【API篇】十、生成Flink水位线
文章目录
- 1、水位线的生成原则
- 2、有序流内置水位线
- 3、乱序流内置水位线
- 4、自定义周期性水位线生成器
- 5、自定义断点式水位线生成器
- 6、从数据源中发送水位线
1、水位线的生成原则
水位线出现，即代表这个时间之前的数据已经全部到齐，之后不会再出现之前的数据了。参考前面的乱序流，可以得出：
- 想要保证数据绝对正确，就得加足够大的延迟，但实时性就没保障了
- 想要实时性强，就得把延迟设置小，但此时迟到数据可能遗漏，准确性降低
水位线的定义，是对低延迟和结果准确性的一个权衡。Flink生成水位线的方法是.assignTimestampsAndWatermarks()，它主要用来为流中的数据分配时间戳，并生成水位线来指示事件时间
DataStream<Event> stream = env.addSource(xxx);
DataStream withTimestampsAndWatermarks = stream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy对象);
WatermarkStrategy是一个接口，包含了一个时间戳分配器TimestampAssigner和一个水位线生成WatermarkGenerator：
public interface WatermarkStrategy<T> extends TimestampAssignerSupplier<T>,WatermarkGeneratorSupplier<T>{
// 负责从流中数据元素的某个字段中提取时间戳，并分配给元素。时间戳的分配是生成水位线的基础。
@Override
TimestampAssigner<T> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context);
// 主要负责按照既定的方式，基于时间戳生成水位线
@Override
WatermarkGenerator<T> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context);
}
2、有序流内置水位线
有序流的时间戳全部单调递增，没有迟到数据，直接WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()就可以拿到WatermarkStrategy对象
public class WatermarkMonoDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
.socketTextStream("node01", 9527)
.map(new WaterSensorMapFunction());
// TODO 1.定义Watermark策略
WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
// 1.1 指定watermark生成：升序的watermark，没有等待时间
.<WaterSensor>forMonotonousTimestamps()
// 1.2 指定 时间戳分配器，从数据中提取
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<WaterSensor>() {
@Override
public long extractTimestamp(WaterSensor element, long recordTimestamp) {
System.out.println("数据=" + element + ",recordTs=" + recordTimestamp);
// 返回的时间戳，要毫秒，这里拿自定义对象的ts属性做为时间戳
return element.getTs() * 1000L;
}
});
// TODO 2. 指定 watermark策略
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);
sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId())
// TODO 3.使用事件时间语义的窗口，别再用处理时间TumblingProcessTime
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.process(
new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {
@Override
public void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {
long startTs = context.window().getStart();
long endTs = context.window().getEnd();
String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
long count = elements.spliterator().estimateSize();
out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());
}
}
)
.print();
env.execute();
}
}
执行下，输入10时，逻辑时钟被推到了10s，到达区间，触发窗口，执行全窗口函数的process，输出当前窗口的数据：
3、乱序流内置水位线
调用WatermarkStrategy. forBoundedOutOfOrderness()，传入延迟时间：
public class WatermarkOutOfOrdernessDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
.socketTextStream("node01", 9527)
.map(new WaterSensorMapFunction());
// TODO 1.定义Watermark策略
WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
// 1.1 指定watermark生成：乱序的，等待3s
.<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
// 1.2 指定 时间戳分配器，从数据中提取
.withTimestampAssigner(
(element, recordTimestamp) -> {
// 返回的时间戳，要 毫秒
System.out.println("数据=" + element + ",recordTs=" + recordTimestamp);
return element.getTs() * 1000L;
});
// TODO 2. 指定 watermark策略
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);
sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId())
// TODO 3.使用 事件时间语义 的窗口
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.process(
new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {
@Override
public void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {
long startTs = context.window().getStart();
long endTs = context.window().getEnd();
String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
long count = elements.spliterator().estimateSize();
out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());
}
}
)
.print();
env.execute();
}
}
执行：
简单分析下结果：
- 第一条数据s1，1，1进来，创建窗口，水位线为1s-3s（延迟3s)
- s1，10，10进来，水位线为10-3 =7s，还未到达10，窗口不触发（若是有序流，无等待下，此时窗口已被触发了）
- 此时进来一条乱序数据，比如s1，6，6，6-3=3s，水位线保持上面的7不变，watermark不会推进，且6这条数据也会被统计在
[0,10)的区间内 - s1，11，11进来，11-3=8，也不会触发，但这条数据是属于
[10,20)区间的那个桶的 - s1，13，13进来，达到10，窗口触发
4、自定义周期性水位线生成器
上面只是定义了时间戳的提取逻辑，水位线的生成采用的默认内置策略。接下来自定义水位线生成器：周期性水位生成器。
周期性生成器是通过onEvent()观察判断输入的事件，而在onPeriodicEmit()里发射生成的水位线
// 自定义水位线的产生
public class CustomPeriodicWatermarkExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
.socketTextStream("node01", 9527)
.map(new WaterSensorMapFunction());
// 定义Watermark策略
WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
// 1.1 指定watermark生成器
.<WaterSensor>forGenerator(context -> MyPeriodWatermarkGenerator<>(3000L))
// 1.2 指定时间戳分配器，从数据中提取
.withTimestampAssigner(
(element, recordTimestamp) -> {
// 返回的时间戳，要 毫秒
System.out.println("数据=" + element + ",recordTs=" + recordTimestamp);
return element.getTs() * 1000L;
});
// TODO 2. 指定 watermark策略
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);
sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId())
// TODO 3.使用 事件时间语义 的窗口
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.process(
new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {
@Override
public void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {
long startTs = context.window().getStart();
long endTs = context.window().getEnd();
String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
long count = elements.spliterator().estimateSize();
out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());
}
}
)
.print();
env.execute();
}
}
模仿前面的内置生成器，定义自己的水位线生成器：
public class MyPeroidWatermarkGenerator implements WatermarkGenerator<Event> {
private Long delayTime = 5000L; // 延迟时间
private Long maxTs = -Long.MAX_VALUE + delayTime + 1L; // 观察到的最大时间戳
//构造方法，传入延迟时间，构造水位线生成器对象
public MyPeroidWatermarkGenerator(long delayTime){
this.delayTime = delayTime;
this.maxTs = Long.MIN_VALUE + this.delayTime + 1;
}
/**
* 每条数据进来都调用一次，用来提取最大的事件事件
*/
@Override
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
System.out.println("调用了onEvent方法，获取目前为止最大的时间戳=" + maxTimestamp);
}
/**
* 周期性调用，默认20ms
*/
@Override
public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
// 发射水位线，默认200ms调用一次
output.emitWatermark(new Watermark(maxTs - delayTime - 1L));
System,out,println("调用了onPeriodicEmit方法,生成watermark==" + (maxTimestamp - delayTs - 1) );
}
}
核心部分，指定水位线生成器的Lamdba表达式展开就是：
运行：
- 数据没进来前，每200ms调用一次发射水位线的方法，此时的水位线是构造方法里Long.MIN_VALUE那个
- 进来一条数据，调用onEvent，最大时间戳被更新，到周期后再发射水位线
maxTs-delayTs-1 - 继续周期性调用onPeriodicEmit方法
onPeriodicEmit()里调用output.emitWatermark()，就可以发出水位线了，这个方法由系统框架周期性地调用，默认200ms一次
修改默认的周期，比如改为400ms：
env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(400L);
5、自定义断点式水位线生成器
断点式生成器会不停地检测onEvent()中的事件，发现带有水位线信息的当事件时，就立即发出水位线。改下代码，定义水位线生成器：
public class PointWatermarkGenerator implements WatermarkGenerator<Event> {
private Long delayTime = 5000L; // 延迟时间
private Long maxTs = -Long.MAX_VALUE + delayTime + 1L; // 观察到的最大时间戳
//构造方法，传入延迟时间，构造水位线生成器对象
public MyPeroidWatermarkGenerator(long delayTime){
this.delayTime = delayTime;
this.maxTs = Long.MIN_VALUE + this.delayTime + 1;
}
/**
* 每条数据进来都调用一次，用来提取最大的事件事件
*/
@Override
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
// 发射水位线
output.emitWatermark(new Watermark(maxTs - delayTime - 1L));
System.out.println("调用了onEvent方法，获取目前为止最大的时间戳=" + maxTimestamp + ",生成watermark==" + (maxTimestamp - delayTs - 1));
}
/**
* 周期性调用，默认20ms
*/
@Override
public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
}
}
周期性代码改为：
//...
// 定义Watermark策略
WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
// 1.1 指定watermark生成器
.<WaterSensor>forGenerator(context -> PointWatermarkGenerator<>(3000L))
// 1.2 指定时间戳分配器，从数据中提取
.withTimestampAssigner(
(element, recordTimestamp) -> {
// 返回的时间戳，要 毫秒
return element.getTs() * 1000L;
});
运行：此时不再周期性的发射水位线
6、从数据源中发送水位线
在自定义的数据源中抽取事件时间，然后发送水位线：
env.fromSource(
kafkaSource, WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)), "kafkasource"
)
//注意fromSorce方法的第二个传参，之前用的WatermarkStrategy.noWatermark()
注意此时不用再assignTimestampsAndWatermarks了，在自定义数据源中生成水位线和在程序中使用assignTimestampsAndWatermarks方法生成水位线二者只能取其一