[大数据]Flink的EventTime和WaterMark

??EventTime是事件在现实世界中发生的时间，ProcessingTime是Flink系统处理该事件的时间。在实际业务处理中，我们使用EventTime的次数是大于ProcessingTime的。但问题就随之而来了，因为一系列问题会造成的消息的延迟到达，所以就引入了WaterMark这一概念来一定程度上减少消息延迟问题带来的不便。
??下面代码是演示的理想的情况下，无消息延迟的情况下，不需watermark。

def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)

    val inputStream = env.socketTextStream("node1", 666)
      .map(line => {
        val ps = line.split(",")
        TrainAlarm(ps(0), ps(1).toLong, ps(2).toDouble)
      })
      //如果读取的数据是有序且升序的，那么就用Ascend
      //指定eventTime
        .assignAscendingTimestamps(_.ts*1000L)
        .keyBy(_.id)

    /// 基于eventTime实现滚动窗口
    // 起始时间是窗口大小的整数倍，比如：203 就是 [200-205) 的数据
    inputStream
        .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
        .maxBy("temp")
        .print()

    //基于eventTime实现滑动窗口
    inputStream
      .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(2)))
      .maxBy("temp")
      .print()

    //基于eventTime实现会话窗口
   inputStream
      .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(5)))
      .maxBy("temp")
      .print()

    env.execute()
  }

??但往往以上代码的情况是不会出现的，所以以下的代码才是我们经常会遇到的。

def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)
    val inputStream = env.socketTextStream("node1", 666)
      .map(line => {
        val ps = line.split(",")
        TrainAlarm(ps(0), ps(1).toLong, ps(2).toDouble)
      })
      .assignTimestampsAndWatermarks(
        //Duration 设置延时时长
        //watermark = 当前已经到达的eventTime的最大值 - 延时时长
        //只要比watermark小的窗口就可以触发
        WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2))
          .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner[TrainAlarm] {
            //设置eventTime是哪个字段
            override def extractTimestamp(element: TrainAlarm, recordTimestamp: Long): Long = element.ts*1000L
          })
      )

    val lateTag = new OutputTag[TrainAlarm]("late")

    val result = inputStream
      .keyBy(_.id)
      .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
      //窗口触发之后不会关闭 会等待迟到数据，1分钟后会自动关闭
      .allowedLateness(Time.minutes(1))
      //如果一分钟后数据还没到就放入侧输出流
      .sideOutputLateData(lateTag)
      .maxBy("temp")

    result.print()
    result.getSideOutput(lateTag)

    env.execute()

  }

??以下的为自定义Watermark策略

def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)
    val inputStream = env.socketTextStream("node1", 666)
      .map(line => {
        val ps = line.split(",")
        TrainAlarm(ps(0), ps(1).toLong, ps(2).toDouble)
      })
      .assignTimestampsAndWatermarks(new AssignAndWm)
  }
}


class AssignAndWm extends WatermarkStrategy[TrainAlarm]{
  override def createTimestampAssigner(context: TimestampAssignerSupplier.Context): TimestampAssigner[TrainAlarm] = {
    new TimestampAssigner[TrainAlarm] {
      override def extractTimestamp(element: TrainAlarm, recordTimestamp: Long): Long = element.ts * 1000L
    }
  }

  override def createWatermarkGenerator(context: WatermarkGeneratorSupplier.Context): WatermarkGenerator[TrainAlarm] = {
    new WatermarkGenerator[TrainAlarm] {

      val maxOutOfOrderness = 2000L
      var maxTimestamp:Long = 0

      override def onEvent(event: TrainAlarm, eventTimestamp: Long, output: WatermarkOutput): Unit = {
        //提取已经来的数据中最大的eventTime
        maxTimestamp = Math.max(maxTimestamp,eventTimestamp)
      }

      override def onPeriodicEmit(output: WatermarkOutput): Unit = {
        //创建waterMark
        output.emitWatermark(new Watermark(maxTimestamp - maxOutOfOrderness))
      }
    }
  }