Stream Ingestion

时间: 2023-10-22 13:57:44 浏览: 43
回答: 流摄取是指将数据流引入到流处理系统中进行处理的过程。在Kafka Streams中,流摄取是通过使用流的抽象来实现的。流是一个无限的、不断更新的数据集,它是有序、可重放和容错的不可变数据记录的序列。\[2\]对于流摄取,Kafka Streams提供了对流和表的一流支持。这种支持使得应用程序具有弹性、支持容错状态处理,并能够运行交互式查询以获取最新的处理结果。\[3\]在Stream-Stream连接中,所有三种类型(内部、外部、左侧)都能正确处理乱序记录,确保了流摄取的准确性和可靠性。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [12.Kafka系列之Stream核心原理(一)](https://blog.csdn.net/SJshenjian/article/details/130767214)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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19.flink中时间有哪几类,说法错误的是? 处理时间(processingtime): Flink中算子处理数据的时间 事件时间(event time):数据本身真正产生时间 摄取时间(ingestion time):Flink读取数据时的时间 调度时间(Schedulingtime):flink提交到Yarn调度的时间

在Flink中,时间有三种类型,分别是: - 处理时间(Processing time):指Flink算子处理数据的时间,即Flink系统服务器本地的时间。处理时间的优点是低延迟,缺点是无法应对数据乱序或延迟到达的情况。 - 事件时间(Event time):指数据本身真正产生的时间。事件时间的优点是能够应对数据乱序或延迟到达的情况,缺点是需要对数据进行时间戳提取和水印生成,增加了一定的计算开销。 - 摄取时间(Ingestion time):指Flink读取数据时的时间,即数据进入Flink系统的时间。摄取时间的优点是相比处理时间能够更好地应对数据乱序或延迟到达的情况,缺点是需要在系统中保存数据进入时间的元数据,增加了一定的存储开销。 而调度时间(Scheduling time)并不属于Flink中的时间类型,它仅表示Flink提交到Yarn调度的时间,不能用来处理数据或者进行时间相关的操作。因此,说法错误的是“调度时间(Scheduling time):flink提交到Yarn调度的时间”。

flink 无序数据

Flink是一个分布式流处理框架,可以处理有序和无序的数据。对于无序数据,Flink提供了EventTime和IngestionTime两种时间模式来处理事件的时间戳。其中,EventTime是事件实际发生的时间,而IngestionTime是事件被处理的时间。 在使用EventTime模式处理无序数据时,需要使用Watermark来指示事件时间的进展情况。Watermark是一种特殊的事件,它表示在此之前的所有事件都已经到达了系统。Flink会根据Watermark来触发窗口计算和数据输出。 在使用IngestionTime模式处理无序数据时,Flink会使用系统时间作为事件的时间戳。这种模式下不需要Watermark,但是需要注意系统时间的准确性和同步性。

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