flink sql 消费kafka 消息 写入Hive不提交分区

1. 问题概述： 您在使用Flink从Kafka消费数据并写入Hive时，遇到了不提交分区的问题，且发现Watermark为负数。Watermark是Flink处理Event Time的关键机制，用于追踪数据流中的事件时间进度。负数Watermark的出现通常意味着事件时间的逻辑出现了异常。

2. 原因分析：

   • 水印生成逻辑错误：自定义的Watermark生成逻辑可能没有正确反映数据流中的事件时间顺序，导致生成了负数Watermark。
   • 乱序数据处理：如果数据源中存在大量乱序事件，而Watermark生成策略未合理处理这种乱序，可能导致Watermark倒退，表现为负值。
   • 数据延迟或缺失：数据源可能存在严重的延迟或者某些分区的数据完全缺失，这会干扰Watermark的正常推进。

3. 解决方案与操作步骤：

   • 检查并修正Watermark生成逻辑： 确认您的代码中是否正确实现了assignTimestampsAndWatermarks方法，并确保其逻辑能够准确反映数据的时间顺序。例如，使用BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor来容忍一定程度的数据乱序。

     DataStreamSource<String> source = ...;
     WatermarkStrategy<String> strategy = 
      WatermarkStrategy.<String>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
      .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> extractTimestamp(event));
     DataStream<String> streamWithWatermarks = source.assignTimestampsAndWatermarks(strategy);
     

   • 监控和调整数据源： 确保Kafka数据生产端发送的数据时间戳正确无误，且不存在极端的乱序情况。对于长期无数据或数据严重延迟的分区，考虑调整数据产生或收集策略，避免影响整体Watermark推进。
   • 调试与日志分析： 开启更详细的日志记录，特别是关于Watermark生成和分配的部分，以便于定位问题。利用Flink的Web UI监控Watermark的进展，观察是否存在异常波动。

4. 注意事项：

   • 版本兼容性：确认使用的Flink版本与Kafka、Hive等组件之间的兼容性，以避免因版本不匹配导致的隐性问题。
   • 数据倾斜与分区策略：检查数据在Kafka分区间的分布，数据倾斜可能导致某些分区长时间无数据，进而影响Watermark计算。

5. 引用：

   • Flink社区讨论关于Watermark负值问题的上下文说明。
   • Flink官方文档关于Watermark策略的介绍。

请根据上述建议检查和调整您的应用配置及代码逻辑，以解决Watermark为负数及分区不提交的问题。