flink生成水位线记录方式--周期性水位线生成器

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:周期性水位线生成器

周期性水位线生成器

1.1 BoundedOutOfOrdernessTimeStampExtractor 他会接收一个表示最大延迟的参数,比如1分钟,意味着如果到达的元素的事件时间和之前到达的元素的最大时间戳小于1分钟,那么还可以对这个元素进行正常的处理,例如归入正常的窗口中等待处理等,如果超过1分钟,那么这个元素本应参与的计算已经完成并发出结果,这个元素现在就是属于迟到元素。这个生成器的代码和下面代码类似:

java 复制代码
public class SelfAssigner extends AssignerWithPeriodicWaterMark{
public static long delay = 60000; //1分钟
public long maxTs=0;//已经到达的元素的最大时间戳

public long extractTimeStamp(Event event){
maxTs = Max(maxTs, event.getTimeStamp);
return event.getTimeStamp();
}

public long getCurrentWaterMark(){
	return maxTs - delay;//具有1分钟容忍度的水位线
}
}

1.2 直接使用assignAsendingTimeStamp分配器生成水位线,它适用于输入的事件的时间戳是单调递增的,他会使用当前的事件的时间戳生成水位线记录

注意事项

你是否有个疑问,如果我一个自定义的水位线生成器发出一个比之前曾经发出的水位线记录的时间戳更小的水位线会有什么影响?答案是 flink会忽略掉,这就没有你想继续往下问的水位线回退所引发的一系列问题了

相关推荐
宠友信息几秒前
社区类源码开发实践中的仿小红书系统技术要点分析
java·spring boot·redis·mysql·uni-app·vue·内容运营
用户37215742613510 分钟前
Java 设置 PDF 表单域只读或扁平化
java
人工智能培训37 分钟前
人工智能数据安全下的个人信息保护实践方案
大数据·人工智能·算法·生活
dongd7031 小时前
2026年大语言模型AI网关行业调查报告已出刊:产业链、占有率、发展前景,一次讲透
大数据·人工智能·语言模型
auto_go1 小时前
大模型实战指南(10)——多模态实战:让模型“看懂”图片和视频
大数据·人工智能·音视频
luteres1 小时前
Spring学习笔记
java·后端·spring
南城以南溫暖如初1472 小时前
从零搭建24小时自助健身系统:技术选型与核心模块实战
java·spring boot·redis·mysql·vue·mybatis
重生之后端学习2 小时前
53. 最大子数组和[中等]✅
java·数据结构·算法·leetcode·职场和发展
故七月2 小时前
以合规化技术体系筑牢GEO产业发展根基 万域智瞰引领AI流量服务高质量发展
大数据·人工智能
XS0301062 小时前
【无标题】
java·tomcat·maven·intellij-idea