flink生成水位线记录方式--基于特殊记录的水位线生成器

背景

在flink基于事件的时间处理中,水位线记录的生成是一个很重要的环节,本文就来记录下几种水位线记录的生成方式的其中一种:基于特殊记录的水位线生成器

基于特殊记录的水位线生成器

我们发送的事件中,如果带有某条特殊记录的元素代表了某种进度的标识的话,我们可以基于这条特殊的记录生成水位线,这样我们当收到这条特殊记录时就知道这个记录的时间戳之前的记录都已经全部收到了,也就是可以基于这条特殊记录发出水位线了。代码如下所示:

java 复制代码
public class SpecialRecordWaterMark extends AssignerWithPunctuateWaterMarks{

public long extractTimeStamp(event Event, previousTs long){
// 抽取记录的时间戳
 return event.getTimeStamp();
}

public WaterMark checkAndGetNextWaterMark(event Event, extractedTs long){
if(event is '特殊记录'){
	//发出水位线,这里的delay可以为0,也可以为比如一分钟等数值
	return new WaterMark(extractedTs - delay)
}else{
//不发出水位线记录
}
}
}

总结

基于特殊记录的水位线生成器的最大问题时,flink是并行处理输入记录的,你如何能确保特殊记录是比正常记录后处理的?我能想到的场景是比如kafka队列,所有你要处理的记录都在某个分区中有序,特殊记录也是分区有序的情况下才能使用这种方法生成水位线

相关推荐
代码匠心2 天前
从零开始学Flink:Flink SQL四大Join解析
大数据·flink·flink sql·大数据处理
武子康3 天前
大数据-242 离线数仓 - DataX 实战:MySQL 全量/增量导入 HDFS + Hive 分区(离线数仓 ODS
大数据·后端·apache hive
SelectDB4 天前
易车 × Apache Doris:构建湖仓一体新架构,加速 AI 业务融合实践
大数据·agent·mcp
武子康4 天前
大数据-241 离线数仓 - 实战:电商核心交易数据模型与 MySQL 源表设计(订单/商品/品类/店铺/支付)
大数据·后端·mysql
IvanCodes4 天前
一、消息队列理论基础与Kafka架构价值解析
大数据·后端·kafka
武子康5 天前
大数据-240 离线数仓 - 广告业务 Hive ADS 实战:DataX 将 HDFS 分区表导出到 MySQL
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台6 天前
5000 字技术向拆解 | 火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据
武子康6 天前
大数据-239 离线数仓 - 广告业务实战:Flume 导入日志到 HDFS,并完成 Hive ODS/DWD 分层加载
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台7 天前
代码量减少 70%、GPU 利用率达 95%:火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据
得物技术7 天前
深入剖析Spark UI界面:参数与界面详解|得物技术
大数据·后端·spark