Apache Flink:使用EventTime与WaterMark进行流数据处理

在实际开发过程中,我们可能需要接入各种流数据源,比如在线业务用户点击流数据、监控系实时收集到的事件流数据、从传感器采集到的实时数据,等等,为了处理方便他们可能会写入Kafka消息中间件集群中某个/某些topic中,或者选择其它的缓冲/存储系统。这些数据源中数据元素具有固定的时间属性,是在流数据处理系统之外的其它系统生成的。比如,上亿用户通过手机终端操作触发生成的事件数据,都具有对应的事件时间;再特殊一点,可能我们希望回放(Replay)上一年手机终端用户的历史行为数据,与当前某个流数据集交叉分析才能够得到支持某类业务的特定结果,这种情况下,基于数据所具有的事件时间进行处理,就具有很重要的意义了。 下面,我们先从Flink支持的3个与流数据处理相关的时间概念(Time Notion):ProcessTime、EventTime、IngestionTime。有些系统对时间概念的抽象有其它叫法,比如,Google Cloud Dataflow中称为时间域(Time Domain)。在Flink中,

Apache Flink:Keyed Window与Non-Keyed Window

Apache Flink中,Window操作在流式数据处理中是非常核心的一种抽象,它把一个无限流数据集分割成一个个有界的Window(或称为Bucket),然后就可以非常方便地定义作用于Window之上的各种计算操作。本文我们主要基于Apache Flink 1.4.0版本,说明Keyed Window与Non-Keyed Window的基本概念,然后分别对与其相关的WindowFunction与WindowAllFunction的类设计进行分析,最后通过编程实践来应用。 基本概念 Flink将Window分为两类,一类叫做Keyed Window,另一类叫做Non-Keyed Window。为了说明这两类Window的不同,我们看下Flink官网给出的,基于这两种类型的Window编写代码的结构说明。 基于Keyed Window进行编程,用户代码基本结构如下所示: stream .keyBy(...) <- keyed versus Non-Keyed windows .window(...) <- required: "assigner" [.trigger(...)] <- optional