Flink Table&Sql 时间特性

1、时间特性

    基于时间的操作（比如 Table API 和 SQL 中窗口操作），需要定义相关的时间语义和时间 数据来源的信息。

    所以，Table 可以提供一个逻辑上的时间字段，用于在表处理程序中，指示时间和访问相应的时间戳。 

    时间属性，可以是每个表 schema 的一部分。一旦定义了时间属性，它就可以作为一个字段引用，并且可以在基于时间的操作中使用。 时间属性的行为类似于常规时间戳，可以访问，并且进行计算。

2、处理时间（Processing Time）

        处理时间语义下，允许表处理程序根据机器的本地时间生成结果。它是时间的最简单概 念。它既不需要提取时间戳，也不需要生成 watermark。
        
        定义处理时间属性有三种方法：在 DataStream 转化时直接指定；在定义 Table Schema 时指定；在创建表的 DDL 中指定。
        
    a) DataStream 转化成 Table 时指定
        由 DataStream 转换成表时，可以在后面指定字段名来定义 Schema。在定义 Schema 期 间，可以使用.proctime，定义处理时间字段。 
        注意，这个 proctime 属性只能通过附加逻辑字段，来扩展物理 schema。因此，只能在 schema 定义的末尾定义它
        
        代码段：
            // 定义好 DataStream 
            val inputStream: DataStream[String] = env.readTextFile("\\sensor.txt") 
            val dataStream: DataStream[SensorReading] = inputStream .map(data => {
            val dataArray = data.split(",") 
              SensorReading(dataArray(0), dataArray(1).toLong, dataArray(2).toDouble) 
            }) 
            // 将 DataStream 转换为 Table，并指定时间字段 
            val sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id, 'temperature, 'timestamp, 'pt.proctime)
            
    b)定义 Table Schema 时指定
        这种方法其实也很简单，只要在定义 Schema 的时候，加上一个新的字段，并指定成 proctime 就可以了
        代码段：
                tableEnv.connect( new FileSystem().path("..\\sensor.txt"))
                  .withFormat(new Csv()) .withSchema(new Schema()
                  .field("id", DataTypes.STRING())
                  .field("timestamp", DataTypes.BIGINT())
                  .field("temperature", DataTypes.DOUBLE())
                  .field("pt", DataTypes.TIMESTAMP(3)).proctime() // 指定 pt 字段为处理时间 
                  ) // 定义表结构
                  .createTemporaryTable("inputTable") // 创建临时表      
              
    c)创建表的 DDL 中指定
        在创建表的 DDL 中，增加一个字段并指定成 proctime，也可以指定当前的时间字段
        代码段：
                val sinkDDL: String =
                          """
                            |create table dataTable ( 
                            | id varchar(20) not null, 
                            | ts bigint, 
                            | temperature double, 
                            | pt AS PROCTIME() 
                            |) with ( 
                            | 'connector.type' = 'filesystem', 
                            | 'connector.path' = 'file:///D:\\..\\sensor.txt', 
                            | 'format.type' = 'csv' |) """.stripMargin 
                        tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL) // 执行 DDL

3、事件时间（Event Time）

    事件时间语义，允许表处理程序根据每个记录中包含的时间生成结果。这样即使在有乱 序事件或者延迟事件时，也可以获得正确的结果。 
    
    为了处理无序事件，并区分流中的准时和迟到事件；Flink 需要从事件数据中，提取时间戳，并用来推进事件时间的进展（watermark）。
    
    a)DataStream 转化成 Table 时指定
        在 DataStream 转换成 Table，schema 的定义期间，使用.rowtime 可以定义事件时间属性。 注意，必须在转换的数据流中分配时间戳和 watermark。 

        在将数据流转换为表时，有两种定义时间属性的方法。根据指定的.rowtime 字段名是否存在于数据流的架构中，timestamp 字段可以： 
            1、作为新字段追加到 schema  
            2、替换现有字段 
        在这两种情况下，定义的事件时间戳字段，都将保存 DataStream 中事件时间戳的值。
    
        代码段：
            val inputStream: DataStream[String] = env.readTextFile("\\sensor.txt") 
            val dataStream: DataStream[SensorReading] = inputStream.map(data => { 
              val dataArray = data.split(",") 
              SensorReading(dataArray(0), dataArray(1).toLong, dataArray(2).toDouble) })
              .assignAscendingTimestamps(_.timestamp * 1000L) 
            // 将 DataStream 转换为 Table，并指定时间字段
            val sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id, 'timestamp.rowtime, 'temperature)
            // 或者，直接追加字段 
            val sensorTable2 = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id, 'temperature, 'timestamp, 'rt.rowtime)
    
    b)定义 Table Schema 时指定
        这种方法只要在定义 Schema 的时候，将事件时间字段，并指定成 rowtime 就可以了
        代码段：
                tableEnv.connect( new FileSystem().path("sensor.txt"))
                  .withFormat(new Csv())
                  .withSchema(new Schema()
                    .field("id", DataTypes.STRING())
                    .field("timestamp", DataTypes.BIGINT())
                    .rowtime( new Rowtime() .timestampsFromField("timestamp") // 从字段中提取时间戳
                    .watermarksPeriodicBounded(1000)) // watermark 延迟 1 秒 
                     .field("temperature", DataTypes.DOUBLE()) )// 定义表结构 
                .createTemporaryTable("inputTable") // 创建临时表
    
    c)创建表的 DDL 中指定
        事件时间属性，是使用 CREATE TABLE DDL 中的 WARDMARK 语句定义的。watermark 语 句，定义现有事件时间字段上的 watermark 生成表达式，该表达式将事件时间字段标记为事 件时间属性。
        代码段：
                val sinkDDL: String = 
                          """
                            |create table dataTable ( 
                            | id varchar(20) not null, 
                            | ts bigint, 
                            | temperature double, 
                            | rt AS TO_TIMESTAMP( FROM_UNIXTIME(ts) ), 
                            | watermark for rt as rt - interval '1' second 
                            |) with (
                            | 'connector.type' = 'filesystem', 
                            | 'connector.path' = 'file:///D:\\..\\sensor.txt', 
                            | 'format.type' = 'csv' 
                            |) """.stripMargin 
                tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL) // 执行 DDL
                
        注意:这里 FROM_UNIXTIME 是系统内置的时间函数，用来将一个整数（秒数）转换成 “YYYY-MM-DD hh:mm:ss”格式（默认，也可以作为第二个 String 参数传入）的日期时间 字符串（date time string）；
　　　　　然后再用 TO_TIMESTAMP 将其转换成 Timestamp。