flink两个流join的时候怎么解决数据延迟问题

现在做的数仓，想转实时这一块儿，正在学习，生产中两个流join时，怎么解决数据延迟呢，如果数据超出水位线怎么办。

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flink两个流join的时候怎么解决数据延迟问题 flink 有问必答
2021-07-16 14:22

回答 1 已采纳 OutputTag获取迟到数据，二次消费
Flink处理乱序数据，关于侧输出流的问题 flink scala 大数据
2022-05-27 11:19

回答 1 已采纳当10:14:51的数据来之前，流中最大的事件时间 >= 10:24:50(窗口结束时间) + watermark延迟时间 + 允许延迟时间，导致当前waterMark 的值更新为这个最大的
flink消费kafka数据延迟 flink postgresql scala 有问必答
2022-01-28 09:47

回答 1 已采纳那最后写入到库了吗，如果写不进去，上游kafka肯定会延迟越来越大的，可以在sink里多打印下错误，或者设置写入超时时间，问题应该在写入
Flink-多流转换（合流，分流，双流join）
2022-12-12 20:09

:Concerto的博客 Flink的合流、分流、以及双流join，广播流，测输出流各种流详解以及案例
一网打尽Flink中的时间、窗口和流Join
2021-09-04 11:13

王知无(import_bigdata)的博客不过Flink处理迟到数据的机制可以解决这个问题。上述问题看起来很复杂，但是恰恰符合现实世界的规律：大部分真实的事件流都是乱序的，并且通常无法了解它们的乱序程度(因为理论上不能预见未来)。水位线是唯一让我们...
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