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1. Timer 系统收到 1 条数据，计算，输出 0~N 条数据，这种 Event-driven 的方式是最简单和自然的。 但实际上，由于存在乱序、丟数，以及业务周期性更新的需求，计算还会依赖于时间触发，例如Dataflow Model的第三节 IMPLEMENTATION & DESIGN 的场景。 这些场景依赖于 Timer，Flink 的窗口也是基于 Timer 实现。 Timer 不是简单的时间触发回调，Process Function#Timers文档介绍了 Timers，主要有几点： ProcessingTime 和 EventTime 都是由 TimerService 维护的，定时触发用户的 onTimer 方法 TimerService 会...

1. Theory - Dataflow Model Dataflow Model这篇论文，对大数据的处理范式做了总结，并且提出了一套处理模型。 1.1. Window 数据转换操作，有两种： ParDo: 1->N，例如 map/flatmap/filter 等，这类操作在 unbound 和 bound 数据集上没有区别 GroupByKey: 聚合操作在 bound 数据集很自然；在 unbound 数据集上，既然数据不会结束，就需要解决何时聚合的问题。 之前在批处理和流处理的思考这篇笔记里提到过，bound 数据集其实也是在 unbound 数据集的一个划分，通常情况是 1 天/小时的数据。而论文则用更抽象的角度，提出了 window 的概念，用于在u...

最近遇到一个比较奇怪的现象：相同 Flink 任务，换个运行环境就会报读取 kafka 失败，但是排查环境跟 Kafka 源的连通性又没有问题。 线上匆忙解决了，今天简化代码验证，感觉值得总结一版。 1. TimeoutException org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Timeout expired while fetching topic metadata 这个报错在读取 Kafka 时容易遇到，往往是 client 跟 bootstrap.server 的网络问题，或者 server 本身不可用导致。 但是从我的情况看，任务代码及配置是一致的，报错跟环境相关，唯一的疑点是任务 KafkaConsumer...