在flink中处理事件时间有两种方式:Event Time和Processing Time。 Event Time:事件时间是数据
在flink中处理事件时间有两种方式:Event Time和Processing Time。
示例代码:
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
DataStream<MyEvent> stream = env.addSource(new MyEventSource())
.assignTimestampsAndWatermarks(new MyEventTimestampExtractor());
stream.keyBy(MyEvent::geTKEy)
.timeWindow(Time.minutes(1))
.reduce((a, b) -> a.count + b.count)
.print();
示例代码:
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
DataStream<MyEvent> stream = env.addSource(new MyEventSource());
stream.keyBy(MyEvent::getKey)
.timeWindow(Time.minutes(1))
.reduce((a, b) -> a.count + b.count)
.print();
根据实际业务需求和数据特点,选择合适的事件时间模式来处理数据。 Event Time适合处理乱序和延迟数据,而Processing Time适合实时计算和简单场景下的数据处理。
--结束END--
本文标题: Flink中怎么处理事件时间
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