大数据-122 - Flink Time Watermark Java代码测试实现Tumbling Window-阿里云开发者社区

大数据-122 - Flink Time Watermark Java代码测试实现Tumbling Window

2024-10-14 5

版权

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简介： 大数据-122 - Flink Time Watermark Java代码测试实现Tumbling Window

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章节内容

上节我们完成了如下的内容：

Flink Time 详解

示例内容分析

Watermark

Watermark 在窗口计算中的作用

在使用基于事件时间的窗口时，Flink 依赖 Watermark 来决定何时触发窗口计算。例如，如果你有一个每 10 秒的滚动窗口，当 Watermark 达到某个窗口的结束时间后，Flink 才会触发该窗口的计算。

假设有一个 10 秒的窗口，并且 Watermark 达到 12:00:10，此时 Flink 会触发 12:00:00 - 12:00:10 的窗口计算。

如何处理迟到事件

尽管 Watermark 能有效解决乱序问题，但总有可能会出现事件在生成 Watermark 之后才到达的情况（即“迟到事件”）。为此，Flink 提供了处理迟到事件的机制：

允许一定的延迟处理：可以配置窗口允许迟到的时间。

迟到事件的侧输出流（Side Output）：可以将迟到的事件发送到一个侧输出流中，以便后续处理。

DataStream<Tuple2<String, Integer>> mainStream = 
  stream.keyBy(t -> t.f0)
        .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
        .allowedLateness(Time.seconds(5))
        .sideOutputLateData(lateOutputTag);

代码实现

数据格式

01,1586489566000
01,1586489567000
01,1586489568000
01,1586489569000
01,1586489570000
01,1586489571000
01,1586489572000
01,1586489573000
01,1586489574000
01,1586489575000
01,1586489576000
01,1586489577000
01,1586489578000
01,1586489579000

编写代码

这段代码实现了：

通过 socket 获取实时流数据。

将流数据映射成带有时间戳的二元组形式。

应用了一个允许 5 秒乱序的水印策略，确保 Flink 可以处理乱序的事件流。

按照事件的 key 进行分组，并在事件时间的基础上进行 5 秒的滚动窗口计算。

最后输出每个窗口内事件的时间范围、窗口开始和结束时间等信息。

其中，这里对流数据进行了按 key（事件的第一个字段）分组，并且使用了滚动窗口（Tumbling Window），窗口长度为 5 秒。

在 apply 方法中，你收集窗口中的所有事件，并根据事件时间戳进行排序，然后输出每个窗口的开始和结束时间，以及窗口中最早和最晚事件的时间戳。

SingleOutputStreamOperator<String> res = waterMark
    .keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Long>, String>() {
        @Override
        public String getKey(Tuple2<String, Long> value) throws Exception {
            return value.f0;
        }
    })
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
    .apply(new WindowFunction<Tuple2<String, Long>, String, String, TimeWindow>() {
        @Override
        public void apply(String s, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Long>> input, Collector<String> out) throws Exception {
            List<Long> list = new ArrayList<>();
            for (Tuple2<String, Long> next : input) {
                list.add(next.f1);
            }
            Collections.sort(list);
            SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
            String result = "key: " + s + ", list.size(): " + list.size() + ", list.get(0): " + sdf.format(list.get(0)) + ", list.get(last): " + sdf.format(list.get(list.size() - 1))
                    + ", start: " + sdf.format(window.getStart()) + ", end: " + sdf.format(window.getEnd());
            out.collect(result);
        }
    });

水印的策略，定义了一个Bounded Out-of-Orderness 的水印策略，允许最多 5 秒的事件乱序，在 extractTimestamp 中，提取了事件的时间戳，并打印出每个事件的 key 和对应的事件时间。还维护了一个 currentMaxTimestamp 来记录当前最大的事件时间戳：

WatermarkStrategy<Tuple2<String, Long>> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
    .<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
    .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple2<String, Long>>() {

        Long currentMaxTimestamp = 0L;
        final SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");

        @Override
        public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> element, long recordTimestamp) {
            long timestamp = element.f1;
            currentMaxTimestamp = Math.max(currentMaxTimestamp, timestamp);
            System.out.println("Key:" + element.f0 + ", EventTime: " + element.f1 + ", " + format.format(element.f1));
            return element.f1;
        }
    });

完整代码如下所示，代码实现了一个基于事件时间的流处理系统，并通过水印（Watermark）机制来处理乱序事件：

package icu.wzk;


import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;


public class WatermarkTest01 {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
        DataStreamSource<String> data = env.socketTextStream("localhost", 9999);
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> mapped = data.map(
                new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, Long> map(String value) throws Exception {
                        String[] split = value.split(",");
                        return new Tuple2<>(split[0], Long.valueOf(split[1]));
                    }
                }
        );

        WatermarkStrategy<Tuple2<String, Long>> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
                .<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple2<String, Long>>() {

                    Long currentMaxTimestamp = 0L;
                    final SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");

                    @Override
                    public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> element, long recordTimestamp) {
                        long timestamp = element.f1;
                        currentMaxTimestamp = Math.max(currentMaxTimestamp, timestamp);
                        System.out.println("Key:" + element.f0 + ", EventTime: " + element.f1 + ", " + format.format(element.f1));
                        return element.f1;
                    }
                });

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> waterMark = mapped
                .assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);
        SingleOutputStreamOperator<String> res = waterMark
                .keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Long>, String>() {
                    @Override
                    public String getKey(Tuple2<String, Long> value) throws Exception {
                        return value.f0;
                    }
                })
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .apply(new WindowFunction<Tuple2<String, Long>, String, String, TimeWindow>() {
                    @Override
                    public void apply(String s, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Long>> input, Collector<String> out) throws Exception {
                        List<Long> list = new ArrayList<>();
                        for (Tuple2<String, Long> next : input) {
                            list.add(next.f1);
                        }
                        Collections.sort(list);
                        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
                        String result = "key: " + s + ", list.size(): " + list.size() + ", list.get(0): " + sdf.format(list.get(0)) + ", list.get(last): " + sdf.format(list.get(list.size() - 1))
                                + ", start: " + sdf.format(window.getStart()) + ", end: " + sdf.format(window.getEnd());
                        out.collect(result);
                    }
                });

        res.print();
        env.execute();
    }
}

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