Flink 数据源是kafka ， 一条流数据是设备的作业指令进度数据（多次更新），如何解决？

要实现将 Kafka 数据源中的两条流（设备作业指令进度数据和设备状态数据）进行关联，并以设备号为关联键获取实时的指令进度信息和对应设备的最新状态，可以使用 Flink 的 双流 Join 功能。以下是详细的解决方案和步骤：

1. 数据源定义

首先，需要在 Flink 中定义两个 Kafka 数据源表，分别表示设备作业指令进度数据和设备状态数据。

设备作业指令进度数据表

CREATE TABLE instruction_progress (
    device_id STRING,          -- 设备号
    progress INT,              -- 指令进度
    event_time TIMESTAMP(3),   -- 事件时间
    WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND -- 定义水印
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'instruction_topic', -- Kafka Topic 名称
    'properties.bootstrap.servers' = 'your_kafka_broker', -- Kafka Broker 地址
    'format' = 'json',             -- 数据格式
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset' -- 从最早的数据开始消费
);

设备状态数据表

CREATE TABLE device_status (
    device_id STRING,          -- 设备号
    status STRING,             -- 设备状态
    event_time TIMESTAMP(3),   -- 事件时间
    WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND -- 定义水印
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'status_topic',  -- Kafka Topic 名称
    'properties.bootstrap.servers' = 'your_kafka_broker', -- Kafka Broker 地址
    'format' = 'json',         -- 数据格式
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset' -- 从最早的数据开始消费
);

2. 双流 Join 实现

Flink 支持基于时间窗口的双流 Join，可以通过 device_id 关联两条流，并结合时间窗口来确保数据的时效性。

SQL 实现

以下是一个基于时间窗口的双流 Join 示例：

SELECT
    ip.device_id,               -- 设备号
    ip.progress,                -- 指令进度
    ds.status                   -- 设备状态
FROM
    instruction_progress AS ip
JOIN
    device_status AS ds
ON
    ip.device_id = ds.device_id -- 以设备号为关联键
AND
    ip.event_time BETWEEN ds.event_time - INTERVAL '10' SECOND AND ds.event_time + INTERVAL '10' SECOND
-- 时间窗口范围：允许两条流的时间戳相差不超过 10 秒

参数说明

• ip.device_id = ds.device_id：以设备号作为关联条件。
• BETWEEN ... AND ...：定义时间窗口范围，确保两条流的数据在一定时间范围内匹配。
• WATERMARK：通过水印机制处理乱序数据，确保延迟数据不会影响结果。

3. 获取设备最新状态

如果需要获取设备的最新状态，可以使用 Flink 的 ROW_NUMBER() 窗口函数 对设备状态数据进行排序，保留每个设备的最新状态。

SQL 实现

WITH latest_status AS (
    SELECT
        device_id,
        status,
        event_time,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY event_time DESC) AS row_num
    FROM
        device_status
)
SELECT
    ip.device_id,
    ip.progress,
    ls.status
FROM
    instruction_progress AS ip
JOIN
    latest_status AS ls
ON
    ip.device_id = ls.device_id
WHERE
    ls.row_num = 1; -- 仅保留每个设备的最新状态

参数说明

• ROW_NUMBER()：对每个设备的状态按时间戳降序排序，生成行号。
• row_num = 1：筛选出每个设备的最新状态记录。

4. 输出到目标端

将关联后的结果写入目标端（如 Kafka 或其他存储系统）。以下是一个示例，将结果写入 Kafka：

CREATE TABLE result_sink (
    device_id STRING,
    progress INT,
    status STRING,
    PRIMARY KEY(device_id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'result_topic', -- 输出的 Kafka Topic 名称
    'properties.bootstrap.servers' = 'your_kafka_broker', -- Kafka Broker 地址
    'format' = 'json'         -- 数据格式
);

INSERT INTO result_sink
SELECT
    ip.device_id,
    ip.progress,
    ls.status
FROM
    instruction_progress AS ip
JOIN
    latest_status AS ls
ON
    ip.device_id = ls.device_id
WHERE
    ls.row_num = 1;

5. 注意事项

• 时间窗口的选择：根据实际业务需求调整时间窗口大小，避免因窗口过小导致数据丢失或窗口过大导致延迟增加。
• 水印配置：合理设置水印延迟时间，确保乱序数据能够被正确处理。
• 性能优化：对于大规模数据流，建议启用 Flink 的状态后端（如 RocksDB）并优化 Kafka 分区分配策略。
• Kafka 版本兼容性：确保使用的 Kafka 版本与 Flink 连接器兼容（支持 Apache Kafka 0.10 及以上版本）。

通过上述方法，您可以高效地将设备作业指令进度数据和设备状态数据进行关联，并实时获取每台设备的最新状态和指令进度信息。