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Flink基于EventTime和WaterMark处理乱序事件和晚到的数据(三)

在实际的业务中,我们经常会遇到数据迟到的情况,这个时候基于窗口进行计算的结果就不对了,Flink中watermark就是为了解决这个问题的,理解watermark之前,先来说一下flink中的三个与流数据相关的概念,ProcessTime、EventTime、IngestionTime,不然很难理解watermark是怎么回事.

我们先来看一下官网给出的一张图,非常形象地展示了Process Time、Event Time、Ingestion Time这三个时间分别所处的位置，如下图所示：

Flink基于EventTime和WaterMark处理乱序事件和晚到的数据(三)_第1张图片

我们按照上图从左到右的顺序介绍这几个概念,依次是event time,ingestion time,processing time.

Event Time

事件时间：事件时间是每条事件在它产生的时候记录的时间，该时间记录在事件中，在处理的时候可以被提取出来。小时的时间窗处理将会包含事件时间在该小时内的所有事件，而忽略事件到达的时间和到达的顺序事件时间对于乱序、延时、或者数据重放等情况，都能给出正确的结果。事件时间依赖于事件本身，而跟物理时钟没有关系。利用事件时间编程必须指定如何生成事件时间的watermark，这是使用事件时间处理事件的机制。机制是这样描述的：事件时间处理通常存在一定的延时，因此自然的需要为延时和无序的事件等待一段时间。因此，使用事件时间编程通常需要与处理时间相结合。

Ingestion Time

摄入时间：摄入时间是事件进

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