flink学习之水位线-编程知识

什么是水位线

在事件时间语义下，我们不依赖系统时间，而是基于数据自带的时间戳去定义了一个时钟，
用来表示当前时间的进展。于是每个并行子任务都会有一个自己的逻辑时钟，它的前进是靠数
据的时间戳来驱动的。
我们可以把时钟也以数据的形式传递出去，告诉下游任务当前时间的进展；而且这个时钟
的传递不会因为窗口聚合之类的运算而停滞。一种简单的想法是，在数据流中加入一个时钟标
记，记录当前的事件时间；这个标记可以直接广播到下游，当下游任务收到这个标记，就可以
更新自己的时钟了。在 Flink 中，数据流中用来做时间标记的记号就叫做水位线。
水位线可以看作一条特殊的数据记录，它是插入到数据流中的一个标记点，
主要内容就是一个时间戳，用来指示当前的事件时间。而它插入流中的位置，就应该是在某个
数据到来之后；这样就可以从这个数据中提取时间戳，作为当前水位线的时间戳了。

水位线的分类

有序的水位线

在理想状态下，数据应该按照它们生成的先后顺序、排好队进入流中；而在实际应用中，
如果当前数据量非常大，可能会有很多数据的时间戳是相同的，这时每来一条数据就提取时间
戳、插入水位线就做了大量的无用功。所以为了提高效率，一般会每隔一段时间生成一个水位
线，这个水位线的时间戳，就是当前最新数据的时间戳，所以这时的水位线，其实就是有序流中的一个周期性出现的时间标记。
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无序的水位线

在分布式系统中，数据在节点间传输，会因为网络传输延迟的不确定性，导致顺序发生改
变，这就是所谓的“乱序数据”。
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对于连续数据流，我们插入新的水位线时，要先判断一下时间戳是否比之前的大，否则就
不再生成新的水位线，也就是说，只有数据的时间戳比当前时钟大，才能推动时钟前进，这时才插入水位线。

如果考虑到大量数据同时到来的处理效率，我们同样可以周期性地生成水位线。这时只需
要保存一下之前所有数据中的最大时间戳，需要插入水位线时，就直接以它作为时间戳生成新
的水位线,。所以我们可以试着多等几秒，也就是把时钟调得更慢一些。最终的目的，就是要让窗口能够把所有迟到数据都收进来，得到正确的计算结果。对应到水位线上，其实就是要保证，当前时间已经进展到了这个时间戳，在这之后不可能再有迟到数据来了(延迟设的足够长)。
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如何生成水位线

1.水位线的生成时机

水位线生产的最佳位置是在尽可能靠近数据源的地方，因为水位线生成时会做出一些有关元素顺序相对时间戳的假设。由于数据源读取过程是并行的，一切引起Flink跨行数据流分区进行重新分发的操作（比如：改变并行度，keyby等）都会导致元素时间戳乱序。但是如果是某些初始化的filter、map等不会引起元素重新分发的操作，可以考虑在生成水位线之前使用。

2.水位线生成策略

在 Flink 的 DataStream API 中，有一个单独用于生成水位线的方法：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。

val stream: DataStream[ClickEvent] = env.addSource(new ClickSource())  
val withTimestampsAndWatermarks: DataStream[ClickEvent] = stream.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy)

assignTimestampsAndWatermarks()方法需要传入一个 WatermarkStrategy 作为参数，这就是
所谓的“水位线生成策略”。WatermarkStrategy 中包含了一个“时间戳分配器”TimestampAssigner
和一个“水位线生成器”WatermarkGenerator。

trait WatermarkStrategy[T] extends TimestampAssignerSupplier[T] with WatermarkGeneratorSupplier[T] {  def createTimestampAssigner(context: TimestampAssignerSupplier.Context): TimestampAssigner[T]  def createWatermarkGenerator(context: WatermarkGeneratorSupplier.Context): WatermarkGenerator[T]  
}

TimestampAssigner：主要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。
WatermarkGenerator：主要负责按照既定的方式，基于时间戳生成水位线。在
WatermarkGenerator 接口中，主要又有两个方法：onEvent()和 onPeriodicEmit()。
onEvent：每个事件（数据）到来都会调用的方法，它的参数有当前事件、时间戳，
以及允许发出水位线的一个 WatermarkOutput，可以基于事件做各种操作
onPeriodicEmit：周期性调用的方法，可以由 WatermarkOutput 发出水位线。周期时间
为处理时间，可以调用环境配置的 setAutoWatermarkInterval()方法来设置，默认为
200ms。

env.getConfig.setAutoWatermarkInterval(60 * 1000L)

3. flink内置水位线生成器

有序流

val stream: DataStream[Event] = env.addSource(new ClickSource())  
val withTimestampsAndWatermarks: DataStream[Event] = stream.assignTimestampsAndWatermarks(  WatermarkStrategy  .forMonotonousTimestamps[Event]()  .withTimestampAssigner { (event, timestamp) => event.timestamp }  
)

无序流

import java.time.Duration  
import org.apache.flink.streaming.api.scala._  
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time  
import org.apache.flink.util.Collector  object OutOfOrdernessTest {  def main(args: Array[String]): Unit = {  val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment  val clickSource = new ClickSource()  val stream = env.addSource(clickSource)  // 插入水位线的逻辑  val watermarkedStream = stream  .assignTimestampsAndWatermarks(  WatermarkStrategy  .forBoundedOutOfOrderness(Time.seconds(5))  .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner[Event] {  override def extractTimestamp(element: Event, recordTimestamp: Long): Long = element.timestamp  })  )  watermarkedStream.print()  env.execute("OutOfOrdernessTest")  }  
}