Sie müssen Batch- und Streaming-Ereignisse in Dataflow verarbeiten, wenn Ereignisse verspätet oder außer der Reihe eintreffen können. Wie sollten Sie die Pipeline gestalten, um verspätete oder ungeordnete Daten zu verarbeiten?

Dataflow nutzt Ereignis-Timestamps, die den Zeitpunkt der tatsächlichen Ereignisgenerierung darstellen, und Watermarks, die den Fortschritt der Daten im System anzeigen, um verspätete und ungeordnete Daten zu verarbeiten. Watermarks signalisieren, wann alle Daten bis zu einem bestimmten Zeitpunkt voraussichtlich eingetroffen sind. Wenn Ereignisse nach der Watermark eintreffen, gelten sie als verspätet. Dataflow bietet Mechanismen wie das Festlegen von "allowed lateness" (erlaubte Verspätung) und das Verwenden von Triggern, um diese verspäteten Daten zu verarbeiten und Ergebnisse zu aktualisieren. Ein globales Fenster würde alle Ereignisse ohne Berücksichtigung der Zeit sammeln, was bei ungeordneten Daten zu falschen Ergebnissen führen kann. Gleitende Fenster sind für die Analyse von Zeitreihen nützlich, aber nicht die primäre Methode zur Handhabung von Verspätungen. Das ausschließliche Verlassen auf Quell-Timestamps ohne Watermarks würde die dynamische Natur von Streaming-Daten und deren Verarbeitungsfortschritt ignorieren.