大数据Flink（一百一十八）：Flink SQL水印操作（Watermark）

文章目录

Flink SQL水印操作（Watermark）

一、为什么要有WaterMark

二、Watermark解决的问题

三、代码演示

Flink SQL水印操作（Watermark）

一、为什么要有WaterMark

当 flink 以 EventTime 模式处理流数据时，它会根据数据里的时间戳来处理基于时间的算子。但是由于网络、分布式等原因，会导致数据乱序的情况。如下图所示：

假设在一个5秒的Tumble窗口，有一个EventTime是 11秒的数据，在第16秒时候到来了。图示第11秒的数据，在16秒到来了，如下图：该如何处理迟到数据

二、Watermark解决的问题

上面的问题在于如何将迟来的EventTime 为11的元素正确处理？

当Watermark的时间戳等于Event中携带的EventTime时候，上面场景（Watermark=EventTime)的计算结果如下：

如果想正确处理迟来的数据可以定义Watermark生成策略为 Watermark = EventTime -5s，如下：

通过watermark来解决，简单来说就是延迟窗口关闭的时间，等一会迟到的数据，窗口关闭不在依据数据的时间，而是到达的watermark的时间。

watermark可以理解为一个特殊的数据，这个数据不参与计算，仅仅是对窗口的触发关闭起作用。

三、代码演示

使用Socket模拟接收数据
设置WaterMark
- 设置的逻辑：在第一条数据进来时，设置WaterMark为0，指定第一条数据的时间戳后，获取该时间戳与当前 WaterMark的最大值，并将最大值设置为下一条数据的WaterMark，以此类推
使用滚动Event Time窗口，将5秒内的同组数据，进行聚合输出

CREATE TABLE watermark_zero (
item STRING,
ts TIMESTAMP(3), -- TIMESTAMP 类型的时间戳
WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '0' SECOND
) WITH (
'connector' = 'socket',
'hostname' = '178.23.142.233',
'port' = '9999',
'format' = 'csv'
);SELECT
date_format(TUMBLE_START(ts, INTERVAL '5' SECOND),'yyyy-MM-dd hh:mm:ss.SSS') AS window_start,
date_format(TUMBLE_END(ts, INTERVAL '5' SECOND),'yyyy-MM-dd hh:mm:ss.SSS') AS window_end,
date_format(TUMBLE_ROWTIME(ts, INTERVAL '5' SECOND),'yyyy-MM-dd hh:mm:ss.SSS') as window_rowtime,
item,count(item) as total_item
FROM watermark_zero
GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '5' SECOND), item;

若输入第一条数据：hello,2022-03-25 16:39:45

那么，我先假设后续的数据Event Time间隔为1秒，推断一下WaterMark的设定，如下图所示

1.第一条数据的Event Time为1648197585000，那么当前窗口时间为：1648197585000-> 1648197589000，即下图中红色框线

2.第一条数据进来时，这条数据之前的WaterMark为0，当第一条数据已经进入后，指定Event Time位置，并与现在的WaterMark比较，将两者中大的那个值设置为新的WaterMark，那么当前数据的WaterMark为1648197585000

3.第二条数据进来时，前一条数据的WaterMark为1648197585000，第二条数据的Event Time比之前的WaterMark大，于是更新WaterMark，将当前的WaterMark更新为1648197586000，但还没到窗口触发时间，不进行计算

4.后面几个以此类推，直到Event Time为：1648197590000的数据进来的时候，前一条数据的WaterMark为1648197589000，于是更新当前的WaterMark为1648197590000，Flink认为1648197590000之前的数据都已经到达，且达到了窗口的触发条件，开始进行计算

根据上面的推断，启动程序验证一下，向9999端口监听终端输入以下内容：

hello,2022-03-25 16:39:45
hello,2022-03-25 16:39:46
hello,2022-03-25 16:39:47
hello,2022-03-25 16:39:48
hello,2022-03-25 16:39:49
hello,2022-03-25 16:39:50

Flink输出结果：

Rowtime列在经过窗口操作后，其Event Time属性将丢失。可以使用辅助函数TUMBLE_ROWTIME、HOP_ROWTIME或SESSION_ROWTIME，获取窗口中的Rowtime列的最大值max(rowtime)作为时间窗口的Rowtime，其类型是具有Rowtime属性的TIMESTAMP，取值为 window_end - 1 。例如[00:00, 00:15) 的窗口，返回值为00:14:59.999 。

数据乱序的场景

上面的实例，Event Time是有序，现在来做一下数据乱序的场景模拟启动程序（注意要关闭之前的查询，重新运行查询语句），在监听终端中输入如下数据：

其中，在触发了了第一个窗口计算后，又来了两条迟到数据hello,2022-03-25 16:39:47，hello,2022-03-25 16:39:46

hello,2022-03-25 16:39:45
hello,2022-03-25 16:39:46
hello,2022-03-25 16:39:47
hello,2022-03-25 16:39:48
hello,2022-03-25 16:39:49
hello,2022-03-25 16:39:50
hello,2022-03-25 16:39:47
hello,2022-03-25 16:39:46
hello,2022-03-25 16:39:51
hello,2022-03-25 16:39:52
hello,2022-03-25 16:39:53
hello,2022-03-25 16:39:54
hello,2022-03-25 16:39:55

Flink结果：

从结果中可以看到，在第二个窗口中，那两条迟到数据并没有进行处理，这个就是迟到丢弃。

乱序时间的设置：

为了解决上面的问题，我们允许Flink处理延迟在5秒内的迟到数据

修改最大乱序时间（新建的表仅水印与之前不同）

CREATE TABLE watermark_five (
item STRING,
ts TIMESTAMP(3), -- TIMESTAMP 类型的时间戳
WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
'connector' = 'socket',
'hostname' = '178.23.142.233',
'port' = '9999',
'format' = 'csv'
);SELECT
date_format(TUMBLE_START(ts, INTERVAL '5' SECOND),'yyyy-MM-dd hh:mm:ss.SSS') AS window_start,
date_format(TUMBLE_END(ts, INTERVAL '5' SECOND),'yyyy-MM-dd hh:mm:ss.SSS') AS window_end,
date_format(TUMBLE_ROWTIME(ts, INTERVAL '5' SECOND),'yyyy-MM-dd hh:mm:ss.SSS') as window_rowtime,
item,count(item) as total_item
FROM watermark_five
GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '5' SECOND), item;

在监听终端中，输入数据

hello,2022-03-25 16:39:45
hello,2022-03-25 16:39:46
hello,2022-03-25 16:39:47
hello,2022-03-25 16:39:48
hello,2022-03-25 16:39:49
hello,2022-03-25 16:39:50
hello,2022-03-25 16:39:47
hello,2022-03-25 16:39:46
hello,2022-03-25 16:39:51
hello,2022-03-25 16:39:52
hello,2022-03-25 16:39:53
hello,2022-03-25 16:39:54
hello,2022-03-25 16:39:55

Flink输出结果：