如何做网站关键字优化百度应用下载安装

在Flink1.12以后,watermark默认是按固定频率周期性的产生.
在Flink1.12版本以前是有两种生成策略的:

• AssignerWithPeriodicWatermarks周期性生成watermark
• AssignerWithPunctuatedWatermarks[已过时] 按照指定标记性事件生成watermark

新版本API内置的watermark策略

• 单调递增的watermark生成策略,也就是紧跟最大事件时间(完全不容忍乱序)

  WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps();
  

• 允许乱序的watermark生成策略,最大事件时间 - 容错时间

  WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3));
  

• 自定义的watermark生成策略

  WatermarkStrategy.forGenerator(new WatermarkGenerator(){...})
  

• Monotonous策略图解
  
  这里时间戳为1,2,3的数据正常进入到0~5的window
  
  当时间戳为7的数据进来后,就会将watermark更新为7,跟新后0~5的window就会进行计算,然后销毁
  
  时间为4,5,6的数据准备进入到5~10的window时发现不满足进入条件,这时就会将这三条数据判定为迟到数据,然后就会将这三条数据舍弃掉

• BoundedOutOfOrderness策略图解
  
  时间戳为1,2,3正常进入到0~ 5的window,由于设置的容错时间为3,所以当时间戳为3的数据到达之后,watermark更新为0(3 - 3).
  
  当时间戳为7的数据到达之后,则会进入5~10的window当中,watermark更新为4(7 - 3)
  
  因为watermark在7到达时只更新到了4,所以0~5的window还没有进行计算,当4,5,6到达之后还可以正常进入到0~5的window.
  
  当时间戳为8的数据到达之后进入到5~10的window,更新watermark为5(8 - 3),这时0~5的window触发计算并销毁.

关于自定义的策略就没什么可说的了,这个要根据用户自己定义的逻辑生成watermark,以实际业务需求为基准.