flink 1.12.2延迟丢弃所有事件

Flink 1.12.2是一个开源的流式处理框架，它提供了高效、可靠的数据流处理和批处理能力。延迟丢弃所有事件是指在特定情况下，Flink会丢弃所有延迟的事件，以确保系统的稳定性和性能。

Flink 1.12.2的延迟丢弃所有事件具体指的是在处理数据流时，如果事件的延迟超过了设定的阈值，Flink会自动丢弃这些延迟事件，以避免对系统的影响。这种机制可以有效地保证数据流的实时性和准确性。

延迟丢弃所有事件的优势在于：

提高系统的稳定性：通过丢弃延迟事件，可以避免系统因为处理延迟过高而导致的性能下降或系统崩溃的情况。
保证数据流的实时性：丢弃延迟事件可以确保数据流的处理能够及时进行，保证数据的实时性和准确性。
提升系统的性能：通过丢弃延迟事件，可以减少系统的负载，提高系统的处理性能和吞吐量。

Flink 1.12.2的延迟丢弃所有事件适用于以下场景：

实时数据处理：对于需要实时处理数据的场景，延迟丢弃所有事件可以确保数据的及时处理，满足实时性要求。
大规模数据流处理：对于大规模的数据流处理场景，通过丢弃延迟事件可以减少系统的负载，提高处理性能和吞吐量。
低延迟应用：对于对延迟要求较高的应用，延迟丢弃所有事件可以确保数据的实时性，满足低延迟的需求。

腾讯云提供了一系列与Flink相关的产品和服务，可以帮助用户进行流式处理和批处理任务的开发和部署。其中，推荐的腾讯云产品是腾讯云流计算Oceanus，它是一种高性能、低成本的流式计算服务，可以与Flink无缝集成，提供稳定可靠的流式计算能力。

腾讯云流计算Oceanus产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/oceanus

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当使用事件时间窗口时，可能会出现元素到达晚的情况，也就是说，Flink用来跟踪事件时间进程的watermark已经超过了元素所属窗口的结束时间戳。...有关Flink如何处理事件时间的详细讨论，请参阅event time ，特别是late elements元素。默认情况下，当水印超过窗口的末端时将删除晚期元素。...但是，Flink允许指定窗口操作符的最大允许延迟时间。允许延迟指定元素在被删除之前可以延迟多长时间，其默认值为0。...将迟到的数据作为侧输出流使用Flink的侧输出特性，您可以得到一个延迟丢弃的数据流。首先需要指定想要在窗口流上使用sideOutputLateData(OutputTag)获取延迟数据。...这些触发被称为延迟触发，因为它们是由延迟事件触发的，与主触发相反，主触发是窗口的第一次触发。对于会话窗口，延迟触发可能进一步导致窗口合并，因为它们可能“桥接”两个已存在的、未合并的窗口之间的间隙。

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flink-window 窗口在流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。...所有内置窗口分配器（全局窗口除外）都根据时间为窗口分配数据元，这可以是处理时间或事件时间。...延迟默认情况下，当水印超过窗口末尾时，会删除延迟数据元。但是，Flink允许为窗口算子指定最大允许延迟。允许延迟指定数据元在被删除之前可以延迟多少时间，并且其默认值为0....在水印通过窗口结束之后但在通过窗口结束加上允许的延迟之前到达的数据元，仍然添加到窗口中。根据使用的触发器，延迟但未丢弃的数据元可能会导致窗口再次触发。就是这种情况EventTimeTrigger。...=window_end_time+allowedLateness 是窗口被关闭，数据被丢弃对于out-of-order的数据，Flink可以通过watermark机制结合window的操作，来处理一定范围内的乱序数据

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allowLateNess 是将窗口关闭时间再延迟一段时间。 **sideOutPut **是最后兜底操作，当指定窗口已经彻底关闭后，就会把所有过期延迟数据放到侧输出流，让用户决定如何处理。...迟到事件出现时窗口已经关闭并产出了计算结果，因此处理的方法有3种：重新激活已经关闭的窗口并重新计算以修正结果。将迟到事件收集起来另外处理。将迟到事件视为错误消息并丢弃。...Flink 默认的处理方式是第3种直接丢弃，其他两种方式分别使用Side Output和Allowed Lateness。...Flink 会在窗口关闭后一直保存窗口的状态直至超过允许迟到时长，这期间的迟到事件不会被丢弃，而是默认会触发窗口重新计算。...max这个很关键，就是当前窗口内，所有事件的最大事件。这里的延迟3.5s是我们假设一个数据到达的时候，比他早3.5s的数据肯定也都到达了，这个是需要根据经验推算。

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EventTime是事件在现实世界中发生的时间，ProcessingTime是Flink系统处理该事件的时间。要了解事件时间处理的重要性，我们首先要建立一个基于处理时间的系统，看看它的缺点。...Flink或任何其他系统不是一个魔术盒，可以以某种方式自己生成这个产生时间。稍后我们将看到，事件时间处理提取此时间戳信息来处理延迟消息。...Flink没有将延迟的消息分配给窗口3，是因为在当前检查消息的事件时间，知道它不应该出现在窗口3中。但是为什么没有将消息分配给窗口1？...最后我们得到了正确的结果，所有窗口都按照预期输出计数，(a，2)，(a，3)和(a，1)。 4....如果设置了允许延迟，Flink不会丢弃消息，除非它超过了window_end_time + delay的延迟时间。

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中获取特征小时维度模型增量Training，读取HDFS文件进行天级别增量Training 该方案能够满足算法的迭代，但是有以下几个问题 •由于Server端直接Put本地文件到HDFS上无法做到根据事件时间精准分区...•相比Flink纯内存的计算模型，在延迟不敏感的场景Spark更友好这里举一个例子，比如批流一体引擎SS与Flink分别创建Kafka table并写入到ClickHouse，语法分别如下 Spark...2.2.4.1 Flink方案最初我们用的是Flink 1.12.2 + Hudi 0.8.0，但是实际上发现任务跑起来并不顺利，使用master最新代码0.9.0-SNAPSHOT之后任务可以按照预期运行...，增量查询让算法可以实现分钟级别的模型更新，这也是用户的强烈诉求•利用SS以及Flink的事件时间语义抹平了口径上的Gap•Hudi自动Compact机制+小文件智能处理，对比第一版实现甚至对比需要手动...会被丢弃•Spark读取hudi可能会存在path not exists的问题，这个是由于cleanup导致的，解决办法：调整文件版本并进行重试读取 5.

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