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7.2、如何理解Flink中的水位线(Watermark)

0、版本说明

    开发语言：java1.8

    Flink版本：1.17

    官网链接：官网链接

1、什么是水位线？

    Flink中水位线是一条特殊的数据(long timestamp)

    它会以时间戳的形式作为一条标识数据插入到数据流中

2、水位线使用场景？

    使用事件时间(EventTime)做流式计算任务时，需要根据事件时间生成水位线(Watermark)

    通过水位线来触发窗口计算，水位线作为衡量事件时间(EventTime)进展的标识

3、设计水位线主要为了解决什么问题？

    设计水位线主要是为了解决实时流中数据乱序和迟到的问题

    思考：什么原因造成了数据流的乱序呢？

            如今数据采集、数据传输大多都在分布式系统中完成

            各个机器节点因为网络和自身性能的原因 导致了数据的乱序和迟到

4、怎样在flink中生成水位线？

    Flink中支持在 数据源和普通DataStream上添加水位线生成策略(WatermarkStrategy)

4.1、自定义标记 Watermark 生成器

标记 Watermark 生成器特点：

    每条数据到来后，都会为其生成一条 Watermark

适用场景：

    数据量小且数据有序

**代码示例： **

Step1：自定义 标记水位线生成器 实现类

// 自定义 标记水位线生成器 实现类
public class PeriodWatermarkGenerator<T> implements WatermarkGenerator<T> {

    // 每进入一条数据，都会调用一次 onEvent 方法
    @Override
    /*
     * 参数说明：
     *   @event ： 进入到该方法的事件数据
     *   @eventTimestamp ： 时间戳提取器提取的时间戳
     * */
    public void onEvent(T event, long eventTimestamp, WatermarkOutput output) {
        //发射水位线
        output.emitWatermark(new Watermark(eventTimestamp));
    }

    // 不需要实现
    @Override
    public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
    }
}

Step2：自定义 标记性水位线生成策略 实现类

// TODO 自定义 标记性水位线生成策略
public class PeriodWatermarkStrategy implements WatermarkStrategy<Tuple2<String, Long>> {
    // TODO 实例化一个 事件时间提取器
    @Override
    public TimestampAssigner<Tuple2<String, Long>> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context) {
        TimestampAssigner<Tuple2<String, Long>> timestampAssigner = new TimestampAssigner<Tuple2<String, Long>>() {

            @Override
            public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> element, long recordTimestamp) {
                return element.f1;
            }
        };
        return timestampAssigner;
    }

    // TODO 实例化一个 watermark 生成器
    @Override
    public WatermarkGenerator<Tuple2<String, Long>> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context) {
        return new PeriodWatermarkGenerator<>();
    }
}

Step3：使用 标记性水位线生成策略

// TODO 使用 自定义标记 Watermark 生成器
public class UserPeriodWatermarkStrategy {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1.获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // 2.将socket作为数据源（开启socket端口: nc -lk 9999）
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> sourceDataStream = env.socketTextStream("localhost", 9999)
                .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
                         @Override
                         public Tuple2 map(String value) throws Exception {
                             return new Tuple2(value.split(",")[0], Long.parseLong(value.split(",")[1]));
                         }
                     }
                );

        // 3.为 DataStream 添加水位线生成策略 (使用 自定义WatermarkStrategy 实现类)
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> assignTimestampsAndWatermarksDs = sourceDataStream.assignTimestampsAndWatermarks(new PeriodWatermarkStrategy());

        // 4.通过 processFunction实例 查看生成的水位线
        SingleOutputStreamOperator<String> process = assignTimestampsAndWatermarksDs.process(new ShowProcessFunction());
        process.print();

        // 5.触发程序执行
        env.execute();
    }
}

查看运行结果：

4.2、自定义周期性 Watermark 生成器

标记 Watermark 生成器特点：

    基于处理时间，周期性生成 Watermark

适用场景：

    数据量大且可能存在一定程度数据延迟(乱序)

**代码示例： **

Step1：自定义 周期性水位线生成器 实现类

// 自定义 周期性水位线生成器
public class PunctuatedWatermarkGenerator<T> implements WatermarkGenerator<T> {
    // 设置变量，用来保存 当前最大的事件时间
    private long currentMaxTimestamp;
    // 设置变量，指定最大的乱序时间(等待时间)
    private final long maxOutOfOrderness = 0000; // 3 秒

    @Override
    public void onEvent(T event, long eventTimestamp, WatermarkOutput output) {
        // 只更新当前最大时间戳，不再发生水位线
        if (currentMaxTimestamp < eventTimestamp) currentMaxTimestamp = eventTimestamp;
    }

    // 周期性 生成水位线
    // 每个 setAutoWatermarkInterval 时间，调用一次该方法
    @Override
    public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
        // 发出的 watermark = 当前最大时间戳 - 最大乱序时间
        output.emitWatermark(new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness));
    }
}

Setp2：自定义 周期性水位线生成策略 实现类

// 自定义 周期性水位线生成策略
public class PunctuatedWatermarkStrategy implements WatermarkStrategy<Tuple2<String, Long>> {
    // TODO 实例化一个 事件时间提取器
    @Override
    public TimestampAssigner<Tuple2<String, Long>> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context) {
        TimestampAssigner<Tuple2<String, Long>> timestampAssigner = new TimestampAssigner<Tuple2<String, Long>>() {

            @Override
            public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> element, long recordTimestamp) {
                return element.f1;
            }
        };

        return timestampAssigner;
    }

    // TODO 实例化一个 watermark 生成器
    @Override
    public WatermarkGenerator<Tuple2<String, Long>> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context) {
        return new PunctuatedWatermarkGenerator<>();
    }

}

Step3：周期性水位线生成策略

// TODO 使用 自定义周期性 Watermark 生成器
public class UserPunctuatedWatermarkStrategy {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1.获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // TODO 设置周期性生成水位线的时间间隔(默认为200毫秒)
        env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(3 * 1000L);

        // 2.将socket作为数据源（开启socket端口: nc -lk 9999）
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> ds = env.socketTextStream("localhost", 9999)
                .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
                         @Override
                         public Tuple2 map(String value) throws Exception {
                             return new Tuple2(value.split(",")[0], Long.parseLong(value.split(",")[1]));
                         }
                     }
                );

        // TODO 获取 WatermarkStrategy实例 (方式1：通过 WatermarkStrategy实现类获取)
        PunctuatedWatermarkStrategy punctuatedWatermarkStrategy = new PunctuatedWatermarkStrategy();

        // TODO 获取 WatermarkStrategy实例 (方式2：通过 WatermarkStrategy工具类获取) 推荐
        WatermarkStrategy<Tuple2<String, Long>> punctuatedWatermarkStrategyByUtil = WatermarkStrategy.<Tuple2<String, Long>>forGenerator(context -> new PunctuatedWatermarkGenerator<>())
                .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.f1);

        // 3.使用 自定义水位线策略实例 来提取时间戳&生成水位线
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> assignTimestampsAndWatermarksDs = ds.assignTimestampsAndWatermarks(punctuatedWatermarkStrategy);

        // 4.通过 processFunction实例 查看生成的水位线
        SingleOutputStreamOperator<String> process = assignTimestampsAndWatermarksDs.process(new ShowProcessFunction());
        process.print();

        // 3.触发程序执行
        env.execute();
    }
}

查看运行结果：

4.3、内置Watermark生成器 - 有序流水位线生成器

有序流水位线生成器特点：

    基于处理时间，周期性生成 Watermark，最大乱序时间为0

适用场景：

    大数量有序流

代码示例：

// TODO 内置Watermark生成器 - 有序流水位线生成器
public class UserForMonotonousTimestamps {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1.获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // TODO 设置周期性生成水位线的时间间隔(默认为200毫秒)
        env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(3 * 1000L);

        // 2.将socket作为数据源（开启socket端口: nc -lk 9999）
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> sourceDataStream = env.socketTextStream("localhost", 9999)
                .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
                         @Override
                         public Tuple2 map(String value) throws Exception {
                             return new Tuple2(value.split(",")[0], Long.parseLong(value.split(",")[1]));
                         }
                     }
                );

        // TODO 创建 内置水位线生成策略
        WatermarkStrategy<Tuple2<String, Long>> watermarkStrategy = WatermarkStrategy.<Tuple2<String, Long>>forMonotonousTimestamps()
                .withTimestampAssigner((element,recordTimestamp) -> element.f1);

        // 3.使用 内置水位线生成策略
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> assignTimestampsAndWatermarksDs = sourceDataStream.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);

        // 4.通过 processFunction实例 查看生成的水位线
        SingleOutputStreamOperator<String> process = assignTimestampsAndWatermarksDs.process(new ShowProcessFunction());
        process.print();

        // 3.触发程序执行
        env.execute();
    }
}

查看运行结果：

4.4、内置Watermark生成器 - 乱序流水位线生成器

乱序流水位线生成器特点：

    基于处理时间，周期性生成 Watermark，可以这是最大乱序时间

适用场景：

    大数量乱序流

代码示例：

// TODO 内置Watermark生成器 - 乱序流水位线生成器
public class UserForBoundedOutOfOrderness {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1.获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // TODO 设置周期性生成水位线的时间间隔(默认为200毫秒)
        env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(3 * 1000L);

        // 2.将socket作为数据源（开启socket端口: nc -lk 9999）
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> ds = env.socketTextStream("localhost", 9999)
                .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
                         @Override
                         public Tuple2 map(String value) throws Exception {
                             return new Tuple2(value.split(",")[0], Long.parseLong(value.split(",")[1]));
                         }
                     }
                );

        // TODO 获取 WatermarkStrategy实例
        WatermarkStrategy<Tuple2<String, Long>> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
                .<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(1)) // 设置最大乱序时间为1s
                .withTimestampAssigner((element,recordTimestamp) -> element.f1);

        // 3.使用 内置水位线生成策略
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> assignTimestampsAndWatermarksDs = ds.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);

        // 4.通过 processFunction实例 查看生成的水位线
        SingleOutputStreamOperator<String> process = assignTimestampsAndWatermarksDs.process(new ShowProcessFunction());
        process.print();

        // 3.触发程序执行
        env.execute();
    }
}

查看运行结果：

4.5、在 读取数据源时 添加水位线

// 1.获取执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 2.创建 Source 对象
Source source = DataGeneratorSource、KafkaSource...

// 3.读取 source时添加水位线
env
        .fromSource(source, WatermarkStrategy实例, "source name")   
        .print()
;

// 4.触发程序执行
env.execute();

5、水位线和窗口的关系？

窗口什么时候创建？

    当窗口内的第一条数据到达时

窗口什么时候触发计算？

    当阈值水位线到达窗口时

6、水位线在各个算子间的传递

    下游算子 watermark 的计算方式是取所有不同的上游并行数据源 watermark 的最小值

测试代码：

// TODO 测试水位线的传递
public class TransmitWaterMark {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1.获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(3); 

        // 2.将socket作为数据源（开启socket端口: nc -lk 9999）
        DataStreamSource<String> source = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        source
                .partitionCustom(
                        new Partitioner<String>() {
                            @Override
                            public int partition(String key, int numPartitions) {
                                if (key.equals("a")) {
                                    return 0;
                                } else if (key.equals("b")) {
                                    return 1;
                                } else {
                                    return 2;
                                }
                            }
                        }, value -> value.split(",")[0]
                )
                .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
                    @Override
                    public Tuple2 map(String value) throws Exception {
                        return new Tuple2(value.split(",")[0], Long.parseLong(value.split(",")[1]));
                    }
                })
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy
                                //.<Tuple2<String, Long>>forMonotonousTimestamps()
                                .<Tuple2<String, Long>>forGenerator(new PeriodWatermarkStrategy())
                                .withTimestampAssigner((element,recordTimestamp) -> element.f1)
                                .withIdleness(Duration.ofSeconds(5))  //空闲等待5s
                )
                .process(new ShowProcessFunction()).setParallelism(1)
                .print();
        
        env.execute();
    }
}

6.1、测试用例 - 不设置 withIdleness 超时时间

现象：如果上游某一个子任务一直没有数据更新，下游算子的水位线一直不会变化

6.2、测试用例 - 设置 withIdleness 超时时间

现象：如果上游某一个子任务在指定时间内数据更新，下游算子的水位线将不受该子任务最小值的影响

标签： flink 大数据
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_42845827/article/details/133080491
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