【翻译】Flink Table Api & SQL —Streaming 概念 ——时间属性 - Flink菜鸟

【翻译】Flink Table Api & SQL —Streaming 概念 ——时间属性

本文翻译自官网： Time Attributes https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/time_attributes.html

Flink Table Api & SQL 翻译目录

Flink能够根据不同的时间概念处理流数据。

Process time 是指正在执行相应操作的机器的系统时间（也称为“挂钟时间”）。
Event time 是指基于附在每行上的时间戳对流数据进行处理。时间戳可以在事件发生时进行编码。
Ingestion time 是事件进入Flink的时间；在内部，它的处理类似于事件时间。

有关Flink中时间处理的更多信息，请参见有关事件时间和水印的介绍。

本页说明如何在Flink的Table API和SQL中为基于时间的操作定义时间属性。

时间属性简介

Table API和SQL中的基于时间的操作（例如窗口）都需要有关时间概念及其起源的信息。因此，表可以提供逻辑时间属性，以指示时间并访问表程序中的相应时间戳。

时间属性可以是每个表结构的一部分。它们是从DataStream创建表时定义的，或者是在使用TableSource时预定义的。一旦在开始定义了时间属性，就可以将其作为字段引用，并可以在基于时间的操作中使用。

只要时间属性没有被修改并且只是从查询的一部分转发到另一部分，它仍然是有效的时间属性。时间属性的行为类似于常规时间戳，可以进行访问以进行计算。常规时间戳记不能与Flink的时间和水印系统配合使用，因此不能再用于基于时间的操作。

表程序要求已为流环境指定了相应的时间特征：

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime) // default

// alternatively:
// env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime)
// env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

处理时间

处理时间允许表程序根据本地计算机的时间产生结果。这是最简单的时间概念，但不提供确定性。它既不需要时间戳提取也不需要水印生成。

有两种定义处理时间属性的方法。

在数据流到表的转换期间

在结构定义期间，使用.proctime属性定义了处理时间属性。时间属性只能通过其他逻辑字段扩展物理结构。因此，只能在结构定义的末尾定义它。

val stream: DataStream[(String, String)] = ...

// declare an additional logical field as a processing time attribute
val table = tEnv.fromDataStream(stream, 'UserActionTimestamp, 'Username, 'Data, 'UserActionTime.proctime)

val windowedTable = table.window(Tumble over 10.minutes on 'UserActionTime as 'userActionWindow)

使用TableSource

处理时间属性由实现DefinedProctimeAttribute接口的TableSource定义。逻辑时间属性附加到由TableSource的返回类型定义的物理结构。

class UserActionSource extends StreamTableSource[Row] with DefinedProctimeAttribute {

    override def getReturnType = {
        val names = Array[String]("Username" , "Data")
        val types = Array[TypeInformation[_]](Types.STRING, Types.STRING)
        Types.ROW(names, types)
    }

    override def getDataStream(execEnv: StreamExecutionEnvironment): DataStream[Row] = {
        // create stream
        val stream = ...
        stream
    }

    override def getProctimeAttribute = {
        // field with this name will be appended as a third field
        "UserActionTime"
    }
}

// register table source
tEnv.registerTableSource("UserActions", new UserActionSource)

val windowedTable = tEnv
    .scan("UserActions")
    .window(Tumble over 10.minutes on 'UserActionTime as 'userActionWindow)

事件时间

事件时间允许表程序根据每个记录中包含的时间来产生结果。即使在无序事件或迟发事件的情况下，这也可以提供一致的结果。从持久性存储中读取记录时，还可以确保表程序的可重播结果。

此外，事件时间允许批处理和流环境中的表程序使用统一语法。流环境中的时间属性可以是批处理环境中记录的常规字段。

为了处理乱序事件并区分流中的按时事件和延迟事件，Flink需要从事件中提取时间戳并及时进行某种处理（就是水印）。

可以在DataStream到Table的转换期间或使用TableSource 定义事件时间属性。

在DataStream 到 Table 的转换期间

在结构定义期间，事件时间属性是使用.rowtime属性定义的。必须在转换的DataStream中分配时间戳和水印。

将 DataStream 转换为 Table 时，有两种定义时间属性的方法。根据指定的.rowtime字段名称是否存在于DataStream的结构中，timestamp字段为

作为新字段附加到结构
替换现有字段。

无论哪种情况，事件时间时间戳字段都将保留DataStream事件时间时间戳的值。

// Option 1:

// extract timestamp and assign watermarks based on knowledge of the stream
val stream: DataStream[(String, String)] = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)

// declare an additional logical field as an event time attribute
val table = tEnv.fromDataStream(stream, 'Username, 'Data, 'UserActionTime.rowtime)


// Option 2:

// extract timestamp from first field, and assign watermarks based on knowledge of the stream
val stream: DataStream[(Long, String, String)] = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)

// the first field has been used for timestamp extraction, and is no longer necessary
// replace first field with a logical event time attribute
val table = tEnv.fromDataStream(stream, 'UserActionTime.rowtime, 'Username, 'Data)

// Usage:

val windowedTable = table.window(Tumble over 10.minutes on 'UserActionTime as 'userActionWindow)

使用TableSource

事件时间属性由实现了DefinedRowtimeAttributes接口的TableSource定义。getRowtimeAttributeDescriptors（）方法返回用于描述时间属性最终名称的RowtimeAttributeDescriptor列表，用于导出属性值的时间戳提取器以及与该属性关联的水印策略。

请确保由getDataStream（）方法返回的DataStream与定义的时间属性对齐。仅当定义了StreamRecordTimestamp时间戳提取器时，才考虑DataStream的时间戳（由TimestampAssigner分配的时间戳）。仅当定义了PreserveWatermarks水印策略时，才会保留DataStream的水印。否则，仅TableSource的rowtime属性的值相关。

// define a table source with a rowtime attribute
class UserActionSource extends StreamTableSource[Row] with DefinedRowtimeAttributes {

    override def getReturnType = {
        val names = Array[String]("Username" , "Data", "UserActionTime")
        val types = Array[TypeInformation[_]](Types.STRING, Types.STRING, Types.LONG)
        Types.ROW(names, types)
    }

    override def getDataStream(execEnv: StreamExecutionEnvironment): DataStream[Row] = {
        // create stream
        // ...
        // assign watermarks based on the "UserActionTime" attribute
        val stream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)
        stream
    }

    override def getRowtimeAttributeDescriptors: util.List[RowtimeAttributeDescriptor] = {
        // Mark the "UserActionTime" attribute as event-time attribute.
        // We create one attribute descriptor of "UserActionTime".
        val rowtimeAttrDescr = new RowtimeAttributeDescriptor(
            "UserActionTime",
            new ExistingField("UserActionTime"),
            new AscendingTimestamps)
        val listRowtimeAttrDescr = Collections.singletonList(rowtimeAttrDescr)
        listRowtimeAttrDescr
    }
}

// register the table source
tEnv.registerTableSource("UserActions", new UserActionSource)

val windowedTable = tEnv
    .scan("UserActions")
    .window(Tumble over 10.minutes on 'UserActionTime as 'userActionWindow)

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posted on 2019-11-13 09:50 Flink菜鸟阅读(831) 评论(0) 编辑收藏举报

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