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当前播放: 21 | Flink 时间概念
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课程目录
第一章:Apache Flink介绍 (5讲)
01 | 课程介绍
免费
02 | 内容综述
免费
03 | 流处理技术概览
免费
04 | Flink发展历史与应用场景
免费
05 | Flink核心特性
第二章:Flink部署与应用 (13讲)
06 | Flink集群架构
07 | Flink集群运行模式
08 | Flink集群资源管理器支持
09 | Standalone原理讲解与实操演示
10 | Flink On Yarn部署讲解
11 | Flink On Yarn实操演示
12 | Flink On Kubernetes部署讲解
13 | Flink On Kubernetes实操:Session模式
14 | Flink On Kubernetes实操:Per-job模式
15 | Flink On Kubernetes Native部署讲解
16 | Flink On Kubernetes Native实操演示
17 | Flink高可用配置原理讲解
18 | Flink高可用配置实操演示
第三章:Flink DataStream API实践原理 (19讲)
19 | 分布式流处理模型
20 | DataStream API 实践原理
21 | Flink 时间概念
22 | Watermark实践原理
23 | Watermark与Window的关系
24 | Watermark Generator
25 | Windows窗口计算
26 | Window Assigner
27 | Window Trigger
28 | Window Evictors
29 | Window Function
30 | Windows多流合并
31 | Process Function应用
32 | SideOutput旁路输出
33 | Asynchronous I/O异步操作
34 | Pipeline与StreamGraph转换
35 | Flink类型系统
36 | 自定义SourceFunction
37 | 项目实战:基于DataStream API实现PV,UV统计
第四章:Flink状态管理和容错 (13讲)
38 | 有状态计算概念
39 | 状态类型及应用
40 | KeyedState介绍与使用
41 | OperatorState介绍与使用
42 | BroadcastState介绍与使用
43 | Checkpoint实现原理
44 | Savepoint与Checkpoint
45 | StateBackends状态管理器
46 | State Schema Evolution
47 | State序列化与反序列化
48 | Queryable State介绍与使用
49|项目实战:实时交易反欺诈项目介绍
50|项目实战:实时交易反欺诈项目演示
第五章:Flink Table & SQL实践原理 (19讲)
51|Flink Table API/SQL介绍与使用
52|Table API/SQL核心概念
53|DataStream & DataSet 与Table相互转换
54|Table Connector介绍与使用
55|Querying Dynamic Tables
56|TimeStamp与Watermark时间属性定义
57|Query With Temporal Condition
58|Join With Dynamic Table
59|Join With Temporal Function
60|Join With Temporal Tables
61|Catalog原理与使用
62|Apache Hive集成
63|SQL Client介绍与使用
64|Flink SQL Table数据类型
65|自定义Function
66|Table Connector使用
67|自定义Connector
68|new tablesource & tablesink api
69|项目实战:基于Flink SQL实现Top10商品统计
第六章:Flink Runtime设计与实现 (11讲)
70|Runtime整体架构
71|Flink Client实现原理
72|ResourceManager资源管理
73|Dispatcher任务分发器
74|JobGraph提交与运行(上)
75|JobGraph提交与运行(下)
76|Task执行与调度
77|Task重启和容错策略
78|集群组件RPC通信机制
79|NetworkStatck实现原理
80|Flink内存管理
第七章:Flink监控与性能优化 (5讲)
81|Metric指标分类与采集
82|Flink REST API介绍与使用
83|Checkpoint监控与调优
84|反压监控与原理
85|Flink内存配置与调优
第八章:Flink组件栈介绍与使用 (4讲)
86|PyFlink实践与应用
87|Flink复杂事件处理:Complex event process
88|Alink机器学习框架介绍与使用
89|Stateful Function介绍与使用
第九章:项目实战-使用Flink构建推荐系统实时数据流 (2讲)
90|实时推荐系统项目设计与实现
91|结束语
21 | Flink 时间概念

21 | Flink 时间概念

张利兵
第四范式数据中台架构师,Apache Flink 贡献者
已完结6208
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本节摘要
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精选留言(4)

  • geek2020
    老师,如果代码中没有使用env.setStreamTimeCharacteristic设置时间,那datastream还会有时间的概念么?比如是否会有个默认的时间类型

    作者回复: 默认ProcessingTime

    2020-09-25
    1
  • Geek_5c44aa
    老师,如果kafka服务器上的时间与我们本地系统的时间存在几小时的时间差的话,使用EventTime的话会不会有数据进不了timeWindow的情况?
    2021-03-13
  • 马来酸
    老师请问可以通过assignTimestamps()将数据的eventTime设置为未来的时间吗?
    我使用.flatMap()生成预测数据, 然后.assignTime()指定eventTime是预测出的时间,
    .flatMap() // 对于每条轨迹, 预测输出其后续10s的轨迹, 比如0秒来了一条轨迹数据, 预测输出1~10秒的轨迹
    .assignTime() // 将后续10s轨迹的eventTime设置为刚才预测计算的时间
    .window(1s) // 比较后续 第11秒时, 12秒....20秒时时的轨迹点是否有距离过近的
    但遇到了WARN AscendingTimestampExtractor [] - Timestamp monotony violated, 1614009701000 < 1614009730000
    请问可以这样写吗, 不行的话要这个逻辑怎么实现好呢,网上找了好久也没有答案。感谢老师!
    2021-02-23
  • 东风第一枝
    由于业务需要,我在flink算子中使用了wait方法,但是flink抛出了异常,原因是null不能传递给下一个算子。网上找了好久没找到答案,请问老师如何在flink算子中实现线程等待呢,感谢。

    作者回复: 不太理解你说的null什么情况,以及你这种操作的意义,可以具体一点吗?基于StreamTask线程模型要通过控制信息才能控制线程的,可以往这个方面想想

    2020-10-20
    2
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