Je moet batch- en streaming-events in Dataflow verwerken wanneer events laat of in de verkeerde volgorde kunnen arriveren. Hoe moet je de pipeline ontwerpen om late en out-of-order data te verwerken?

De juiste aanpak is het gebruik van event timestamps en watermarks. Event timestamps vertegenwoordigen de tijd waarop een gebeurtenis daadwerkelijk plaatsvond, in plaats van de verwerkingstijd. Watermarks zijn een indicator van de voortgang van de verwerkingstijd en geven aan dat alle gebeurtenissen met een timestamp vóór de watermarkwaarde zijn verwerkt. Dataflow gebruikt deze mechanismen om late en out-of-order data correct te verwerken, door te bepalen wanneer het veilig is om een venster te sluiten en resultaten te produceren, zelfs als er later nog data binnenkomt. Een enkel globaal venster is niet geschikt, omdat dit geen rekening houdt met de tijd en de volgorde van gebeurtenissen, wat cruciaal is voor late en out-of-order data. Schuivende vensters zijn nuttig voor het analyseren van data over overlappende perioden, maar bieden op zichzelf geen oplossing voor het correct verwerken van late of out-of-order gebeurtenissen zonder de context van timestamps en watermarks. Het uitsluitend baseren van de logica op brontimestamps zonder watermarks is onvoldoende, omdat watermarks nodig zijn om de volledigheid van de verwerkte data te garanderen en te bepalen wanneer resultaten kunnen worden gefinaliseerd.