Flink流处理时间方式
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EventTime
时间发生的时间,例如:点击网站上的某个链接的时间
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IngestionTime
某个Flink节点的source operator接收到数据的时间,例如:某个source消费到kafka中的数据
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ProcessingTime
某个Flink节点执行某个operation的时间,例如:timeWindow接收到数据的时间
设置Flink流处理的时间类型
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
问题
1. 使用时间窗口来统计10分钟内的用户流量
2. 有一个时间窗口
- 开始时间为:2017-03-19 10:00:00
- 结束时间为:2017-03-19 10:10:00
3. 有一个数据,因为网络延迟
- 事件发生的时间为:2017-03-19 10: 10 :00
- 但进入到窗口的时间为:2017-03-19 10:10: 02 ,延迟了2秒中
4. 时间窗口并没有将 59 这个数据计算进来,导致数据统计不正确
这种处理方式,根据消息进入到window时间,来进行计算。在网络有延迟的时候,会引起计算误差。
水印(watermark)
水印就是一个时间戳,可以给每个消息添加一个 允许一定延迟 的时间戳
- 窗口可以继续计算一定时间范围内延迟的消息
- 添加水印后,窗口会等 5 秒,再执行计算。若超过5秒,则舍弃。
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窗口执行计算时间由 水印时间 来触发,当接收到消息的 watermark >= endtime ,触发计算
Flink提供添加水印的API
val watermarkData: DataStream[Message] = clicklogDataStream.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks[Message] { var currentTimestamp: Long = 0L val maxDelayTime = 5000L var watermark: Watermark = null // 获取当前的水印 override def getCurrentWatermark = { watermark = new Watermark(currentTimestamp - maxDelayTime) watermark } // 时间戳抽取操作 override def extractTimestamp(t: Message, l: Long) = { val timeStamp = t.timestamp currentTimestamp = Math.max(timeStamp, currentTimestamp) currentTimestamp } }) |