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关于水位线Watermark的理解,哪位大神帮忙看看我这个理解对不对?

使用时间时间窗口处理关于数据延迟,加入允许延迟时间为1min,窗口大小是10min,那么在12:00-12:10这个窗口中,如果事件时间是在12:09:50这个数据在12:10:50这个数据到达,并且此时水位线刚好在12:09:50,那么这个延迟数据可以被处理,这个可以理解。 但是,假如第一个数据的事件时间刚好为12:00的,那么此时水位线应该在11:59,这个数据能进入12:00-12:10这个窗口被处理吗。按道理来说应该被正确处理。那么这样的话,进入窗口是按照事件时间,触发是按照水印时间。不知道这么理解对不对,这个问题想了很久。

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小阿怪 2021-12-04 19:15:36 295 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

您的理解基本正确,但需要澄清几个关键点来确保对Flink处理时间窗口和水位线(Watermark)机制的全面理解。

  1. 事件时间和水位线

    • 事件时间:每个事件实际发生的时间,由数据源生成时记录。
    • 水位线:Flink使用水位线来表示处理进度,即系统能保证所有小于该时间戳的事件都已经到达。水位线是基于事件时间的,并且总是落后于最新的事件时间,以允许处理延迟数据。
  2. 窗口触发与数据进入

    • 数据是否能进入某个窗口,确实是由其事件时间决定的,而不是水位线。只要事件时间落在窗口定义的时间范围内,该事件就会被分配到相应的窗口中,不论当前水位线的位置。
  3. 关于您的例子

    • 对于12:00-12:10这个窗口,如果有一个事件的事件时间是12:00,即使此时水位线在11:59,这个事件依然会因为其事件时间符合窗口范围(12:00属于12:00-12:10),而被正确地分配到12:00-12:10的窗口中。
    • 水位线的作用在于确定何时可以认为窗口内的数据已经“完整”,从而触发窗口函数的计算。也就是说,当水位线超过窗口结束时间(本例中为12:10)时,窗口才会关闭并执行聚合计算。允许迟到时间的设置(如1分钟)意味着Flink会等待额外的时间来接收可能的迟到数据,之后才最终关闭窗口。
  4. 总结

    • 进入窗口依据的是事件时间,这确保了所有符合条件的数据都能被正确捕获。
    • 触发窗口计算的信号主要依赖水位线,它代表了处理的进度信任边界。
    • 允许迟到时间的存在是为了处理那些晚到但仍应计入特定窗口的数据,确保结果的准确性,即便它们到达时水位线已超越窗口的名义结束时间。

因此,您的理解大体上是正确的,关键是区分事件时间用于数据分组(进入窗口),而水位线则控制着窗口的关闭与计算触发时机。

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