Flink的时间语义和watermark

时间（Time）语义

• 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

在代码中设置 Event Time

我们可以直接在代码中，对执行环境调用 setStreamTimeCharacteristic 方法，设置流的时间特性
具体的时间，还需要从数据中提取时间戳（timestamp）

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
• 乱序数据会让窗口计算不准确

水位线（Watermark）

• 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，而正确的处理乱序事件，通常用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

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

watermark 的传递

watermark 的引入

• Event Time 的使用一定要指定数据源中的时间戳
• 调用 assignTimestampAndWatermarks 方法，传入一个 BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor，就可以指定 watermark
  

  

• 对于排好序的数据，不需要延迟触发，可以只指定时间戳就行了
  

  

• Flink 暴露了 TimestampAssigner 接口供我们实现，使我们可以自定义如何从事件数据中抽取时间戳和生成watermark
  

  

  
  MyAssigner 可以有两种类型，都继承自 TimestampAssigner

TimestampAssigner

• 定义了抽取时间戳，以及生成 watermark 的方法，有两种类型

1. AssignerWithPeriodicWatermarks

• 周期性的生成 watermark：系统会周期性的将 watermark 插入到流中
• 默认周期是200毫秒，可以使用 ExecutionConfig.setAutoWatermarkInterval() 方法进行设置
• 升序和前面乱序的处理 BoundedOutOfOrderness ，都是基于周期性 watermark 的。

2. AssignerWithPunctuatedWatermarks

• 没有时间周期规律，可打断的生成 watermark

watermark 的设定

• 在 Flink 中，watermark 由应用程序开发人员生成，这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
• 而如果watermark到达得太早，则可能收到错误结果，不过 Flink 处理迟到数据的机制可以解决这个问题