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DataStream下的assignTimstampsAndWatermarks方法,返回SingleOutputStreamOperator本质还是个算子,传入的参数是WatermarkStrategy的生成策略
但是WatermarkStrategy是一个接口
因此调用静态方法forMonotonousTimeStamps后new AscendingTimestampsWatermarks返回WatermarkGernerator
AscendingTimestampsWatermarks这个继承自BoundOutOfOrdernessWatermarks
BoundOutOfOrdernessWatermarks这个类有onEvent和onPeriodicEmit这两方法,因为实现了WatermarkGenerator这个接口
然后在调用接口中的默认方法withTimestampAssigner得到返回WatermarkStrategy,参数是new SerializableTimestampAssigner的对象,重写extractTimestamp方法,这个方法作用是怎么样从数据里面提取时间戳
因此调用静态方法forBoundedOutOfOrderness(参数为最大乱序程度,也就是延迟时间)后new BoundOutOfOrdernessWatermarks返回 WatermarkGernerator
BoundOutOfOrdernessWatermarks这个类有onEvent和onPeriodicEmit这两方法,因为实现了WatermarkGenerator这个接口(跟上面一样了)
后面也跟有序一样,然后在调用接口中的默认方法withTimestampAssigner得到返回WatermarkStrategy
public class WatermarkTest { public static void main(String[] args) throws Exception{ StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); //1.输入 SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.fromElements(new Event("Mary", "./home", 1000L), new Event("Bob", "./cart", 2000L), new Event("Alice", "./prod?id=100", 3000L), new Event("Bob", "./prod?id=1", 3300L), new Event("Alice", "./prod?id=200", 3000L), new Event("Bob", "./home", 3500L), new Event("Bob", "./prod?id=2", 3800L), new Event("Bob", "./prod?id=3", 4200L)) // //有序流的watermark生成 // //forMonotonousTimestamps前指定泛型 // .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy // .<Event>forMonotonousTimestamps()//得到WatermarkGenerator // .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {//返回WatermarkStrategy // @Override // //参数是当前传过来的数据element,另一个传出的recordTimestamp是时间戳 // public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) { // return element.timestamp; // } // }) // ) .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy //forMonotonousTimestamps前指定泛型 //forMonotonousTimestamps参数是最大乱序时间 .<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2))//得到WatermarkGenerator .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() { @Override public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) { return element.timestamp; } }) ); env.execute(); } }
或者直接new 一个接口WatermarkStrategy重写createWatermarkGenerator的watermark生成器的方法(生成WatermarkGenerator)以及createTimeStampAssigner提取时间戳分配器的方法(生成TimeStampAssigner)创建watermark
WatermarkGenerator是个接口,有两个方法分别是onEvent方法,主要目标是要发出一个WatermarkOutput,另一个是onperiodicEmit方法,表示周期性的生成,周期性生成时间默认是2秒,env调用getConfig后调用setAutoWatermarkInterval后可以更改周期性生成时间
WatermarkOutput也是一个接口,调用emitWatermark就能发出一个watermark,
除了WatermarkGenerator接口还有TimeStampAssigner也是个接口,里面只有一个方法叫做extractTimestamp,目的是从当前数据提取时间戳,同时也会作为WatermarkGenerator这个接口中onEvent方法中传入的参数eventTimestamp时间戳
// 自定义水位线的产生 public class CustomWatermarkTest { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); env.addSource(new ClickSource()) .assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkStrategy()) .print(); env.execute(); } //内部静态类 public static class CustomWatermarkStrategy implements WatermarkStrategy<Event> { @Override //createTimestampAssigner方法生成TimeStampAssigner public TimestampAssigner<Event> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context) { return new SerializableTimestampAssigner<Event>() { @Override //extractTimestamp,目的是从当前数据提取时间戳 public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) { return element.timestamp; // 告诉程序数据源里的时间戳是哪一个字段 } }; } @Override //createWatermarkGenerator生成WatermarkGenerator public WatermarkGenerator<Event> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context) { return new CustomPeriodicGenerator(); } } //CustomPeriodicGenerator实现WatermarkGenerator接口,并重写方法 public static class CustomPeriodicGenerator implements WatermarkGenerator<Event> { private Long delayTime = 5000L; // 延迟时间 private Long maxTs = Long.MIN_VALUE + delayTime + 1L; // 观察到的最大时间戳 @Override //更新当前时间戳,这边不发送水位线,目的是保存时间戳 public void onEvent(Event event, long eventTimestamp, WatermarkOutput output) { // 每来一条数据就调用一次 maxTs = Math.max(event.timestamp, maxTs); // 更新最大时间戳 } @Override public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) { // 发射水位线,默认 200ms 调用一次 //-1毫秒都是为了贴切窗口闭合的时候左闭右开设计 output.emitWatermark(new Watermark(maxTs - delayTime - 1L)); } } }
在onevent根据条件触发,onPeriodicEmit这个方法中就不用做了
public class CustomPunctuatedGenerator implements WatermarkGenerator<Event> {
@Override
public void onEvent(Event r, long eventTimestamp, WatermarkOutput output) {
// 只有在遇到特定的 itemId 时,才发出水位线
if (r.user.equals("Mary")) {
output.emitWatermark(new Watermark(r.timestamp - 1));
}
}
@Override
public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
// 不需要做任何事情,因为我们在 onEvent 方法中发射了水位线
}
}
使用 collectWithTimestamp 方法将数据发送出去,原来直接out.collect()的
参数是当前数据还有当前数据的时间戳,跟水位线生成中extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp)这个类似,也是一个数据是什么,一个时间戳是啥
然后发送水位线,用emitWatermark方法生成
public class CustomWatermarkTest { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); env.addSource(new ClickSourceWithWatermark()).print(); env.execute(); } // 泛型是数据源中的类型 public static class ClickSourceWithWatermark implements SourceFunction<Event> { private boolean running = true; @Override public void run(SourceFunction.SourceContext<Event> sourceContext) throws Exception { Random random = new Random(); String[] userArr = {"Mary", "Bob", "Alice"}; String[] urlArr = {"./home", "./cart", "./prod?id=1"}; while (running) { long currTs = Calendar.getInstance().getTimeInMillis(); // 毫秒时间戳 String username = userArr[random.nextInt(userArr.length)]; String url = urlArr[random.nextInt(urlArr.length)]; Event event = new Event(username, url, currTs); // 使用 collectWithTimestamp 方法将数据发送出去,并指明数据中的时间戳的字段 sourceContext.collectWithTimestamp(event, event.timestamp); // 发送水位线 sourceContext.emitWatermark(new Watermark(event.timestamp - 1L)); Thread.sleep(1000L); } } @Override public void cancel() { running = false; } } }
针对多个分区,上游需要告诉下游水位线情况,采用的是广播的方式给所有下游子任务
但是上游如果也是并行的,向下传输的水位线可能有多个,以上游发过来最小的时钟为准,并且下游会有一个分区专门保存上游发过来的水位线最小的数据
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