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flink的EventTime和Watermark-CSDN博客

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By import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.Trigger, Import Org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows. TimeWindow, TimeWindow window, return newTimestamp
| CSDN
时间机制 Flink中的时间机制主要用在判断是否触发时间窗口window的计算。 在Flink中有三种时间概念：ProcessTime、IngestionTime、EventTime。 ProcessTime：是在数据抵达算子产生的时间（Flink默认使用ProcessTime） IngestionTime：是在DataSource生成数据产生的时间 EventTime：是数据本身携带的时间，具有实际业务含义，不是Flink框架产生的时间 水位机制 由于网络原因、故障等原因，数据的EventTIme并不是单调递增的，是乱序的，有时与当前实际时间相差很大。 水位（watermark）用在EventTime语义的窗口计算，可以当作当前计算节点的时间。当水位超过窗口的endtime，表示事件时间t <= T的数据都**已经到达，**这个窗口就会触发WindowFunction计算。当水位超过窗口的endtime+允许迟到的时间，窗口就会消亡。本质是DataStream中的一种特殊元素，每个水印都携带有一个时间戳。 队列中是乱序的数据，流入长度3s的窗口。2s的数据进入[0,4)的窗口中...
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