MySQL Flink Watermark實現(xiàn)事件時間處理的關(guān)鍵技術(shù)

更新時間：2023年05月09日 09:44:46 作者：奔跑如風

Flink Watermark是Flink流處理框架中實現(xiàn)事件時間處理的關(guān)鍵技術(shù)之一。它是通過一種機制來解決數(shù)據(jù)亂序和延遲的問題，使得Flink可以在處理遲到的數(shù)據(jù)時保證結(jié)果的準確性。Flink Watermark可以在數(shù)據(jù)流中插入一個時間戳，將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)化為具有時間維度的數(shù)據(jù)集合

1.概述

生活中有種場景：

車輛進入隧道，信號不好，出了隧道后，信號就正常了。

正常情況下，車輛進入隧道后，如果車輛正常，沒有事故，會正常駛出隧道。

在正常的隧道行駛過程中，可能會因為信號的原因，導致數(shù)據(jù)沒有像信號正常的時候那么快到達。

也就是說，這種情況下，數(shù)據(jù)出現(xiàn)了延遲。我們把這種延遲數(shù)據(jù)稱之為遲到數(shù)據(jù)。

生活中，這種場景非常多，比如：車輛進入地下車庫，手機欠費，網(wǎng)絡(luò)抖動等。這都屬于生活的正常情況。無法避免。

程序中，一般不會允許數(shù)據(jù)丟失。所以，我們程序會推出一些機制來保證遲到數(shù)據(jù)被正常處理。

Watermark就是用來保證正常遲到的數(shù)據(jù)被正確的處理。

Watermark，也叫水印，或者是水位線。用來處理一定程度下的延遲數(shù)據(jù)。

2.SQL案例-演示W(wǎng)atermark為零的情況

#1.創(chuàng)建表
CREATE TABLE source_table ( 
 user_id STRING, 
 price BIGINT,
 `timestamp` bigint,
 row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),
 watermark for row_time as row_time - interval '0' second
) WITH (
  'connector' = 'socket',
  'hostname' = 'node1', 
  'port' = '9999',
  'format' = 'csv'
);
#2.數(shù)據(jù)查詢SQL
select 
user_id,
count(*) as pv,
sum(price) as sum_price,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval '5' second) AS STRING)) * 1000  as window_start,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_end(row_time, interval '5' second) AS STRING)) * 1000  as window_end
from source_table
group by
    user_id,
    tumble(row_time, interval '5' second);

3.SQL案例-演示W(wǎng)atermark不為零的情況

Watermark不為零，就有可能是兩種情況：

小于0，窗口會提前觸發(fā)計算，這種情況在實際應(yīng)用不存在，所以這里也不討論
大于0，窗口會延遲觸發(fā)計算，延遲的時間就是我們設(shè)置的Watermark的值

這里，我們主要是討論Watermark>0的情況。

#1.創(chuàng)建表
CREATE TABLE source_table ( 
 user_id STRING, 
 price BIGINT,
 `timestamp` bigint,
 row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),
 watermark for row_time as row_time - interval '2' second
) WITH (
  'connector' = 'socket',
  'hostname' = 'node1', 
  'port' = '9999',
  'format' = 'csv'
);
#2.Watermark的解釋
WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '2' SECOND
這里的2，表示，數(shù)據(jù)允許延遲2秒鐘到達，窗口會在(正常結(jié)束+延遲時間)后觸發(fā)計算
#3.查詢SQL
select 
user_id,
count(*) as pv,
sum(price) as sum_price,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval '5' second) AS STRING)) * 1000  as window_start,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_end(row_time, interval '5' second) AS STRING)) * 1000  as window_end
from source_table
group by
    user_id,
    tumble(row_time, interval '5' second);

到此這篇關(guān)于MySQL Flink Watermark實現(xiàn)事件時間處理的關(guān)鍵技術(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL Flink Watermark內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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