本文翻译自flink官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/dev/event_timestamps_watermarks.html
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Assigning Timestamps
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Source Functions with Timestamps and Watermarks
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Timestamp Assigners / Watermark Generators
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Timestamps per Kafka Partition
本章对应执行在事件时间的程序。事件事件、处理时间、摄取时间（收到数据的时间）的介绍可以跳转到 introduction to event time 。
要处理事件时间，流程序需要相应地设置时间特性。
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
Assigning Timestamps
为了处理事件时间，Flink需要知道事件的时间戳，这意味着流中的每个元素都需要分配其事件时间戳。这通常通过从元素中的某个字段访问/提取时间戳来完成。
为了处理事件时间，Flink需要知道事件的时间戳，这意味着流中的每个元素都需要指定其事件时间戳（用事件的时间戳来指定）。这通常通过从元素中的某个字段访问/提取时间戳来完成。
时间戳分配与生成水印密切相关，水印告诉系统事件时间的进展。
有两种方法可以分配时间戳并生成水印：
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直接在数据流源中
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通过时间戳分配器/水印生成器：在Flink中，时间戳分配器还定义要发出的水印
注意：两周时间戳和水印都指定为毫秒，并且自Java纪元 1970-01-01 00：00：00 开始
Source Functions with Timestamps and Watermarks
stream source 可以直接为它们生成的元素分配时间戳，它们也可以发出水印。完成此操作后，不需要时间戳分配器。请注意，如果使用时间戳分配器，则将覆盖source提供的任何时间戳和水印。
要直接为source中的元素分配时间戳，source必须在SourceContext上使用collectWithTimestamp（...）方法。要生成水印，source必须调用emitWatermark（水印）功能。
下面是一个简单的（没有checkpoint）源代码示例，用于分配时间戳并生成水印：
override def run(ctx: SourceContext[MyType]): Unit = { while (/* condition */) { val next: MyType = getNext() ctx.collectWithTimestamp(next, next.eventTimestamp) if (next.hasWatermarkTime) { ctx.emitWatermark(new Watermark(next.getWatermarkTime)) } } }
Timestamp Assigners / Watermark Generators
时间戳分配器获取流并生成带有带时间戳元素和水印的新流。如果原始流已经有时间戳和/或水印，则时间戳分配器会覆盖它们。
时间戳分配器通常在数据源之后立即指定，但并非严格要求这样做。例如，常见的模式是在时间戳分配器之前解析（MapFunction）和过滤（FilterFunction）。在任何情况下，需要在事件时间的第一个操作之前指定时间戳分配器（例如第一个窗口操作）。作为一种特殊情况，当使用Kafka作为流式传输作业的source时，Flink允许在source（或消费者）内指定时间戳分配器/水印发射器。有关如何执行此操作的更多信息，请参阅Kafka Connector文档。
注意：本节的其余部分介绍了程序员必须实现的主要接口，以便创建自己的时间戳提取器/水印发射器。要查看Flink附带的预先实现的提取器，请参阅预定义的时间戳提取器/水印发射器页面。
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) val stream: DataStream[MyEvent] = env.readFile( myFormat, myFilePath, FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY, 100, FilePathFilter.createDefaultFilter()) val withTimestampsAndWatermarks: DataStream[MyEvent] = stream .filter( _.severity == WARNING ) .assignTimestampsAndWatermarks(new MyTimestampsAndWatermarks()) withTimestampsAndWatermarks .keyBy( _.getGroup ) .timeWindow(Time.seconds(10)) .reduce( (a, b) => a.add(b) ) .addSink(...)
With Periodic Watermarks
AssignerWithPeriodicWatermarks定期分配时间戳并生成水印（可能取决于流元素，或纯粹基于处理时间）。
生成水印的间隔（每n毫秒）由ExecutionConfig.setAutoWatermarkInterval（...）定义。每次调用分配器的getCurrentWatermark（）方法，如果返回的水印非空且大于前一个水印，则会发出新的水印。
这里我们展示了两个使用周期性水印生成的时间戳分配器的简单示例。请注意，Flink附带了一个BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor，类似于下面显示的BoundedOutOfOrdernessGenerator，您可以在这里阅读。
/** * This generator generates watermarks assuming that elements arrive out of order, * but only to a certain degree. The latest elements for a certain timestamp t will arrive * at most n milliseconds after the earliest elements for timestamp t. */ class BoundedOutOfOrdernessGenerator extends AssignerWithPeriodicWatermarks[MyEvent] { val maxOutOfOrderness = 3500L // 3.5 seconds var currentMaxTimestamp: Long = _ override def extractTimestamp(element: MyEvent, previousElementTimestamp: Long): Long = { val timestamp = element.getCreationTime() currentMaxTimestamp = max(timestamp, currentMaxTimestamp) timestamp } override def getCurrentWatermark(): Watermark = { // return the watermark as current highest timestamp minus the out-of-orderness bound new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness) } } /** * This generator generates watermarks that are lagging behind processing time by a fixed amount. * It assumes that elements arrive in Flink after a bounded delay. */ class TimeLagWatermarkGenerator extends AssignerWithPeriodicWatermarks[MyEvent] { val maxTimeLag = 5000L // 5 seconds override def extractTimestamp(element: MyEvent, previousElementTimestamp: Long): Long = { element.getCreationTime } override def getCurrentWatermark(): Watermark = { // return the watermark as current time minus the maximum time lag new Watermark(System.currentTimeMillis() - maxTimeLag) } }
With Punctuated Watermarks
要每个时间都可能生成新水印时生成水印（To generate watermarks whenever a certain event indicates that a new watermark might be generated，注：只会生成大于上一次水印的新水印），请使用AssignerWithPunctuatedWatermarks。对于此类，Flink将首先调用extractTimestamp（...）方法为元素分配时间戳，然后立即调用该元素上的checkAndGetNextWatermark（...）方法。
checkAndGetNextWatermark（...）方法传递在extractTimestamp（...）方法中分配的时间戳，并可以决定是否要生成水印。每当checkAndGetNextWatermark（...）方法返回非空水印，并且该水印大于最新的先前水印时，将发出该新水印。
class PunctuatedAssigner extends AssignerWithPunctuatedWatermarks[MyEvent] { override def extractTimestamp(element: MyEvent, previousElementTimestamp: Long): Long = { element.getCreationTime } override def checkAndGetNextWatermark(lastElement: MyEvent, extractedTimestamp: Long): Watermark = { if (lastElement.hasWatermarkMarker()) new Watermark(extractedTimestamp) else null } }
注意：可以在每个事件上生成水印。然而，因为每个水印在下游引起一些计算，所以过多的水印会降低性能。
Timestamps per Kafka Partition
当使用Apache Kafka作为数据源时，每个Kafka分区可能具有简单的事件时间模式（升序时间戳或有界无序）。但是，当从Kafka消费流时，多个分区通常并行消耗，交错来自分区的事件并破坏每个分区模式（这是Kafka的消费者客户端工作的固有方式）。
在这种情况下，您可以使用Flink的Kafka分区感知水印生成。使用该功能，根据Kafka分区在Kafka消费者内部生成水印，并且每个分区水印的合并方式与在流shuffle上合并水印的方式相同。
例如，如果事件时间戳严格按每个Kafka分区升序，则使用升序时间戳水印生成器生成每分区水印将产生完美的整体水印。
下图显示了如何使用per-Kafka分区水印生成，以及在这种情况下水印如何通过流数据流传播。
val kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer09[MyType]("myTopic", schema, props) kafkaSource.assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor[MyType] { def extractAscendingTimestamp(element: MyType): Long = element.eventTimestamp }) val stream: DataStream[MyType] = env.addSource(kafkaSource)
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