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flink的 设置的关联区间是基于watermark的 而不是事件时间是吗?

flink的 interval join 设置的关联区间是基于watermark的 而不是事件时间是吗?

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真的很搞笑 2023-12-18 08:06:21 87 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    Flink的Interval Join关联区间是基于事件时间的,而不是基于Watermark的。在运行Interval Join之前,需要分别在两个流上应用assignTimestampsAndWatermarks()方法获取事件时间戳和水印。此外,Interval Join是inner join,不需要开窗,但需要用户指定偏移区间的上下界。例如,可以将订单流与订单品流通过订单id进行关联,获得订单流中的会员id。

    2023-12-18 14:35:04
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  • 在 Apache Flink 中,Interval Join 可以基于事件时间进行关联,而 Watermark 是处理事件时间乱序问题的重要机制。

    Interval Join 允许你在两个数据流之间进行时间窗口的关联操作,这两个数据流中的事件必须在特定的时间间隔内发生才能匹配。这种关联是基于事件的时间戳,而不是 Processing Time。

    Watermark 是 Flink 中用于处理事件时间乱序的一种机制。它是一个逻辑时间概念,表示到目前为止已经接收到的所有事件中,某个时间戳之前的所有数据都已经到达(或者迟到的可能性极小)。Watermark 与事件时间窗口一起使用,可以定义一个容忍乱序事件的阈值。

    在 Interval Join 中,如果你的输入流是基于事件时间的,并且你已经为这些流设置了 Watermark,那么 Flink 会使用 Watermark 来处理乱序事件并确保在关联期间考虑到可能的延迟。这意味着,尽管 Interval Join 的关联区间是基于事件时间的,但实际的关联过程会考虑到 Watermark 定义的乱序容忍度。

    因此,可以说 Interval Join 的关联区间是基于事件时间的,而 Watermark 是用来保证在存在乱序的情况下,事件时间的正确处理和关联的有效性。在使用 Interval Join 时,通常需要确保你的数据流已经配置了正确的事件时间和 Watermark 策略。

    2023-12-18 09:16:37
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  • Flink的Interval Join是基于水印(Watermark)和时间窗口(Time Window)实现的。水印是用来检测和处理乱序事件的一种机制,它可以用来估计事件的最大延迟时间。在Flink中,每个事件都会被分配一个时间戳,这个时间戳表示事件发生的时间。当水印的值大于或等于一个事件的时间戳时,Flink就会认为这个事件已经到达,可以进行处理。

    Interval Join的工作原理是,它会检查在一个时间窗口内,一个事件是否与另一个事件的时间戳在一个指定的区间内。这个时间窗口是由水印和事件的时间戳决定的。例如,如果你设置了一个5分钟的时间窗口,那么Interval Join就会检查在当前水印的前5分钟内,一个事件的时间戳是否在另一个事件的时间戳的前5分钟内。

    所以,虽然Interval Join是基于水印和时间窗口实现的,但是它仍然依赖于事件的时间戳。事件的时间戳决定了哪些事件会在一个特定的水印时被处理,以及哪些事件会被包含在一个特定的时间窗口内。

    2023-12-18 09:09:44
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