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星光下的赶路人star的个人主页 将自己生命力展开的人，他的存在，对别人就是愈疗 1、时间语义 1、从《星球大战》说起 为了更加清晰地说明两种语义的区别，我们来举一个非常经典的例子：电影《星球大战》。 如上图所示，我们会发现，看电影其实就是处理影片中数据的过程，所以影片的上映时间就相当于“处理时间”；而影片的数据就是所描述的故事，它所发生的背景时间就相当于“事件时间”。两种时间语义都有各自的用途，适用于不同的场景。 2、数据处理系统中的时间语义 在实际应用中，事件时间语义会更为常见。一般情况下，业务日志数据中都会记录数据生成的时间戳（timestamp），它就可以作为事件时间的判断基础。 在Flink中，由于处理时间比较简单，早期版本默认的时间语义是处理时间；而考虑到事件时间在实际应用中更为广泛，从Flink1.12版本开始，Flink已经将事件时间作为默认的时间语义了。 2、水位线（Watermark） 在Flink中，用来衡量事件时间进展的标记，就被称作“水位线”（Watermark）。...

星光下的赶路人star的个人主页 欲买桂花同载酒，终不似，少年游 1、 聚合算子 计算的结果不仅依赖当前数据，还跟之前的数据有关，相当于要把所有数据聚在一起进行汇总合并—这就是所谓的“聚合”（Aggregation），类似于MapReduce中的Reduce操作。 对于Flink而言，DataStream是没有直接进行聚合的API的。因为我们对海量数据做聚合肯定要进行分区并行处理，这样才能提高效率。所以在Flink中，要做聚合，需要先进行分区；这个操作就是通过KeyBy来完成的。 KeyBy是聚合前必须用到的一个算子。KeyBy通过指定键（key），可以将一条流从逻辑上划分为不同的分区（partitions）。这里所说的分区，其实就是并行处理的子任务。 基于不同的key，流中的数据将被分配到不同的分区中；这样一来，所有具有相同的key的数据，都将被发往同一个分区。 在内部，是通过计算key的哈希值（hash code），对分区进行取模运算来实现的，所以这里key如果是POJO的话，必须重写hashCode方法。...