写回答
-
推荐回答实时计算一个核心要素是时间，不同的时间处理方法和实现方案会带来差异很大甚至完全不同的计算结果。
实时分析中，时间主要影响两个功能，即时间窗口和时间线。 在安全分析场景里，时间窗口需要支持通用滑动时间窗口、也要支持自然时间滑动时间窗口，比如每年，每月，每星期等自然，甚至是变长时间、需要支持层叠窗口重复数据融合，降低数据存储量、能自动进行重复计算消除，避免重复告警、时间定时器归并、事件乱序正确处理，避免事件乱序引起错误计算。
时间线可分为事件发生时间和时间处理两类，进而延伸出时间精度，不同的时间精度会对处理性能和存储造成很大的压力，比如需要对时间进行排序的场景。由于实时分析中事件可能是乱序的，因此需要支持延迟时 间，解决大部分因为乱序而造成的计算不准确问题。部分计算场景涉及系统时间<->事件时间之间的相互转换， 需要能提供两种时间的转换计算方法。由于执行图是大量子图融合而来，因此需要同时支持对全局和局部时间水位进行管理，保证图上时间线能正确推进。
以上内容摘自《Apache Flink 案例集（2022版）》电子书，点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7718 可下载完整版
2022-08-31 12:59:07赞同 展开评论 打赏
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎，提高作业开发运维效率。
