本文主要是介绍Flink中的时间语义与Watermark概念,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
一、时间语义
1.1 时间语义类型
- Event Time:事件创建的时间
- Ingestion Time:数据进入Flink的时间
- Processing Time:执行操作算子的本地系统时间,与机器相关
问题:哪种时间语义更重要?
不同的时间语义有不同的应用场合,通常更关心的是事件时间
某些应用场合,不应该使用Processing Time。Event Time可以从日志数据的时间戳(timestamp)中提取
1.2 实际应用
public class WindowTest3_EventTimeWindow {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); //默认是处理时间// socket文本流DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);// 转换成SensorReading类型// java8 中的lamda表达式DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {String[] fields = line.split(",");return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));});env.execute();}
}
二、水位线(Watermark)
乱序数据的影响
- 当 Flink 以 Event Time 模式处理数据流时,它会根据数据里的时间戳来处理基于时间的算子
- 由于网络、分布式等原因,会导致乱序数据的产生
怎样避免乱序数据带来的计算不正确问题呢?
遇到一个时间戳达到了窗口关闭时间,不应该立刻触发窗口计算,而是等待一段时间,等迟到的数据来了再关闭窗口
- Watermark是一种衡量Event Time进展的机制,可以设定延迟触发
- Watermark是用于处理乱序事件的,处理乱序事件正确的方法,通常是用Watermark机制结合window来实现
- 数据流中的Watermark用于表示 timestamp小于Watermark 的数据,都已经到达了。因此,window的执行也是由Watermark触发的
- watermark用来让程序自己平衡延迟和结果正确性
2.1 Flink三种方法保证数据准确性(三重保证)
(1)Watermark,可以保证 几百毫秒内 的乱序数据的准确性
(2)在(1)的基础上,可以再使用 allowedLateness 设置等待时间
(3)在(2)的基础上,可以再使用侧输出流
2.2 Watermark的特点
- Watermark是一条特殊的数据记录
- Watermark必须单调递增,以确保任务的事件时间时钟在向前推进,而不是在后退
- Watermark与数据的时间戳相关
2.3 Watermark的传递
多个分区Watermark不同时,取最小值的Watermark,再将新的Watermark广播给下游算子;Watermark不更新时,不用广播
2.4 Watermark的引入
Event Time的使用一定要指定数据源中的时间戳;
调用dataStream.assignTimestampsAndWatermarks
方法,传入一个BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor
,即可指定Watermark
public class WindowTest4_UDFTimeStampAssigner {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); //默认是处理时间// socket文本流DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);// 转换成SensorReading类型// java8 中的lamda表达式DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {String[] fields = line.split(",");return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));});//升序数据设置事件时间和watermarkdataStream.assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<SensorReading>() {@Overridepublic long extractAscendingTimestamp(SensorReading element) {return element.getTimestamp() * 1000L;}});//乱序数据设置时间戳和watermark//BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 有界乱序时间戳提取器dataStream.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<SensorReading>(Time.seconds(2)) {@Overridepublic long extractTimestamp(SensorReading sensorReading) {return sensorReading.getTimestamp() * 1000L;}});env.execute();}
}
自定义的周期分配器:
public static class MyPeriodicAssigner implements AssignerWithPeriodicWatermarks<SensorReading>{private Long bound = 60 * 1000L; //延迟一分钟private Long maxTs = Long.MIN_VALUE; //当前最大时间戳@Nullable@Overridepublic Watermark getCurrentWatermark() {return new Watermark(maxTs - bound);}@Overridepublic long extractTimestamp(SensorReading element, long previousElementTimestamp) {maxTs = Math.max(maxTs, element.getTimestamp());return element.getTimestamp();}
}
自定义的断点分配器:
//断点分配器
public static class MyPunctuatedAssigner implements AssignerWithPunctuatedWatermarks<SensorReading>{private Long bound = 60 * 1000L; //延迟一分钟@Nullable@Overridepublic Watermark checkAndGetNextWatermark(SensorReading lastElement, long extractedTimestamp) {if(lastElement.getId().equals("sensor_1")){return new Watermark(extractedTimestamp - bound);}else {return null;}}@Overridepublic long extractTimestamp(SensorReading element, long previousElementTimestamp) {return element.getTimestamp();}
}
2.5 Watermark的设定原则
- 在Flink中,watermark由应用程序开发人员生成,这种通常需要对相应的领域有一定的了解
- 如果watermark设置的延迟太久,收到结果的速度可能就会很慢,解决办法是在水位线到达之前输出一个近似结果
- 如果watermark到达太早,则可能使收到错误结果,不过Flink处理迟到数据的机制可以解决这个问题
事件时间语义下的窗口测试代码1:
public class WindowTest3_EventTimeWindow {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); //默认是处理时间// socket文本流DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);// 转换成SensorReading类型,分配时间戳和watermark// java8 中的lamda表达式DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {String[] fields = line.split(",");return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));});/* //升序数据设置事件时间和watermarkdataStream.assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<SensorReading>() {@Overridepublic long extractAscendingTimestamp(SensorReading element) {return element.getTimestamp() * 1000L;}});*///乱序数据设置时间戳和watermark//BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 有界乱序时间戳提取器dataStream.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<SensorReading>(Time.seconds(2)) {@Overridepublic long extractTimestamp(SensorReading sensorReading) {return sensorReading.getTimestamp() * 1000L;}});// 基于事件时间的开窗聚合,统计15秒内温度的最小值SingleOutputStreamOperator<SensorReading> minTempStream = dataStream.keyBy("id").timeWindow(Time.seconds(15)).minBy("temperature");minTempStream.print("minTemp");env.execute();}
}
事件时间语义下的窗口测试代码2----迟到数据处理:
public class WindowTest3_EventTimeWindow {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); //默认是处理时间// socket文本流DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);// 转换成SensorReading类型,分配时间戳和watermark// java8 中的lamda表达式DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {String[] fields = line.split(",");return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));});/* //升序数据设置事件时间和watermarkdataStream.assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<SensorReading>() {@Overridepublic long extractAscendingTimestamp(SensorReading element) {return element.getTimestamp() * 1000L;}});*///乱序数据设置时间戳和watermark//BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 有界乱序时间戳提取器dataStream.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<SensorReading>(Time.seconds(2)) {@Overridepublic long extractTimestamp(SensorReading sensorReading) {return sensorReading.getTimestamp() * 1000L;}});OutputTag<SensorReading> outputTag = new OutputTag<SensorReading>("late") {};// 基于事件时间的开窗聚合,统计15秒内温度的最小值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");env.execute();}
}
这篇关于Flink中的时间语义与Watermark概念的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!