watermark专题

Flink中Watermark定时生成源码分析

《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 watermark的生成策略有两种：一种是周期性生成，另外一种是根据特定标记生成。在实际使用中大多数情况下会选择周期性生成方式也就是AssignerWithPeriodicWatermarks方式，使用方式如下： //指定为evenTime时间语义env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteri

大数据-121 - Flink Time Watermark 详解附带示例详解

点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！目前已经更新到了： Hadoop（已更完）HDFS（已更完）MapReduce（已更完）Hive（已更完）Flume（已更完）Sqoop（已更完）Zookeeper（已更完）HBase（已更完）Redis （已更完）Kafka（已更完）Spark（已更完）Flink（正在更新！）章节内容上节我们完成了如下的内容：滑动窗口：时间驱动、事件

Kafka【十一】数据一致性与高水位（HW ：High Watermark）机制

【1】数据一致性 Kafka的设计目标是：高吞吐、高并发、高性能。为了做到以上三点，它必须设计成分布式的，多台机器可以同时提供读写，并且需要为数据的存储做冗余备份。图中的主题有3个分区，每个分区有3个副本，这样数据可以冗余存储，提高了数据的可用性。并且3个副本有两种角色，Leader和Follower，Follower副本会同步Leader副本的数据。一旦Leader副本挂了，Follo

flink 实战理解watermark，maxOutOfOrderness，allowedLateness

watermark watermark的作用就是延迟触发窗口，让乱序到达的元素依然能够落在正确的窗口内。为啥能实现这个效果，一直通过公式更新watermark,如果乱序到的元素就不能更新watermark,相当于就是延迟触发计算操作。触发时间 watermark 大于窗口的最大值allowedLateness 允许迟到的时间，到底啥时到的元素算迟到元素,如果元素的窗口满足下面这个公式，那这个窗

Flink 流转表，表转流，watermark设置

流转表首先创建一个流 @Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublic static class Nan {private String xing;private String name;private Long ts;}StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironme

Flink学习笔记 --- WaterMark机制 and low WaterMark 保序机制

首先是张 Flink技术栈的图：然后然后解释一下如何在高性能的情况下对数据进行保序操作处理：如下图所示：当数据从kafka进入Flink中，数据有序，再经过map处理后，根据本地的时间生成 Window，然后启动WaterMark机制，其中的时间叫做Ingestion Time，

flink watermark处理细节-StatusWatermarkValve代码分析

首先抛出一个问题： kafka topic下有3个partition，下游consumer为flink job，flink job的并行度为4，如下图那么window operator的watermark是否会一直很小，导致窗口迟迟不触发计算理清这个问题需要看flink对watermark的处理，StatusWatermarkValve类嵌入了Watermark和StreamSta

详解 Flink 的时间语义和 watermark

一、Flink 时间语义类型 Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳Ingestion Time ：是数据进入 Flink 的时间Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是 Processing Ti

PDF格式分析（八十五）——水印注释（Watermark）

水印注释(PDF1.6及其以上版本)，水印可表现为文字、图片、图像，水印大小固定，显示在页面位置固定，而不论打印页的尺寸（注意打印时，可能打印不全哟）。需要注意的是：水印注释没有弹出窗口。水印注释字典条目如下表：条目类型说明Subtypename(必填)本词典所描述的注释类型;必须为Watermark。FixedPrintdictionary(可选)固定印刷

Flink WaterMark 详解及结合 WaterMark 处理延迟数据

在 3.1 节中讲解了 Flink 中的三种 Time 和其对应的使用场景，然后在 3.2 节中深入的讲解了 Flink 中窗口的机制以及 Flink 中自带的 Window 的实现原理和使用方法。如果在进行 Window 计算操作的时候，如果使用的时间是 Processing Time，那么在 Flink 消费数据的时候，它完全不需要关心的数据本身的时间，意思也就是说不需要关心数据到底是延迟数据

5、Flink事件时间之Watermark详解

1）生成 Watermark 1.Watermark 策略简介为了使用事件时间语义，Flink 应用程序需要知道事件时间戳对应的字段，即数据流中的每个元素都需要拥有可分配的事件时间戳。通过使用 TimestampAssigner API 从元素中的某个字段去访问/提取时间戳。时间戳的分配与 watermark 的生成是齐头并进的，表明 Flink 应用程序事件时间的进度，可以通过指定

flink重温笔记（九）：Flink 高级 API 开发——flink 四大基石之WaterMark（Time为核心）

Flink学习笔记前言：今天是学习 flink 的第 9 天啦！学习了 flink 四大基石之 Time的应用—> Watermark（水印，也称水位线），主要是解决数据由于网络延迟问题，出现数据乱序或者迟到数据现象，重点学习了水位线策略机制原理和应用，以及企业级的应用场景，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流！ Tips：转码之路，溯洄从之，道

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程 0x00 摘要本文将通过源码分析，带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程，顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握。 0x01 总述从静态角度讲，watermarks是实现流式计算的核心概念；从动态角度说，watermarks贯穿整个流处理程序。所以为了讲解watermarks的传播，需要对fl

vue后台管理添加水印简单方式watermark-package

详情参考:https://www.npmjs.com/package/watermark-package 示例方法 <el-button type="primary" @click="AddWatermark">添加水印</el-button><el-button type="primary" @click="RemoveWatermark">清除水印</el-button> cons

盲水印、暗水印（Blind Watermark）算法简明教程：算法原理、流程以及基于C/C++ 的代码实现

前言由于工作需要，最近学习了盲水印相关的知识，本文对学习过程中做一个整理和总结。主要内容包括：对盲水印相关概念做基本介绍对开源的 python 算法 blind_watermark 进行解析，给出算法流程基于 blind_watermark，给出了对应的 C/C++ 实现代码，你可以在 cpp_blind_watermark 找到所有代码一、Blind Watermark 简介盲水

区zone的水位检查__zone_watermark_ok

在Linux内核的内存管理中，整个内存以zone为单位进行维护，函数__zone_watermark_ok() 用于对zone的水位进行检查，其主要是处理min和free_pages两个关系。函数根据不同条件缩减或者扩张两个对象。函数实现如下 mm/page_alloc.c函数返回真，如果水位检查ok，否则返回false。需要注意对order-0和order非零检查的不同。/*

【天衍系列 03】深入理解Flink的Watermark：实时流处理的时间概念与乱序处理

文章目录 01 基本概念02 工作原理03 优势与劣势04 核心组件05 Watermark 生成器使用06 应用场景07 注意事项08 案例分析8.1 窗口统计数据不准8.2 水印是如何解决延迟与乱序问题？8.3 详细分析 09 项目实战demo9.1 pom依赖9.2 log4j2.properties配置9.3 Watermark水印作业 01 基本概念 Waterma

CTF盲水印工具：Blind-WaterMark安装

工具下载地址：GitCode - 开发者的代码家园下载完毕后，只留这些东西就行接下来需要安装两个依赖： opencv、matplotlib 直接pip install安装的话，工具使用会报错所以需要到网站里挑选适合的版本进行安装下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 使用Ctrl+F查找功能，分别搜索ope

【大数据】详解 Flink 中的 WaterMark

详解 Flink 中的 WaterMark 1.基础概念1.1 流处理1.2 乱序1.3 窗口及其生命周期1.4 Keyed vs Non-Keyed1.5 Flink 中的时间 2.Watermark2.1 案例一2.2 案例二2.3 如何设置最大乱序时间2.4 延迟数据重定向 3.在 DDL 中的定义3.1 事件时间3.2 处理时间 1.基础概念 1.1 流处理流处

二十四：Flink 中 watermark 的定义和使用

我们提过窗口和时间的概念，Flink 框架支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。Watermark（水印）的出现是用于处理数据从 Source 产生，再到转换和输出，在这个过程中由于网络和反压的原因导致了消息乱序问题。那么在实际的开发过程中，如何正确地使用 Watermark 呢？使用 Watermark 必知必会 Watermark 和事件时间事件时间（Event Time）是数据

FlinkAPI开发之水位线（Watermark）

案例用到的测试数据请参考文章： Flink自定义Source模拟数据流原文链接：https://blog.csdn.net/m0_52606060/article/details/135436048 Flink中的时间语义哪种时间语义更重要从《星球大战》说起数据处理系统中的时间语义在实际应用中，事件时间语义会更为常见。一般情况下，业务日志数据中都会记录数据生成的时间戳（

深入理解 Flink（四）Flink Time+WaterMark+Window 深入分析

Flink Window 常见需求背景需求描述每隔 5 秒，计算最近 10 秒单词出现的次数 —— 滑动窗口每隔 5 秒，计算最近 5 秒单词出现的次数 —— 滚动窗口关于 Flink time 种类 TimeCharacteristic ProcessingTimeIngestionTimeEventTime WindowAssigner 的子类 SlidingProc

Flink Watermark和时间语义

Flink 中的时间语义时间语义： EventTime：事件创建时间；Ingestion Time：数据进入Flink的时间；Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器无关。不同的时间语义有不同的应用场合，我们往往更关系事件时间Event Time。数据生成的时候就会自动注入时间戳，Event Time可以从日志数据的时间戳timestamp)中提取。设置 Ev

【VUE】7、VUE项目中集成watermark实现页面添加水印

在网站浏览中，常常需要网页水印，以便防止用户截图或录屏暴露敏感信息后，方便追踪用户来源。 1、安装 watermark 在 package.json 文件 dependencies 节点增加 watermark-dom 依赖 "watermark-dom": "2.3.0" 然后执行命令 npm install 或 npm install --registry=https://r

Flink系列之Time和WaterMark

当数据进入Flink的时候，数据需要带入相应的时间，根据相应的时间进行处理。　　让咱们想象一个场景，有一个队列，分别带着指定的时间，那么处理的时候，需要根据相应的时间进行处理，比如：统计最近五分钟的访问量，那么就需要知道数据到来的时间。五分钟以内的数据将会被计入，超过五分钟的将会计入下一个计算窗口。　　那么Flink的Time分为三种：　　ProcessingTime ：处理时间

Flink中的时间语义与Watermark概念

一、时间语义 1.1 时间语义类型 Event Time：事件创建的时间Ingestion Time：数据进入Flink的时间Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关问题：哪种时间语义更重要？不同的时间语义有不同的应用场合，通常更关心的是事件时间某些应用场合，不应该使用Processing Time。Event Time可以从日志数据的时间戳（ti