Flink-水位线的设置以及传递
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Flink-水位线的设置以及传递相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
6.2 水位线
6.2.1 概述
- 分类
- 有序流
- 无序流 判断的时间延迟
- 延迟时间判定
6.2.2 水位线的设置
- 分析
DataStream下的assignTimstampsAndWatermarks方法,返回SingleOutputStreamOperator本质还是个算子,传入的参数是WatermarkStrategy的生成策略
但是WatermarkStrategy是一个接口
- 有序流
因此调用静态方法forMonotonousTimeStamps后new AscendingTimestampsWatermarks返回WatermarkGernerator
AscendingTimestampsWatermarks这个继承自BoundOutOfOrdernessWatermarks
BoundOutOfOrdernessWatermarks这个类有onEvent和onPeriodicEmit这两方法,因为实现了WatermarkGenerator这个接口
然后在调用接口中的默认方法withTimestampAssigner得到返回WatermarkStrategy,参数是new SerializableTimestampAssigner的对象,重写extractTimestamp方法,这个方法作用是怎么样从数据里面提取时间戳
- 乱序流
因此调用静态方法forBoundedOutOfOrderness(参数为最大乱序程度,也就是延迟时间)后new BoundOutOfOrdernessWatermarks返回WatermarkGernerator
BoundOutOfOrdernessWatermarks这个类有onEvent和onPeriodicEmit这两方法,因为实现了WatermarkGenerator这个接口(跟上面一样了)
后面也跟有序一样,然后在调用接口中的默认方法withTimestampAssigner得到返回WatermarkStrategy
- 完整代码
public class WatermarkTest
public static void main(String[] args) throws Exception
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
//1.输入
SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.fromElements(new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L),
new Event("Alice", "./prod?id=100", 3000L),
new Event("Bob", "./prod?id=1", 3300L),
new Event("Alice", "./prod?id=200", 3000L),
new Event("Bob", "./home", 3500L),
new Event("Bob", "./prod?id=2", 3800L),
new Event("Bob", "./prod?id=3", 4200L))
// //有序流的watermark生成
// //forMonotonousTimestamps前指定泛型
// .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy
// .<Event>forMonotonousTimestamps()//得到WatermarkGenerator
// .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() //返回WatermarkStrategy
// @Override
// //参数是当前传过来的数据element,另一个传出的recordTimestamp是时间戳
// public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp)
// return element.timestamp;
//
// )
// )
.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy
//forMonotonousTimestamps前指定泛型
//forMonotonousTimestamps参数是最大乱序时间
.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2))//得到WatermarkGenerator
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>()
@Override
public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp)
return element.timestamp;
)
);
env.execute();
6.2.3 自定义水位线
- 分析
或者直接new 一个接口WatermarkStrategy重写createWatermarkGenerator的watermark生成器的方法(生成WatermarkGenerator)以及createTimeStampAssigner提取时间戳分配器的方法(生成TimeStampAssigner)创建watermark
WatermarkGenerator是个接口,有两个方法分别是onEvent方法,主要目标是要发出一个WatermarkOutput,另一个是onperiodicEmit方法,表示周期性的生成,周期性生成时间默认是2秒,env调用getConfig后调用setAutoWatermarkInterval后可以更改周期性生成时间
WatermarkOutput也是一个接口,调用emitWatermark就能发出一个watermark,
除了WatermarkGenerator接口还有TimeStampAssigner也是个接口,里面只有一个方法叫做extractTimestamp,目的是从当前数据提取时间戳,同时也会作为WatermarkGenerator这个接口中onEvent方法中传入的参数eventTimestamp时间戳(见上上上上上上图)
- 代码
- 正常水位线
// 自定义水位线的产生
public class CustomWatermarkTest
public static void main(String[] args) throws Exception
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
env.addSource(new ClickSource())
.assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkStrategy())
.print();
env.execute();
//内部静态类
public static class CustomWatermarkStrategy implements WatermarkStrategy<Event>
@Override
//createTimestampAssigner方法生成TimeStampAssigner
public TimestampAssigner<Event> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context)
return new SerializableTimestampAssigner<Event>()
@Override
//extractTimestamp,目的是从当前数据提取时间戳
public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp)
return element.timestamp; // 告诉程序数据源里的时间戳是哪一个字段
;
@Override
//createWatermarkGenerator生成WatermarkGenerator
public WatermarkGenerator<Event> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context)
return new CustomPeriodicGenerator();
//CustomPeriodicGenerator实现WatermarkGenerator接口,并重写方法
public static class CustomPeriodicGenerator implements WatermarkGenerator<Event>
private Long delayTime = 5000L; // 延迟时间
private Long maxTs = Long.MIN_VALUE + delayTime + 1L; // 观察到的最大时间戳
@Override
//更新当前时间戳,这边不发送水位线,目的是保存时间戳
public void onEvent(Event event, long eventTimestamp, WatermarkOutput
output)
// 每来一条数据就调用一次
maxTs = Math.max(event.timestamp, maxTs); // 更新最大时间戳
@Override
public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output)
// 发射水位线,默认 200ms 调用一次
//-1毫秒都是为了贴切窗口闭合的时候左闭右开设计
output.emitWatermark(new Watermark(maxTs - delayTime - 1L));
- 断点水位线
在onevent根据条件触发,onPeriodicEmit这个方法中就不用做了
public class CustomPunctuatedGenerator implements WatermarkGenerator<Event>
@Override
public void onEvent(Event r, long eventTimestamp, WatermarkOutput output)
// 只有在遇到特定的 itemId 时,才发出水位线
if (r.user.equals("Mary"))
output.emitWatermark(new Watermark(r.timestamp - 1));
@Override
public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output)
// 不需要做任何事情,因为我们在 onEvent 方法中发射了水位线
- 在自定义数据源中发送水位线
使用 collectWithTimestamp 方法将数据发送出去,原来直接out.collect()的
参数是当前数据还有当前数据的时间戳,跟水位线生成中extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp)这个类似,也是一个数据是什么,一个时间戳是啥
然后发送水位线,用emitWatermark方法生成
public class CustomWatermarkTest
public static void main(String[] args) throws Exception
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
env.addSource(new ClickSourceWithWatermark()).print();
env.execute();
// 泛型是数据源中的类型
public static class ClickSourceWithWatermark implements SourceFunction<Event>
private boolean running = true;
@Override
public void run(SourceFunction.SourceContext<Event> sourceContext) throws Exception
Random random = new Random();
String[] userArr = "Mary", "Bob", "Alice";
String[] urlArr = "./home", "./cart", "./prod?id=1";
while (running)
long currTs = Calendar.getInstance().getTimeInMillis(); // 毫秒时间戳
String username = userArr[random.nextInt(userArr.length)];
String url = urlArr[random.nextInt(urlArr.length)];
Event event = new Event(username, url, currTs);
// 使用 collectWithTimestamp 方法将数据发送出去,并指明数据中的时间戳的字段
sourceContext.collectWithTimestamp(event, event.timestamp);
// 发送水位线
sourceContext.emitWatermark(new Watermark(event.timestamp - 1L));
Thread.sleep(1000L);
@Override
public void cancel()
running = false;
6.2.4 水位线的传递
针对多个分区,上游需要告诉下游水位线情况,采用的是广播的方式给所有下游子任务
但是上游如果也是并行的,向下传输的水位线可能有多个,以上游发过来最小的时钟为准,并且下游会有一个分区专门保存上游发过来的水位线最小的数据
以上是关于Flink-水位线的设置以及传递的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
12-flink-1.10.1-Flink中的时间语义和watermark