flink 读取mongo的时候，发过来的数据 source.ts_ms 时间戳不够精确（需求，一张

阿里云Flink 读取MongoDB的时候，会将MongoDB中的时间戳转换为Unix时间戳（毫秒级），并将其作为Flink中的EventTime。但是由于MongoDB中的时间戳只有秒级精度，因此在转换为Unix时间戳后，精度会降低到毫秒级。

如果您需要更高精度的时间戳，可以考虑在MongoDB中存储更精确的时间戳，例如使用ISODate类型来存储时间戳。这样在读取MongoDB数据时，Flink就可以直接将ISODate类型的时间戳转换为EventTime，避免了精度损失的问题。

另外，如果您需要使用Flink中的ProcessingTime来处理数据，可以在读取MongoDB数据时，不使用EventTime，而是使用系统时间作为ProcessingTime。这样可以避免时间戳精度的问题，但是需要注意数据处理的顺序可能会受到系统时间的影响。

可能是因为默认情况下，MongoDB的时间戳精度只能达到毫秒级，而Flink在实时计算过程中需要更高的时间戳精度。

您可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 使用MongoDB的_bsonType: Timestamp进行日期的存储，这样可以提高精度至微秒级别。

2. 自定义Flink的时间戳提取器。例如，使用MongoDB记录时间戳的字段作为flink timestamp字段，再通过Flink的时间戳提取器进行精细化处理，从而得到更高的时间精确度。

3. 修改MongoDB驱动程序的配置。针对MongoDB的时间戳精度问题，MongoDB驱动程序提供了一个配置选项，可将MongoDB的时间戳精度提高到纳秒级别。可以尝试修改MongoDB驱动程序的配置，以提高数据精度。

如果您在 Flink 中使用官方提供的 MongoDB 连接器（flink-connector-mongodb）读取 MongoDB 数据库中的数据，发现数据的时间戳 source.ts_ms 不够精确，可能是因为 MongoDB 驱动程序默认将 BSON 的日期类型精度限制到毫秒级别，而 Flink 默认使用的是精确到纳秒级别的时间戳。因此，为了保证 MongoDB 中的时间戳精度，您需要对 MongoDB 连接器进行如下配置：

MongoDBSource<Person> source = MongoDBSource.<Person>builder()
    .hostname("localhost")
    .port(27017)
    .database("mydb")
    .collection("mycollection")
    .parseKafkaRecord(true)
    .withOptions(new MongoClientOptions.Builder()
        .cursorFinalizerEnabled(false)
        .build())
    .timestampFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS")
    .build();

在上面的示例代码中，我们设置了 timestampFormat 参数用于指定时间戳的格式，通过这个参数可以实现更精确的时间戳。在 timestampFormat 参数中，我们使用了 yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS 这个格式，表示时间戳精确到毫秒级别，并且使用了 ISO-8601 格式的日期和时间表示方法。同时，我们还设置了 MongoDB 驱动程序的配置选项 cursorFinalizerEnabled 为 false，以确保不使用 MongoDB 驱动程序的默认值。

需要注意的是，使用更加精确的时间戳格式会增加数据的大小和网络传输的负载，因此需要根据实际情况进行权衡。

除了在配置 MongoDB 连接器时指定时间戳格式之外，您也可以在 Flink 中使用另外一种方式来实现更高精度的时间戳，即使用自定义 Source 从 MongoDB 中读取数据。这种方式需要您自己编写 Flink 应用程序代码，但是可以更加灵活地处理时间戳和数据。

可以考虑使用MongoDB提供的ObjectId来代替时间戳作为排序字段。ObjectId是MongoDB中每个文档的唯一标识符，它包括一个12字节的序列号，其中前4个字节是以秒为单位的时间戳，后面3个字节是机器标识符，2个字节是进程标识符，最后3个字节是一个随机数。

通过使用ObjectId作为排序字段，可以保证排序的唯一性和精度，并且不需要对数据进行额外的转换和处理。

在查询时，可以使用MongoDB的ObjectId和$lt操作符来实现分页。例如，查询时间戳大于t的n条记录，可以使用以下语句：

db.collection.find({ '_id': { '$lt': ObjectId(Math.floor(t/1000).toString(16) + '0000000000000000') } }).sort({ '_id': -1 }).limit(n)

其中，Math.floor(t/1000).toString(16) + '0000000000000000'表示将时间戳转换为ObjectId的十六进制形式，然后在末尾添加'0000000000000000'来表示后面的三个字节为随机数。 -1表示按倒序排序。

在Flink读取MongoDB数据时，MongoDB的时间戳字段默认会被解析为Unix时间戳。如果您需要更精确的时间戳，可以使用Flink的自定义解析器来解析MongoDB数据，并将时间戳转换为更精确的格式。 还有一些方法是使用Flink的MapFunction接口来转换数据。在MapFunction中，您可以访问MongoDB数据中的时间戳字段，并将其转换为更精确的格式。

Flink 默认的时间戳精度是到毫秒级的，如果需要更高精度的话，mongodb支持保存纳秒级时间戳，可以使用Node.js中的Date对象来保存

let timestamp = new Date(goTimestamp);
db.collection.insert({
    timestamp: timestamp
});

目前社区并没有开源的MongoDBSource

但是Debezium 支持 MongoDB CDC[1]，可以了解下： https://debezium.io/documentation/reference/connectors/mongodb.html

 https://debezium.io/documentation/reference/connectors/mongodb.html#mongodb-streaming-changes

所以可以借助debezium的MongoDB CDC来实现

根据你提供的这段文本，可以看到MongoDB中存储的时间戳字段为"ts_ms":1666769243000，该值的时间精度是毫秒级别的。如果需要更高的精确度，可以将该字段扩展为包含纳秒级别的时间戳值。在Flink应用程序中，我们可以使用自定义的反序列化器来解析MongoDB中的数据，并手动对时间戳进行转换和处理，以达到应用程序所需的时间精度要求。

以下是一种实现方式：

首先，我们可以定义一个类来表示MongoDB中存储的相关数据结构：

public class MongoData {
    private long tsNs; // 纳秒级别精度的时间戳
    ...

    // getters & setters
}

接下来，我们编写一个自定义的反序列化器，在反序列化时对时间戳进行转换和处理：

public class MongoDataDeserializer implements DeserializationSchema<MongoData> {
    @Override
    public MongoData deserialize(byte[] message) throws IOException {
        // 解析MongoDB中的数据
        BSONObject bson = BSON.decode(message);
        String id = (String) bson.get("_id");
        long tsMs = ((BSONTimestamp) bson.get("ts_ms")).getTime();
        
        // 将毫秒转换为纳秒
        long tsNs = TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(tsMs);

        MongoData data = new MongoData();
        data.setId(id);
        data.setTsNs(tsNs);
        ...
        return data;
    }

    @Override
    public boolean isEndOfStream(MongoData nextElement) {
        return false;
    }

    @Override
    public TypeInformation<MongoData> getProducedType() {
        return TypeInformation.of(MongoData.class);
    }
}

这样，我们就可以在Flink应用程序中使用以上自定义的反序列化器来读取MongoDB存储的数据，并得到纳秒精度的时间戳。虽然这种方式增加了代码的复杂性，但是可以提供更高的数据处理精度和灵活性。

这个问题通常是因为MongoDB中的时间戳精度导致的。MongoDB默认使用64位整数存储时间戳,精度为毫秒级别。这可能对某些应用来说不够精确。 解决这个问题的方法有以下几种: 1. 在MongoDB中使用时间戳的字符串格式存储,例如ISO 8601格式。读取后,在Flink中解析该字符串获取更高精度的时间戳。 例如在MongoDB中存储:

{
  "ts" : "2020-12-12T12:12:12.123Z" 
}

然后在Flink中可以使用TimestampParser将其解析为Timestamp:

TimestampParser timestampParser = new TimestampParser("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'"); 
Long timestamp = timestampParser.parse("2020-12-12T12:12:12.123Z").getMillisecond();

1. 在MongoDB中存储时间戳的整数部分,同时另外存储nanoseconds的值。读取后,在Flink中组合两个值生成高精度时间戳。 例如在MongoDB中:

{
  "ts_sec" : 1607774332,
  "ts_nano" : 123456000  
} 

然后在Flink中:

long tsSec = record.getField("ts_sec");
int tsNano = record.getField("ts_nano");
Timestamp timestamp = Timestamp.fromEpochMillis(tsSec * 1000).plusNanos(tsNano);

1. 在MongoDB中使用时间戳的64位浮点数存储,精度可以达到纳秒级别。读取后,在Flink中直接使用。 例如在MongoDB中:

{
  "ts" : 1607774332.123456  
}

然后在Flink中:

double ts = record.getField("ts"); 
Timestamp timestamp = Timestamp.fromEpochMilli((long) ts, (int) ((ts % 1) * 1000_000));

以上就是几种在MongoDB中存储更高精度时间戳,并在Flink中正确解析获取的方法。具体选择哪种方式,需要根据场景需要来权衡。

ts_ms 时间戳值 1666769243000 表示自纪元以来的毫秒数，对应的日期时间为 2022-03-04T11:00:43.000Z，这是一个精确到毫秒级的时间戳。

如果 Flink 程序在读取 MongoDB 数据库中的数据时得到了这样的时间戳，那么在 Flink 数据流中，时间戳精度也是毫秒级的。

可以通过在 Flink 程序中使用 org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction 或 org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction 等转换函数来处理时间戳，例如：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class MyFunction implements MapFunction<MyObject, MyObjectWithTimestamp> {
    @Override
    public MyObjectWithTimestamp map(MyObject value) throws Exception {
        // 从 MyObject 对象中提取时间戳，注意除以 1000 转换为秒级精度
        long timestamp = value.getTsMs() / 1000;
        return new MyObjectWithTimestamp(value, timestamp);
    }
}

public class MyProcessFunction extends ProcessFunction<MyObject, MyObjectWithTimestamp> {
    @Override
    public void processElement(MyObject value, Context ctx, Collector<MyObjectWithTimestamp> out) throws Exception {
        // 从 MyObject 对象中提取时间戳，注意除以 1000 转换为秒级精度
        long timestamp = value.getTsMs() / 1000;
        out.collect(new MyObjectWithTimestamp(value, timestamp));
    }
}

如果您使用 Flink 读取 MongoDB 数据库中的数据，并发现时间戳（ts_ms）的精度不够，可以尝试使用 Flink 的时间戳分配器（Timestamp Assigner）来重新分配时间戳。时间戳分配器是 Flink 中用于为数据流中的元素分配事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）的机制。通过重新分配时间戳，您可以使用更精确的时间戳进行事件时间处理和窗口计算。

在 Flink 中，可以通过实现 AssignerWithPeriodicWatermarks 或 AssignerWithPunctuatedWatermarks 接口来自定义时间戳分配器。其中，AssignerWithPeriodicWatermarks 接口用于定期生成水位线（Watermark），而 AssignerWithPunctuatedWatermarks 接口则是在每个事件上动态生成水位线。具体来说，您可以根据数据流中的元素来计算事件时间，例如从 MongoDB 数据中提取更精确的时间戳，并使用 TimestampsAndWatermarks 工具类来生成水位线。示例代码如下：

DataStreamSource<Document> mongoSource = ...; // 从 MongoDB 中读取数据流
SingleOutputStreamOperator<Document> streamWithTimestampsAndWatermarks = mongoSource
    .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Document>(Time.seconds(5)) {
        @Override
        public long extractTimestamp(Document element) {
            // 从 MongoDB 数据中提取更精确的时间戳
            long tsMs = element.getLong("ts_ms");
            return tsMs;
        }
    });

上述示例中，我们通过实现 BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 抽象类来实现了 AssignerWithPeriodicWatermarks 接口，并重写了其中的 extractTimestamp 方法来从 MongoDB 数据中提取更精确的时间戳。然后，我们使用 assignTimestampsAndWatermarks 方法将时间戳分配器应用于数据流，并生成水位线。在这个示例中，我们使用了 BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 类来生成水位线，其中 Time.seconds(5) 表示水位线延迟 5 秒。如果您使用的是 AssignerWithPunctuatedWatermarks 接口，可以使用 emitWatermark 方法在每个事件上动态生成水位线。 另外，为了使用时间戳分配器和水位线，您需要将 MongoDB 数据流转换为 DataStream 类型。在转换数据流时，可以使用 Flink 的 MongoDB 连接器（flink-connector-mongodb）或者自定义的 MongoDB 输入格式（InputFormat）来实现。

关于 Flink 读取 MongoDB 时时间戳不够精确的问题，可能是由于 MongoDB 默认情况下只提供到秒级精度的时间戳（即 ISODate）导致的。如果您需要更高精度的时间戳，可以在 MongoDB 中使用 Date 类型来存储时间戳。

同时，在使用 Flink 连接 MongoDB 时，建议使用 BSON 格式的数据源，以便更好地支持 MongoDB 特定的数据类型和操作。具体而言，可以使用 Flink 的 flink-connector-mongodb-bson 扩展来实现。

在使用 flink-connector-mongodb-bson 连接器时，可以在 Flink SQL 中指定以下选项来配置 MongoDB 数据源：

sql

CREATE TABLE myTable ( myField1 INT, myField2 STRING, ts TIMESTAMP(3), WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND -- 使用水位线 ) WITH ( 'connector' = 'mongodb', 'hosts' = 'mongodb://localhost:27017', 'database' = '', 'collection' = '', 'bsonDecodingEnabled' = 'true', -- 启用 BSON 解码 'connectionOptions'.'authMechanism' = 'SCRAM-SHA-256', -- 配置连接参数

...

)

其中，ts 列指定时间戳属性，WATERMARK 语句用于为时间戳列指定水位线，指定方式与之前回答过的基于事件时间窗口类似。同时，配置选项中的 'bsonDecodingEnabled' 参数用于启用 BSON 解码，'connectionOptions'.'authMechanism' 参数可以指定连接认证方式。

当使用Flink连接MongoDB时，您可能会遇到时间戳（ts_ms）不够精确的问题。这是因为MongoDB中的时间戳精度只有毫秒级别，而Flink默认使用的事件时间精度是纳秒级别。

为了解决这个问题，您可以使用Flink提供的时间戳提取器（Timestamp Extractor），将MongoDB中的时间戳转换为Flink的事件时间。Flink提供了多个内置的时间戳提取器，例如：

BsonTimestampExtractor：用于提取MongoDB中的BSON时间戳； JsonTimestampExtractor：用于提取MongoDB中的JSON时间戳； DateTimeFormatTimestampExtractor：用于从字符串中提取事件时间，支持自定义日期格式。 您可以根据您的需求选择合适的时间戳提取器，并使用以下代码来将MongoDB中的时间戳转换为Flink的事件时间：

sql Copy code DataStream stream = env.addSource( new FlinkMongoDBSource<>( mongoClientURI, new MongoDBInputFormat( new BsonTimestampExtractor("timestamp"), // or new JsonTimestampExtractor("timestamp") // or new DateTimeFormatTimestampExtractor("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS", ZoneOffset.UTC) ... ) ) ); 在上述代码中，我们使用FlinkMongoDBSource作为数据源，并指定了BsonTimestampExtractor作为时间戳提取器。您可以根据您的需求选择其他提取器，并相应地调整代码。

使用时间戳提取器可以将MongoDB中的时间戳转换为Flink的事件时间，并使Flink能够正确地执行事件时间计算。希望这些信息能够帮助您解决问题。

在 Flink 读取 MongoDB 数据时，如果您使用的是 Flink 的官方 MongoDB 连接器 flink-connector-mongodb，则默认情况下，该连接器会将 MongoDB 中的时间戳字段转换为 Java 的 java.util.Date 类型。由于 Java 的 Date 类型只支持毫秒级别的时间戳，因此在 Flink 中处理时，可能会出现时间戳精度不够的情况。

为了解决这个问题，您可以考虑以下两种方法：

使用 BSON 时间戳类型：在插入数据到 MongoDB 中时，可以将时间戳字段的值设置为 BSON 时间戳类型（BSON Timestamp），该类型支持更高精度的时间戳，其单位为微秒。然后，在 Flink 中读取数据时，可以使用 MongoDBInputFormat.setDeserializationConverter() 方法来自定义时间戳的转换方式，将 BSON 时间戳类型转换为 Flink 支持的时间戳类型（如 java.time.Instant 类型）。

自定义时间戳转换器：在 Flink 中，您可以通过实现 TimestampExtractor 接口来自定义时间戳的提取和转换方式。例如，如果您想要使用 MongoDB 中的 _id 字段作为时间戳，可以实现一个自定义的时间戳提取器，同时在 Flink 中使用 MongoDBInputFormat.setTimestampExtractor() 方法来指定该时间戳提取器。

表需要使用MongoDB中的时间戳作为事件时间，但是flink读取MongoDB时，发现传过来的数据中的时间戳source.ts_ms不够精确），该怎么处理？

可以尝试以下两种方法：

使用MongoDB自带的ObjectId字段作为事件时间，它包含了更加精确的时间戳信息。在Flink中使用BSONDeserializationSchema来解析数据流，获取ObjectId并将其转换为时间戳。 对于已有的数据，可以进行批量的处理，在Flink中进行额外的计算，通过拓展source.ts_ms以获得更加精确的时间戳。比如将原先的时间戳乘以1000，并再加上一个0到999的随机数，以实现毫秒级别的精度。

在 deserialize 方法中，将 MongoDB 中的时间戳转换为 Flink 中的时间戳，并设置到 Row 中的相应字段上。例如：

public class MongoDBTimeDeserializationSchema implements DeserializationSchema { @Override public Row deserialize(byte[] message) throws IOException { BSONObject bsonObject = bson.decode(message); // 将 BSONObject 转换为 Flink 中的 Row Row row = ... // 将 BSONObject 中的时间戳取出并转换为 Flink 中的时间戳 long mongoTimestamp = ((BSONTimestamp)bsonObject.get("timestamp")).getTime(); Timestamp flinkTimestamp = new Timestamp(mongoTimestamp); // 将 Flink 中的时间戳设置到 Row 中的某个字段上 row.setField(fieldIndex, flinkTimestamp); return row; } } 这样就可以将 MongoDB 中的时间戳作为 Flink 数据流中的时间戳来使用了。 MongoDB 中的时间戳可能会存在一定的精度误差，因此需要根据具体业务需求来选择合适的时间戳精度。如果 MongoDB 中的时间戳精度不够，可以考虑将 MongoDB 中的时间戳与其他字段结合起来作为 Flink 数据流中的时间戳来使用。