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「Flink」Flink中的时间类型「建议收藏」

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「Flink」Flink中的时间类型「建议收藏」Flink中的时间类型和窗口是非常重要概念，是学习Flink必须要掌握的两个知识点。Flink中的时间类型时间类型介绍Flink流式处理中支持不同类型的时间。分为以下几种：处理时间Flink程序执行对

「Flink」Flink中的时间类型

Flink中的时间类型和窗口是非常重要概念，是学习Flink必须要掌握的两个知识点。

Flink中的时间类型

时间类型介绍

Flink流式处理中支持不同类型的时间。分为以下几种：

  1. 处理时间
    • Flink程序执行对应操作的系统时间。所有基于时间的操作（例如：时间窗口）都将使用运行相应operator的系统时间。例如：每个小时的处理时间窗口包括在系统时间范围内所有operator接收到的记录。例如：如果应用程序在09:15开始运行，则第一个滚动时间窗口将包括：09:15 – 10:00 之间的处理事件，下一个窗口包括上午10:00 – 11:00之间的处理事件
    • 这种处理时间方式实时性是最好的，但数据未必准确
  2. 事件时间
    • 每个事件发生的时间。这个时间一般是在进入到Flink之前就包含在事件中
    • 针对Eventtime，事件被处理的时间以来与事件本身
    • Eventtime必须要指定如何生成Eventtime Watermark（水印）
    • 理想情况，不管事件何时到达或者顺序如何，事件时间处理能够得到完整一致地结果。
    • 事件处理在等待乱序事件时，会产生一些延迟。这样会对Eventtime的应用性能有一定的影响
  3. 摄入时间
    • 摄入时间是事件进入Flink的时间
    • 在source operator中，每个记录以时间戳的形式获取源的当前时间
    • 它在概念是处于事件时间和处理时间中间
    • 摄入时间不能处理乱序问题或者延迟数据，摄入时间可以由流式系统自动生成水印

Flink支持的这几种时间刚好和我们上一篇播客中的内容相对应。

https://www.cnblogs.com/ilovezihan/p/12254479.html

应用一张Flink官网的图。

image

Flink代码中设置时间类型

通常，我们在Flink初始化流式运行环境时，就会设置流处理时间特性。这个设置很重要，它决定了数据流的行为方式。（例如：是否需要给事件分配时间戳），以及窗口操作应该使用什么样的时间类型。例如：KeyedStream.timeWindow(Time.seconds(30))。

我们接下来通过实现一个每5秒中进行一次单词计数的案例，来说明Flink中如何指定时间类型。

public class WordCountWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 初始化流式运行环境
        Configuration conf = new Configuration();
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(conf);

        // 2. 设置时间处理类型，这里设置的方式处理时间
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);

        // 3. 定义数据源，每秒发送一个hadoop单词
        DataStreamSource<String> wordDS = env.addSource(new RichSourceFunction<String>() {

            private boolean isCanaled = false;

            @Override
            public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
                while (!isCanaled) {
                    ctx.collect("hadooop");
                    Thread.sleep(1000);
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {
                isCanaled = true;
            }
        });

        // 4. 每5秒进行一次，分组统计
        // 4.1 转换为元组
        wordDS.map(word -> Tuple2.of(word, 1))
                // 指定返回类型
                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                // 按照单词进行分组
                .keyBy(t -> t.f0)
                // 滚动窗口，3秒计算一次
                .timeWindow(Time.seconds(3))
                .reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> value1, Tuple2<String, Integer> value2) throws Exception {
                        return Tuple2.of(value1.f0, value1.f1 + value2.f1);
                    }
                }, new RichWindowFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow>() {
                    @Override
                    public void apply(String word, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Integer>> input, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {

                        // 打印窗口开始、结束时间
                        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
                        System.out.println("窗口开始时间:" + sdf.format(window.getStart())
                                + " 窗口结束时间：" + sdf.format(window.getEnd())
                                + " 窗口计算时间:" + sdf.format(System.currentTimeMillis()));

                        int sum = 0;
                        Iterator<Tuple2<String, Integer>> iterator = input.iterator();
                        while(iterator.hasNext()) {
                            Integer count = iterator.next().f1;
                            sum += count;
                        }
                        out.collect(Tuple2.of(word, sum));
                    }
                }).print();

        env.execute("app");
    }
}

代码100分

窗口开始时间:2020-02-05 00:22:21 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:24 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:24
4> (hadooop,2)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:24 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:27 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:27
4> (hadooop,3)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:27 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:30 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:30
4> (hadooop,3)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:30 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:33 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:33
4> (hadooop,3)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:33 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:36 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:36
4> (hadooop,3)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:36 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:39 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:39

我们可以看到，这个滚动窗口，每3秒计算一次，是按照系统时间来计算的。

我们再把时间窗口设置为1分钟，再试试。

窗口开始时间:2020-02-05 00:27:00 窗口结束时间：2020-02-05 00:28:00 窗口计算时间:2020-02-05 00:28:00
4> (hadooop,32)

窗口开始时间:2020-02-05 00:28:00 窗口结束时间：2020-02-05 00:29:00 窗口计算时间:2020-02-05 00:29:00
4> (hadooop,60)

刚好在 00:27:00 – 00:28:00之间。

参考文件：

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/event_time.html

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