「Flink」Flink中的时间类型
Flink中的时间类型和窗口是非常重要概念，是学习Flink必须要掌握的两个知识点。
Flink中的时间类型
时间类型介绍
Flink流式处理中支持不同类型的时间。分为以下几种：
- 处理时间
- Flink程序执行对应操作的系统时间。所有基于时间的操作（例如：时间窗口）都将使用运行相应operator的系统时间。例如：每个小时的处理时间窗口包括在系统时间范围内所有operator接收到的记录。例如：如果应用程序在09:15开始运行，则第一个滚动时间窗口将包括：09:15 – 10:00 之间的处理事件，下一个窗口包括上午10:00 – 11:00之间的处理事件
- 这种处理时间方式实时性是最好的，但数据未必准确
- 事件时间
- 每个事件发生的时间。这个时间一般是在进入到Flink之前就包含在事件中
- 针对Eventtime，事件被处理的时间以来与事件本身
- Eventtime必须要指定如何生成Eventtime Watermark（水印）
- 理想情况，不管事件何时到达或者顺序如何，事件时间处理能够得到完整一致地结果。
- 事件处理在等待乱序事件时，会产生一些延迟。这样会对Eventtime的应用性能有一定的影响
- 摄入时间
- 摄入时间是事件进入Flink的时间
- 在source operator中，每个记录以时间戳的形式获取源的当前时间
- 它在概念是处于事件时间和处理时间中间
- 摄入时间不能处理乱序问题或者延迟数据，摄入时间可以由流式系统自动生成水印
Flink支持的这几种时间刚好和我们上一篇播客中的内容相对应。
https://www.cnblogs.com/ilovezihan/p/12254479.html
应用一张Flink官网的图。
Flink代码中设置时间类型
通常，我们在Flink初始化流式运行环境时，就会设置流处理时间特性。这个设置很重要，它决定了数据流的行为方式。（例如：是否需要给事件分配时间戳），以及窗口操作应该使用什么样的时间类型。例如：KeyedStream.timeWindow(Time.seconds(30))。
我们接下来通过实现一个每5秒中进行一次单词计数的案例，来说明Flink中如何指定时间类型。
public class WordCountWindow { public static void main(String[] args) throws Exception { // 1. 初始化流式运行环境 Configuration conf = new Configuration(); StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(conf); // 2. 设置时间处理类型，这里设置的方式处理时间 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime); // 3. 定义数据源，每秒发送一个hadoop单词 DataStreamSource<String> wordDS = env.addSource(new RichSourceFunction<String>() { private boolean isCanaled = false; @Override public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception { while (!isCanaled) { ctx.collect("hadooop"); Thread.sleep(1000); } } @Override public void cancel() { isCanaled = true; } }); // 4. 每5秒进行一次，分组统计 // 4.1 转换为元组 wordDS.map(word -> Tuple2.of(word, 1)) // 指定返回类型 .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)) // 按照单词进行分组 .keyBy(t -> t.f0) // 滚动窗口，3秒计算一次 .timeWindow(Time.seconds(3)) .reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() { @Override public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> value1, Tuple2<String, Integer> value2) throws Exception { return Tuple2.of(value1.f0, value1.f1 + value2.f1); } }, new RichWindowFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow>() { @Override public void apply(String word, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Integer>> input, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception { // 打印窗口开始、结束时间 SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); System.out.println("窗口开始时间:" + sdf.format(window.getStart()) + " 窗口结束时间：" + sdf.format(window.getEnd()) + " 窗口计算时间:" + sdf.format(System.currentTimeMillis())); int sum = 0; Iterator<Tuple2<String, Integer>> iterator = input.iterator(); while(iterator.hasNext()) { Integer count = iterator.next().f1; sum += count; } out.collect(Tuple2.of(word, sum)); } }).print(); env.execute("app"); } }
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:21 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:24 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:24
4> (hadooop,2)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:24 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:27 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:27
4> (hadooop,3)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:27 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:30 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:30
4> (hadooop,3)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:30 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:33 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:33
4> (hadooop,3)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:33 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:36 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:36
4> (hadooop,3)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:36 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:39 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:39
我们可以看到，这个滚动窗口，每3秒计算一次，是按照系统时间来计算的。
我们再把时间窗口设置为1分钟，再试试。
窗口开始时间:2020-02-05 00:27:00 窗口结束时间：2020-02-05 00:28:00 窗口计算时间:2020-02-05 00:28:00
4> (hadooop,32)窗口开始时间:2020-02-05 00:28:00 窗口结束时间：2020-02-05 00:29:00 窗口计算时间:2020-02-05 00:29:00
4> (hadooop,60)
刚好在 00:27:00 – 00:28:00之间。
参考文件：
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/event_time.html
