7.1、如何理解Flink中的时间语义

目录

1、如何理解Flink中的时间语义

2、实时计算时,应该如何选择时间语义?

3、时间语义与窗口的关系


1、如何理解Flink中的时间语义

flink作为流式计算引擎,提供了 两种时间语义 来对流式数据进行计算

事件时间(EventTime) : 事件产生的时间,通常由事件中的时间戳描述

处理时间(ProcessingTime) : 数据据被处理的时间,即服务器的当前系统时间


2、实时计算时,应该如何选择时间语义?

事件时间(EventTime)

优点: 保证了计算结果的正确性(无论什么时候执行)

缺点: 数据结果的实时性受 数据延迟的影响

处理时间(ProcessingTime)

优点:计算实时性高,不受数据延迟的影响

缺点:无法保证计算结果的正确性(无法重跑数据)


3、时间语义与窗口的关系

时间语义决定着数据会被分配到哪个窗口中去

相关推荐
weixin_lynhgworld8 小时前
剧本杀小程序系统开发:内容生态与商业模式的双轮驱动
大数据·小程序
QYResearch8 小时前
QYResearch市场调研工业黑光灯市场份额
大数据
QYResearch8 小时前
qyresearch全球不锈钢板市场占有率排名
大数据
视***间10 小时前
边缘计算重塑监控系统:从 “被动录像” 到 “主动智能” 的变革---视程空间
大数据·人工智能·边缘计算·ai算力·视程空间
一只专注做软件的湖南人10 小时前
亚马逊 SP-API 深度开发:关键字搜索接口的购物意图挖掘与合规竞品分析
大数据·数据挖掘·api
莫叫石榴姐10 小时前
字节数开一面
大数据·数据仓库·职场和发展
F36_9_10 小时前
内部目标与客户目标冲突时,如何协调
大数据·产品运营
风清再凯11 小时前
02_ES索引规范&kibana
大数据·elasticsearch·搜索引擎
努力犯错11 小时前
AI视频修复技术入门:从Sora水印谈起,我们如何“抹去”未来影像的瑕疵?
大数据·人工智能·语言模型·开源·音视频
货拉拉技术11 小时前
货拉拉用户画像基于 Apache Doris 的数据模型设计与实践
大数据