发水印的更新。事件 15 会产生一个 w(11) 的水印。...由于这个事件时间比上次的事件时间大，所以水印被更新成 11:54。此时由于水印时间仍然小于窗口结束时间，所以仍然没有触发计算。...：如果数据量比较大的时候，我们每条数据都生成一个水印的话，会影响性能，所以这里还有一个周期性生成水印的方法。
启动多个线程可能是处理此问题的一个选项，但缺点是显而易见的：最终用户的编程模型可能会变得更加复杂，因为他们必须在运算符中实现线程模型。此外，他们必须注意与检查点协调。...发送器线程：AsyncCollectorBuffer中的一个工作线程，当一些AsyncCollectors完成异步i / o并将结果发送到以下操作符时发出信号。...如果不能保证，稍后发布的完成的AsyncCollectors将会更早发出。 线程 线程将等待完成的AsyncCollectors。...在发出信号时，它将处理缓冲区中的任务，如下所示： 有序模式 如果缓冲区中的第一个任务完成，则Emitter将收集其结果，然后继续执行第二个任务。如果第一项任务尚未完成，请再次等待。...当且仅当在发出当前水印之前的所有AsyncCollector之后才会发出水印。 状态，故障转移和检查点 州和检查站 所有输入StreamRecords都将保持状态。
Flink源码中，引入了一个新的StreamElement，称为LatencyMarker。 与水印类似，LatencyMarker按配置的间隔从源发出。...这确保了测量的延迟接近于常规流元素的端到端延迟。 常规操作符Operator(不包括那些参与迭代的Operator)如果不是sink，就会转发延迟标记LatencyMarker。...如果操作符Operator是Sink，它将维护每个已知source实例的最后512个LatencyMarker信息。...每个已知source的最小/最大/平均值/p50/p95/p99时延，在sink的LatencyStats对象中，进行汇总(如果没有任何输出的Operator，就是是sink)。...此外，目前还没有确保系统时钟同步的机制，因此如果硬件时钟不正确，则延迟测量将不准确。
比如如下工作场景该如何解决： 场景一 如上图，有四条数据（3、6、9、7)，当3、6、9 分别来了之后，Flink 的时间跟随数据一直递增到 9 。...如果这时候来了一条数据为7，此时 Flink 中的时间会推进到多少？...二、水印机制解难题 在没有发明水印之前，Flink 星球的工人使用了一种比较极端的数据处理方式：延迟的数据直接丢掉。这直接导致了计算结果异常，外交事件频出，疲于奔命。...之后一段时间，在不断的和地球的交涉中，Flink 星球交付了一种水印机制，暂时平息了风波。...算子后，会判断水印值是否大于等于窗口结束时间 10，发现没有，则不触发计算。
一、数据乱序的现象 实时计算中，对数据时间比较敏感，有 EventTime 和 ProcessTime 之分，一般来说 EventTime 是从原始消息中提取出来的，ProcessTime 是 Flink...也就是水印时间是一直往上的，不会下降 四、代码逻辑展示 1、主要逻辑代码展示（完整代码见文末的 gitee 地址） 设置了一个 3s 的窗口，并生成水印，并处理每一个窗口的数据，并打印出来 // 运行环境...，并打印出来 五、实战 1、下面我们来输入第一条数据：01,2019-11-12 11:00:12 如果这是一个时间轴，上面的箭头是产生的数据位置，下面的箭头是生成的水印位置 ?...10s了，仍然没有触发计算 此时水印位置在第一条数据所在窗口的开始时间，上面我们说水印大于等于窗口结束时间的时候，才会触发窗口计算，那我们继续输入数据 5、输入第5条数据：01,2019-11-12 11...我们设置水位的时候，需要把水位设置成持续上升，不然没有作用 3、水位到达窗口结束时间的时候，会触发这个窗口的计算 4、窗口计算完毕后，会立即销毁 5、如果设置了 allowedLateness，水位位置
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。...这个驱逐器(evitor)可以在触发器触发之前或者之后，或者窗口函数被应用之前清理窗口中的元素。如果没有定义 Evictor，触发器直接将所有窗⼝元素交给计算函数。...当基于事件时间的数据流进⾏窗⼝计算时，由于 Flink 接收到的事件的先后顺序并不是严格的按照事件的 Event Time 顺序排列（会因为各种各样的问题如⽹络的抖动、设备的故障、应⽤的异常等) ，最为困难的...)之后就进⾏⽣成⽔印，或者做些简单操作⽐如 filter/map/flatMap 之 后再⽣成⽔印，越早⽣成⽔印的效果会更好，也可以直接在数据源头就做⽣成⽔印。...⽔印，可以传⼊⼀个时间代表着可以允许数据延迟到来的时间是多⻓，超过延迟时间的话如果还来了之前早的数据，那么 Flink 就会丢弃了。
根据最新的统计显示，仅在过去的两年中，当今世界上90％的数据都是在新产生的，每天创建2.5万亿字节的数据，并且随着新设备，传感器和技术的出现，数据增长速度可能会进一步加快。...这就是为什么分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因。 如今，有许多可用的开源流框架。有趣的是，几乎所有它们都是相当新的，仅在最近几年才开发出来。...优点： 极低的延迟，真正的流，成熟和高吞吐量 非常适合简单的流媒体用例 缺点 没有状态管理 没有高级功能，例如事件时间处理，聚合，开窗，会话，水印等 一次保证 Spark Streaming : Spark...在2.0版本之前，Spark Streaming有一些严重的性能限制，但是在新版本2.0+中，它被称为结构化流，并具有许多良好的功能，例如自定义内存管理（类似flink），水印，事件时间处理支持等。...Flink的一个重要问题是成熟度和采用水平，直到一段时间之前，但是现在像Uber，Alibaba，CapitalOne这样的公司正在大规模使用Flink流传输，证明了Flink Streaming的潜力
之前公众号后台有想学习flink的朋友留言想看更多学习flink的资料，现在先发一些之前收藏的关于flink相关的文章，其中大多翻译自flink社区，希望能给大家带来一些帮助。...假设一个操作符可以有一个用户定义的函数(UDF)，在每个Operator方法下面，我们还提供了它所调用的UDF生命周期中的方法(缩进)。...现在任务可以恢复执行，operators可以开始处理新的输入数据。这就是调用特定于任务的run()方法的地方。这个方法将一直运行，直到没有更多的输入数据(有限流)，或者任务被取消(手动或非手动)。...在运行到完成的情况下，即没有更多的输入数据需要处理，退出run()方法后，任务进入它的shutdown进程。...在执行检查点时，任务仍然可以接收输入数据，但数据将被缓存，并仅在检查点成功完成后才被下游处理和发送。 中断执行 在前面的部分中，我们描述了一直运行到完成的任务的生命周期。
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