一、Flink 时间语义类型
- Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳
- Ingestion Time ：是数据进入 Flink 的时间
- Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是 Processing Time
二、EventTime 引入
Flink 默认是按照 ProcessingTime 来处理数据的
/**
在 Flink 的流式处理中，绝大部分情况推荐使用 eventTime，一般只在 eventTime 无法使用时，才会被迫使用 ProcessingTime 或者 Ing estionTime 。使用 EventTime ，需要先引入 EventTime 的时间属性
*/
public class EventTimeTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//引入 EvenetTime
//TimeCharacteristic 是一个枚举类，有 ProcessingTime、IngestionTime 和 EventTime 三个属性
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
}
}
三、Watermark
1. 数据乱序情况
- 正常情况下，Flink 接收到的事件应该要是按照事件的产生时间 (EventTime) 的先后顺序排列的
- 实际情况下，事件从产生到进入 source 再到触发 operator，其中间是有一个过程和时间的，而且由于网络、分布式等原因会造成 Flink 接收到的事件的先后顺序不是严格按照事件的 EventTime 顺序排列的，即所谓的乱序数据
- 乱序数据的问题会造成窗口触发关闭的时间混乱，计算不准确
- Flink 处理乱序数据的机制：Watermark + allowedLateness + sideOutputLateData
2. Watermark 介绍
- Watermark 是一种使用延迟触发 window 执行来处理乱序数据的机制
- 原理：当设置 Watermark = t 时 (即延迟时长为 t)，则 Flink 每一次都会获取已经到达的数据中的最大的 EventTime，然后判断 maxEventTime - t 是否等于某一个窗口的触发时间，如果相等则认为属于这个窗口的所有数据都已经到达，这个窗口被触发执行关闭，也可能存在数据丢失
- 在数据有序的流中，相当于 Watermark = 0，即已经到达的数据中的最大的 EventTime 等于某一个窗口的触发时间，则这个窗口被触发执行关闭
- 一般将 Watermark 设置为乱序数据流中最大的迟到时间差
3. Watermark 特点和行为
- 水位线 (Watermark) 是作为一个特殊的数据插入到数据流中的一个标记
- 水位线 (Watermark) 在 Flink 程序中是一个常量类，有一个时间戳属性，用来表示当前事件时间的进展
- 水位线 (Watermark) 是基于数据的 EventTime 时间戳生成的
- 水位线 (Watermark) 的时间戳必须单调递增，以确保任务的事件时间时钟一直向前推进
4. Watermark 在任务间的传递
任务并行度不为 1；Watermark 设置的位置越靠近 Source 端越好
- 一个任务会接收上游多个并行任务的数据，也会向下游多个并行任务发送数据
- 从上游多个并行任务接收 Watermark：使用 Partition WM 分别存储接收到的不同分区任务的 Watermark，并以其中最小的 Watermark 作为自己当前的事件时间
- 向下游多个并行任务发送 Watermark：采取广播的分区策略，向下游的每一个任务都发送一份 Watermark，如果后续 Watermark 没有变更则不会重复发送
5. Watermark 引入
5.1 核心代码
/**
方法签名：
DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(AssignerWithPeriodicWatermarks<T>)
DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(AssignerWithPunctuatedWatermarks<T>)
参数：
1.AssignerWithPeriodicWatermarks：继承 TimestampAssigner 接口，周期性的生成 watermark，常用实现类为：BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 和 AscendingTimestampExtractor
2.AssignerWithPunctuatedWatermarks：继承 TimestampAssigner 接口，间断式地生成 watermark
*/
public class WatermarkTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//引入 EvenetTime
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
DataStream<String> dataStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);
DataStream<SensorReading> inputStream = dataStream.map(new MapFunction<SensorReading>() {
@Override
public SensorReading map(String value) throws Exception {
String[] fields = value.split(",");
return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
}
});
//有序数据设置事件时间戳(毫秒数)和watermark
//不需要传递watermark延迟时间，默认是当前事件时间戳 - 1ms 作为watermark
inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<SensorReading>() {
@Override
public long extractAscendingTimestamp(SensorReading element) {
return element.getTimestamp() * 1000L;
}
});
//乱序数据设置事件时间戳(毫秒数)和watermark
//BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 构造方法必须传入watermark延迟时间
//生成的watermark时间戳 = 当前所有事件的最大时间戳 - 延迟时间
inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<SensorReading>(Time.seconds(2)) {
@Override
public long extractTimestamp(SensorReading element) {
return element.getTimestamp() * 1000L;
}
});
env.execute();
}
}
5.2 AssignerWithPeriodicWatermarks
系统会周期性地生成 watermark 并插入到数据流中，默认周期是 200 毫秒
/**
设置watermark生成周期：env.getConfig.setAutoWatermarkInterval(milliseconds);
产生watermark的逻辑：每隔 0.2 秒钟，Flink 会调用 AssignerWithPeriodicWatermarks 的 getCurrentWatermark() 方法获取一个时间戳，如果大于之前水位的时间戳，新的 watermark 会被插入到流中。这个检查保证了水位线是单调递增的。如果方法返回的时间戳小于等于之前水位的时间戳，则不会产生新的 watermark
自定义watermark周期生成器：实现 AssignerWithPeriodicWatermarks 接口，并重写 getCurrentWatermark 和 extractTimestamp 方法
*/
public class MyPeriodicAssigner implements AssignerWithPeriodicWatermarks<SensorReading> {
private Long bound = 60 * 1000L; // watermark延迟时间
private Long maxTs = Long.MIN_VALUE; // 当前最大时间戳
@Nullable
@Override
public Watermark getCurrentWatermark() {
return new Watermark(maxTs - bound);
}
@Override
public long extractTimestamp(SensorReading element, long previousElementTimestamp) {
maxTs = Math.max(maxTs, element.getTimestamp()); //获取当前最大的事件时间戳
return element.getTimestamp();
}
}
5.3 AssignerWithPunctuatedWatermarks
间断式地生成 watermark，可以根据需要对每条数据进行条件判断筛选来确定是否生成 watermark
public class MyPunctuatedAssigner implements AssignerWithPunctuatedWatermarks<SensorReading> {
private Long bound = 60 * 1000L; // 延迟时间
@Nullable
@Override
public Watermark checkAndGetNextWatermark(SensorReading lastElement, long extractedTimestamp) {
if(lastElement.getId().equals("sensor_1")) {
return new Watermark(extractedTimestamp - bound);
} else {
return null;
}
}
@Override
public long extractTimestamp(SensorReading element, long previousElementTimestamp) {
return element.getTimestamp();
}
}
四、EventTime 的 window 操作
1. 滚动时间窗口操作
/**
需求：统计 15 秒内的最小温度值，设置 2 秒的延迟
*/
public class TumblingEventTimeWindowTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
/*
sensor_1,1547718199,35.8
sensor_6,1547718201,15.4
sensor_7,1547718202,6.7
sensor_10,1547718205,38.1
sensor_1,1547718207,36.3
sensor_1,1547718209,32.8
sensor_1,1547718212,37.1
...
*/
DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);
DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(new MapFunction<SensorReading>() {
@Override
public SensorReading map(String value) {
String[] fields = value.split(",");
return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
}
}).assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<SensorReading>(Time.seconds(2)) {
@Override
public long extractTimestamp(SensorReading element) {
return element.getTimestamp() * 1000L;
}
});
//开窗聚合
SingleOutputStreamOperator<SensorReading> minTempStream = dataStream.keyBy("id").timeWindow(Time.seconds(15)).minBy("temperature");
minTempStream.print("minTemp");
/**
输出的结果分析：
1.在接收到 sensor_1,1547718212,37.1 时，触发了一个窗口关闭，此时数据的 EventTime 为 1547718212，由于 watermark 延迟时间设置为 2，所以该窗口触发关闭的时间戳为 1547718212 - 2 = 1547718210，该窗口的范围为 [1547718195,1547718210)
2.当前第一个窗口是 [1547718195,1547718210)，其起始点的确定规则为：
2.1 滚动时间窗口使用的窗口分配器为 TumblingEventTimeWindows 类
2.2 TumblingEventTimeWindows 的 assignWindows 方法中调用 getWindowStartWithOffset 方法获取起始点
2.3 getWindowStartWithOffset(timestamp, offset, windowSize)：方法逻辑为 timestamp - (timestamp - offset + windowSize) % windowSize，默认 offset 为 0，所以最终得到的起始点应该是 windowSize 的整数倍，在本例中的起始点为 1547718199 - (1547718199-0+15)%15 = 1547718195
3.偏移量 offset：一般是用来处理不同时区的数据
*/
env.execute();
}
}
2. 迟到数据处理
/**
需求：统计 15 秒内的最小温度值，设置 2 秒的延迟，并允许 1 分钟的迟到数据，1 分钟后的数据写入侧输出流
*/
public class TumblingEventTimeWindowDelayTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);
DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(new MapFunction<SensorReading>() {
@Override
public SensorReading map(String value) {
String[] fields = value.split(",");
return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
}
}).assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<SensorReading>(Time.seconds(2)) {
@Override
public long extractTimestamp(SensorReading element) {
return element.getTimestamp() * 1000L;
}
});
OutputTag<SensorReading> outputTag = new OutputTag<SensorReading>("late"){};
//开窗聚合
SingleOutputStreamOperator<SensorReading> minTempStream = dataStream.keyBy("id")
.timeWindow(Time.seconds(15))
.allowedLateness(Time.minutes(1));
.sideOutputLateData(outputTag)
.minBy("temperature");
minTempStream.print("minTemp");
minTempStream.getSideOutput(outputTag).print("late");
/**
依次输入数据：
sensor_1,1547718199,35.8
sensor_1,1547718206,36.3
sensor_1,1547718210,34.7
sensor_1,1547718211,31
sensor_1,1547718209,34.9
sensor_1,1547718212,37.1
sensor_1,1547718213,33
sensor_1,1547718206,34.2
sensor_1,1547718202,36
...
sensor_1,1547718272,34
sensor_1,1547718203,30.6
输出的结果分析：
1.在接收到 sensor_1,1547718212,37.1 时，触发 [1547718195,1547718210) 窗口执行，此时输出数据 sensor_1,1547718209,34.9，此时 2 秒内的延迟数据能被处理
2.在接收到 sensor_1,1547718206,34.2 时，由于设置了允许 1 分钟迟到，所以 [1547718195,1547718210) 窗口仍然没有关闭，此时会更新数据为 sensor_1,1547718206,34.2，此时的系统时间戳为 1547718213 - 2 = 1547718211 - 1547718210 < 60
3.在接收到 sensor_1,1547718202,36 时，[1547718195,1547718210) 窗口仍然会更新输出一次数据 sensor_1,1547718206,34.2
4.在接收到 sensor_1,1547718272,34 时，属于 [1547718210,1547718225) 窗口的数据会输出 sensor_1,1547718211,31，此时的系统时间戳为 1547718272 - 2 = 1547718270，由于 1547718270 - 1547718210 >= 60，所以 [1547718195,1547718210) 窗口会真正的关闭
5.在之后接收到 sensor_1,1547718203,30.6 时，会把数据输出到侧输出流中
*/
env.execute();
}
}
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