flink学习系列--基础知识学习（三）

头像
crawler
    阅读 14 分钟
    1
    前言

    前面的第二讲，我们说过要介绍flink的水印，触发器相关概念。现在让我们先了解一下水印，触发器，迟到生存周期的概念。这里的概念有点抽象，需要动脑筋去理解。

    -事件时间，进入时间，处理时间

    在理解水印之前，我们需要先行介绍flink里面的三个时间：时间时间，进入时间，处理时间。
    下面先看一张图：
    clipboard.png
    这里我自问自答一下：
    问：为什么会要有事件时间和处理时间？
    答：假设生产者生存消息以后，由于网络延迟或者其他因素，我们（flink）拿到数据的时间总是晚于生产者生产消息的时间的。那么这个时间间隔，总该有个约束吧？比如我（flink）等10s或者更久，那么在这10秒钟以内到达的数据，我们称之为早到或者按时到达的数据，对于10秒以后到的数据我们称之为迟到数据。按时，早到的数据我们都可以正常处理，那么迟到的数据该怎么办呢？是否丢弃？或者将这些数据存放在某个地方后续统一处理？...这些flink都为我们考虑到了，并且有相应的类和方法，轮子已经造好，仅仅需要你去扬帆...哈哈，扯远了..

    如上图，我们以从队列读取数据为例，事件时间是生产者产生数据的时候，存入数据的。进入时间是我们从datasource获取到生产者的消息的时间，处理时间就是我们真正处理这条数据的时间。相比较于事件时间，进入时间程序不同处理无序和迟到的事件，但是这个程序没必要定义怎样去生成水印。对于内部来说，进入时间更像是事件时间，但是有自动的时间戳分配和自动的水印生成。

    clipboard.png

    下面我们将通过一个具体例子来了解水印，触发器相关用法

    public class WatermarkTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "172.19.141.60:31090");
        properties.setProperty("group.id", "crm_stream_window");
        properties.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "latest");
        DataStream<String> stream =
                env.addSource(new FlinkKafkaConsumer011<>("test-demo12", new SimpleStringSchema(), properties));
        env.setParallelism(1);
        DataStream<Tuple3<String, Long, Integer>> inputMap = stream.map(new MapFunction<String, Tuple3<String, Long, Integer>>() {
            private static final long serialVersionUID = -8812094804806854937L;

            @Override
            public Tuple3<String, Long, Integer> map(String value) throws Exception {
                KafkaEntity kafkaEntity = JSON.parseObject(value, KafkaEntity.class);
                return new Tuple3(kafkaEntity.getName(), kafkaEntity.getCreate_time(), kafkaEntity.getId());
            }
        });
        DataStream<Tuple3<String, Long, Integer>> watermark =
                inputMap.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks<Tuple3<String, Long, Integer>>() {

                    private static final long serialVersionUID = 8252616297345284790L;
                    Long currentMaxTimestamp = 0L;
                    Long maxOutOfOrderness = 2000L;//最大允许的乱序时间是2s
                    Watermark watermark = null;
                    SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");

                    @Nullable
                    @Override
                    public Watermark getCurrentWatermark() {
                        watermark = new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness);
                        return watermark;
                    }

                    @Override
                    public long extractTimestamp(Tuple3<String, Long, Integer> element, long previousElementTimestamp) {
                        Long timestamp = element.f1;
                        currentMaxTimestamp = Math.max(timestamp, currentMaxTimestamp);
                        System.out.println("timestamp : " + element.f1 + "|" + format.format(element.f1) + " currentMaxTimestamp : " + currentMaxTimestamp + "|" + format.format(currentMaxTimestamp) + "," + " watermark : " + watermark.getTimestamp() + "|" + format.format(watermark.getTimestamp()));
                        return timestamp;
                    }
                });

        OutputTag<Tuple3<String, Long, Integer>> lateOutputTag = new OutputTag<Tuple3<String, Long, Integer>>("late-data") {
            private static final long serialVersionUID = -1552769100986888698L;
        };

        SingleOutputStreamOperator<String> resultStream = watermark
                .keyBy(0)
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3)))
                .trigger(new Trigger<Tuple3<String, Long, Integer>, TimeWindow>() {
                    private static final long serialVersionUID = 2742133264310093792L;
                    ValueStateDescriptor<Integer> sumStateDescriptor = new ValueStateDescriptor<Integer>("sum", Integer.class);

                    @Override
                    public TriggerResult onElement(Tuple3<String, Long, Integer> element, long timestamp, TimeWindow window, TriggerContext ctx) throws Exception {
                        ValueState<Integer> sumState = ctx.getPartitionedState(sumStateDescriptor);
                        if (null == sumState.value()) {
                            sumState.update(0);
                        }
                        sumState.update(element.f2 + sumState.value());
                        System.out.println(sumState.value());
//                        if (sumState.value() >= 2) {
                            //这里可以选择手动处理状态
                            //  默认的trigger发送是TriggerResult.FIRE 不会清除窗口数据
//                            return TriggerResult.FIRE_AND_PURGE;
                                return TriggerResult.FIRE_AND_PURGE;
//                        }
//                        return TriggerResult.CONTINUE;
                    }

                    @Override
                    public TriggerResult onProcessingTime(long time, TimeWindow window, TriggerContext ctx) throws Exception {
                        return TriggerResult.CONTINUE;
                    }

                    @Override
                    public TriggerResult onEventTime(long time, TimeWindow window, TriggerContext ctx) throws Exception {
                        return TriggerResult.CONTINUE;
                    }

                    @Override
                    public void clear(TimeWindow window, TriggerContext ctx) throws Exception {
                        SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
                        System.out.println("清理窗口状态 | 窗口内保存值为" + ctx.getPartitionedState(sumStateDescriptor).value());
                        ctx.getPartitionedState(sumStateDescriptor).clear();
                    }
                })
                //如果使用allowedLateness会有重复计算的效果
                //默认的trigger情况下
                // 在event time>window_end_time+watermark+allowedLateness时会触发窗口的clear
                // 后续数据如果属于该窗口而且数据的event_time>watermark-allowedLateness 会触发重新计算
                //
                //在使用自定义的trigger情况下
                //同一个窗口内只要满足要求可以不停的触发窗口数据往下流
                //在event time>window_end_time+watermark+allowedLateness时会触发窗口clear
                //后续数据如果属于该窗口而且数据的event_time>watermark-allowedLateness 会触发重新计算
                //
                //窗口状态的clear只和时间有关与是否自定义trigger无关
                .allowedLateness(Time.seconds(3))
                .sideOutputLateData(lateOutputTag)
                .apply(new WindowFunction<Tuple3<String, Long, Integer>, String, Tuple, TimeWindow>() {
                    private static final long serialVersionUID = 7813420265419629362L;

                    @Override
                    public void apply(Tuple tuple, TimeWindow window, Iterable<Tuple3<String, Long, Integer>> input, Collector<String> out) throws Exception {
                        for (Tuple3<String, Long, Integer> stringLongTuple2 : input) {
                            System.out.println(stringLongTuple2.f1);
                        }
                        SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
                        out.collect("window  " + format.format(window.getStart()) + "   window  " + format.format(window.getEnd()));
                        System.out.println("-------------------------");
                    }
                });

        resultStream.print();
        resultStream.getSideOutput(lateOutputTag).print();
        env.execute("window test");

    }
}


    package cn.crawler.mft_seconed.demo4;

import cn.crawler.mft_seconed.KafkaEntity;
import cn.crawler.mft_seconed.demo2.SendDataToKafkaSql;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;
import java.util.Random;
import java.util.UUID;

public class SendDataToKafkaDemo4 {

    public static void main(String[] args){
        SendDataToKafkaDemo4 sendDataToKafkaDemo4 = new SendDataToKafkaDemo4();
        for(int i=0;i<40;i++){
            KafkaEntity build = KafkaEntity.builder().id(1).message("message"+i).create_time(System.currentTimeMillis()).name(""+1).build();
            System.out.println(build.toString());
            sendDataToKafkaDemo4.send("test-demo13", "123", JSON.toJSONString(build));
        }
    }

    public void send(String topic,String key,String data){
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "172.19.141.60:31090");
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 0);
        props.put("batch.size", 16384);
        props.put("linger.ms", 1);
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String,String>(props);
        for(int i=1;i<2;i++){
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topic, key+i, data));
 

           }
            producer.close();
        }
    }

    下面看一下输出数据：

    timestamp : 1564038394140|2019-07-25 15:06:34.140 currentMaxTimestamp : 1564038394140|2019-07-25 15:06:34.140, watermark : -2000|1970-01-01 07:59:58.000
1
1564038394140
window  2019-07-25 15:06:33.000   window  2019-07-25 15:06:36.000
-------------------------
timestamp : 1564038395056|2019-07-25 15:06:35.056 currentMaxTimestamp : 1564038395056|2019-07-25 15:06:35.056, watermark : 1564038392140|2019-07-25 15:06:32.140
2
1564038395056
window  2019-07-25 15:06:33.000   window  2019-07-25 15:06:36.000
-------------------------
timestamp : 1564038395363|2019-07-25 15:06:35.363 currentMaxTimestamp : 1564038395363|2019-07-25 15:06:35.363, watermark : 1564038393056|2019-07-25 15:06:33.056
3
1564038395363
window  2019-07-25 15:06:33.000   window  2019-07-25 15:06:36.000
-------------------------
timestamp : 1564038395786|2019-07-25 15:06:35.786 currentMaxTimestamp : 1564038395786|2019-07-25 15:06:35.786, watermark : 1564038393363|2019-07-25 15:06:33.363
4
1564038395786
window  2019-07-25 15:06:33.000   window  2019-07-25 15:06:36.000
-------------------------
timestamp : 1564038396216|2019-07-25 15:06:36.216 currentMaxTimestamp : 1564038396216|2019-07-25 15:06:36.216, watermark : 1564038393786|2019-07-25 15:06:33.786
1
1564038396216
window  2019-07-25 15:06:36.000   window  2019-07-25 15:06:39.000
-------------------------
timestamp : 1564038396504|2019-07-25 15:06:36.504 currentMaxTimestamp : 1564038396504|2019-07-25 15:06:36.504, watermark : 1564038394216|2019-07-25 15:06:34.216
2
1564038396504
window  2019-07-25 15:06:36.000   window  2019-07-25 15:06:39.000
-------------------------
timestamp : 1564038396960|2019-07-25 15:06:36.960 currentMaxTimestamp : 1564038396960|2019-07-25 15:06:36.960, watermark : 1564038394504|2019-07-25 15:06:34.504
3
1564038396960
window  2019-07-25 15:06:36.000   window  2019-07-25 15:06:39.000
-------------------------
timestamp : 1564038397376|2019-07-25 15:06:37.376 currentMaxTimestamp : 1564038397376|2019-07-25 15:06:37.376, watermark : 1564038394960|2019-07-25 15:06:34.960
4
1564038397376
window  2019-07-25 15:06:36.000   window  2019-07-25 15:06:39.000
-------------------------
timestamp : 1564038397755|2019-07-25 15:06:37.755 currentMaxTimestamp : 1564038397755|2019-07-25 15:06:37.755, watermark : 1564038395376|2019-07-25 15:06:35.376
5
1564038397755
window  2019-07-25 15:06:36.000   window  2019-07-25 15:06:39.000
-------------------------
timestamp : 1564038398077|2019-07-25 15:06:38.077 currentMaxTimestamp : 1564038398077|2019-07-25 15:06:38.077, watermark : 1564038395755|2019-07-25 15:06:35.755
6
1564038398077
window  2019-07-25 15:06:36.000   window  2019-07-25 15:06:39.000
-------------------------
timestamp : 1564038398511|2019-07-25 15:06:38.511 currentMaxTimestamp : 1564038398511|2019-07-25 15:06:38.511, watermark : 1564038396077|2019-07-25 15:06:36.077
7
1564038398511
window  2019-07-25 15:06:36.000   window  2019-07-25 15:06:39.000
-------------------------
timestamp : 1564038398904|2019-07-25 15:06:38.904 currentMaxTimestamp : 1564038398904|2019-07-25 15:06:38.904, watermark : 1564038396511|2019-07-25 15:06:36.511
8
1564038398904
window  2019-07-25 15:06:36.000   window  2019-07-25 15:06:39.000
-------------------------
timestamp : 1564038399218|2019-07-25 15:06:39.218 currentMaxTimestamp : 1564038399218|2019-07-25 15:06:39.218, watermark : 1564038396904|2019-07-25 15:06:36.904
1
1564038399218
window  2019-07-25 15:06:39.000   window  2019-07-25 15:06:42.000
-------------------------
timestamp : 1564038399635|2019-07-25 15:06:39.635 currentMaxTimestamp : 1564038399635|2019-07-25 15:06:39.635, watermark : 1564038397218|2019-07-25 15:06:37.218
2
1564038399635
window  2019-07-25 15:06:39.000   window  2019-07-25 15:06:42.000
-------------------------
timestamp : 1564038399874|2019-07-25 15:06:39.874 currentMaxTimestamp : 1564038399874|2019-07-25 15:06:39.874, watermark : 1564038397635|2019-07-25 15:06:37.635
3
1564038399874
window  2019-07-25 15:06:39.000   window  2019-07-25 15:06:42.000
-------------------------
timestamp : 1564038400261|2019-07-25 15:06:40.261 currentMaxTimestamp : 1564038400261|2019-07-25 15:06:40.261, watermark : 1564038397874|2019-07-25 15:06:37.874
4
1564038400261
window  2019-07-25 15:06:39.000   window  2019-07-25 15:06:42.000
-------------------------
timestamp : 1564038400614|2019-07-25 15:06:40.614 currentMaxTimestamp : 1564038400614|2019-07-25 15:06:40.614, watermark : 1564038398261|2019-07-25 15:06:38.261
5
1564038400614
window  2019-07-25 15:06:39.000   window  2019-07-25 15:06:42.000
-------------------------
timestamp : 1564038400935|2019-07-25 15:06:40.935 currentMaxTimestamp : 1564038400935|2019-07-25 15:06:40.935, watermark : 1564038398614|2019-07-25 15:06:38.614
6
1564038400935
window  2019-07-25 15:06:39.000   window  2019-07-25 15:06:42.000
-------------------------
timestamp : 1564038401351|2019-07-25 15:06:41.351 currentMaxTimestamp : 1564038401351|2019-07-25 15:06:41.351, watermark : 1564038398935|2019-07-25 15:06:38.935
7
1564038401351
window  2019-07-25 15:06:39.000   window  2019-07-25 15:06:42.000
-------------------------
清理窗口状态 | 窗口内保存值为4 //这里！！！！！！触发了触发器的clear()操作
timestamp : 1564038401856|2019-07-25 15:06:41.856 currentMaxTimestamp : 1564038401856|2019-07-25 15:06:41.856, watermark : 1564038399351|2019-07-25 15:06:39.351
8
1564038401856
window  2019-07-25 15:06:39.000   window  2019-07-25 15:06:42.000
-------------------------
timestamp : 1564038402142|2019-07-25 15:06:42.142 currentMaxTimestamp : 1564038402142|2019-07-25 15:06:42.142, watermark : 1564038399856|2019-07-25 15:06:39.856
1
1564038402142
window  2019-07-25 15:06:42.000   window  2019-07-25 15:06:45.000
-------------------------
timestamp : 1564038402501|2019-07-25 15:06:42.501 currentMaxTimestamp : 1564038402501|2019-07-25 15:06:42.501, watermark : 1564038400142|2019-07-25 15:06:40.142
2
1564038402501
window  2019-07-25 15:06:42.000   window  2019-07-25 15:06:45.000
-------------------------

    我们分析一下以上代码：
    SendDataToKafkaDemo4类发送了40条数据进kafka，WatermarkTest会接到数据，并将其转换为java实体类。然后为其添加水印（最大迟到时间是2S）。并将窗口划分为3s的固定大小窗口。根据第一个字段key by后，为每个key by 后的窗口设置（更新）state的值。当水印时间 = window end time + 3s时，触动触发器的clear方法，执行清除窗口数据的操作。当然，我们也可以看到，触发器的重写方法有好几种，我们可以在自己需要的地方重写方法。
    例如：
    第一个时间窗口： 15:06:33.000 - 15:06:36.000
    第一个时间窗口最终value： 4
    我们拿到第一个时间窗口的最后时间 36s + 3s（allowedLateness时间） = 39 s 的时间点，即当水印达到15:06:39 000 时间点的时候，会执行窗口触发器的clear方法，随即，我们在事件时间为timestamp : 1564038401856|2019-07-25 15:06:41.856 的时候，水印时间戳已经达到了39s的时间点，即：
    watermark : 1564038399351|2019-07-25 15:06:39.3518 是这个点 。此时触发....

    大数据处理java
    crawler
    327 声望79 粉丝

    专注技术多年,曾任职京东,汉得等公司主研

    « 上一篇
    flink学习系列--基础知识学习（二）
    下一篇 »
    springboot+mycat 分表分库

    引用和评论

    推荐阅读
    头像
    分布式事务分析以及seata的AT模式解读

    crawler阅读 3.1k

    头像
    在Java程序中监听mysql的binlog

    huan1993赞 11阅读 2k

    头像
    Jerry和您聊聊Chrome开发者工具

    注销赞 9阅读 4.5k评论 3

    头像
    Bitmap 和 布隆过滤器傻傻分不清？你这不应该啊

    程序员小富赞 8阅读 1.6k评论 1

    头像
    Just for fun——迅速写完快速排序

    ufdf赞 3阅读 2.6k

    头像
    Spring 实现 3 种异步流式接口，干掉接口超时烦恼

    程序员小富赞 5阅读 1.7k

    头像
    💢线上高延迟请求排查

    crossoverJie赞 6阅读 868评论 5

    0 条评论
    得票最新