【Flink】详解 Flink 中的 Watermark
在流处理系统中，处理无序数据是一大挑战，尤其是当数据到达的时间不一致时。Flink 提供了 Watermark 机制来解决这一问题，帮助系统在处理迟到数据时做出智能决策。本篇文章将通过生动的案例，详细讲解 Flink 中的 Watermark 概念及其作用，探讨如何高效使用 Watermark，并提
【大数据】Flink 架构（三）：事件时间处理
在事件时间模式下，Flink 流式应用处理的所有记录都必须包含时间戳。时间戳将记录和特定时间点进行关联，这些时间点通常是记录所对应事件的发生时间。但实际上应用可以自由选择时间戳的含义，只要保证流记录的时间戳会随着数据流的前进大致递增即可。正如前文所述，基本上所有现实应用场景都会出现一定程度的时间戳乱
Flink 源码学习｜Watermark 与 WatermarkGenerator
当数据源中消息的事件时间单调递增时，当前事件时间（同时也是最大事件时间）就可以充当 watermark，因为后续到达的消息的事件时间一定不会比当前事件时间小。当输入数据流中消息的事件时间不完全有序，但是对于绝大部分元素，滞后时间通常不会超过一个固定的时间长度时，我们可以通过在当前最大事件时间的基础上
几分钟明白Flink水位线
Flink水位线1、Flink中不同的事件概念Processing time（处理时间）： 即事件被机器处理的时间，事件流向某个算子的系统时间Event Time(事件时间）： 事件时间是再某个生产设备上发生时间，指事件进入Flink之前嵌入的时间，通常可以从事件中获取一个时间戳，此时间戳可以用来得
