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【API篇】十一、Flink水位线传递与迟到数据处理
1、水位线传递
上游task处理完水位线，时钟改变后，要把数据和当前水位线继续往下游算子的task发送。当一个任务接收到多个上游并行任务传递来的水位线时，以最小的那个作为当前任务的事件时钟。如图：上游算子并行度为4，：
- 第一波的2.4.3.6传递到下游task，取2 - 其中一个上游task的数据4到了，传递到下游，4.4.3.6，此时，水位线被更新为最小的3 - 其中一个上游task的7到了，下游task为4.7.3.6，最小仍为3，不更新 - 上游task的6到下游，下游为4.7.6.6，最小为4，水位线再更新- 1
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总结：
- 接收到上游多个，取最小
- 往下游多个发送，广播
使用上篇的乱序流来查看水位线的传递，这次把并行度不能再是1，设置为2
public class WatermarkOutOfOrdernessDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(2); SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env .socketTextStream("node01", 9527) .map(new WaterSensorMapFunction()); // TODO 1.定义Watermark策略 WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy // 1.1 指定watermark生成：乱序的，等待3s .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 1.2 指定 时间戳分配器，从数据中提取 .withTimestampAssigner( (element, recordTimestamp) -> { // 返回的时间戳，要 毫秒 System.out.println("数据=" + element + ",recordTs=" + recordTimestamp); return element.getTs() * 1000L; }); // TODO 2. 指定 watermark策略 SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy); sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId()) // TODO 3.使用 事件时间语义 的窗口 .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) .process( new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() { @Override public void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception { long startTs = context.window().getStart(); long endTs = context.window().getEnd(); String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"); String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"); long count = elements.spliterator().estimateSize(); out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString()); } } ) .print(); env.execute(); } }- 1
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执行：
画个示意图：
2、水位线设置空闲等待
结合上图，上面是并行度为2，数据进来了会轮询到两个上游task，如果此时一个上游task一直没有数据进来，而当前Task是以最小的那个作为当前任务的事件时钟，就会导致下游接收的Task时钟一直为起始值而无法推进，进而导致窗口无法触发。
public class WatermarkIdlenessDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(2); // MyPartitioner是自定义分区器：数据%分区数，只输入奇数，都只会去往map的一个子任务，余数总为1，0.1两个map的task总去1 SingleOutputStreamOperator<Integer> socketDS = env .socketTextStream("hadoop102", 7777) .partitionCustom(new MyPartitioner(), r -> r) .map(r -> Integer.parseInt(r)) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<Integer>forMonotonousTimestamps() .withTimestampAssigner((r, ts) -> r * 1000L) ); // 分成两组： 奇数一组，偶数一组 ， 开10s的事件时间滚动窗口 socketDS .keyBy(r -> r % 2) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) .process(new ProcessWindowFunction<Integer, String, Integer, TimeWindow>() { @Override public void process(Integer integer, Context context, Iterable<Integer> elements, Collector<String> out) throws Exception { long startTs = context.window().getStart(); long endTs = context.window().getEnd(); String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"); String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"); long count = elements.spliterator().estimateSize(); out.collect("key=" + integer + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString()); } }) .print(); env.execute(); } }- 1
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运行：
分析：以上demo中，为了实现数据总流向一个子task，用了自定义分区器：
.partitionCustom(new MyPartitioner(), r -> r)- 1
以输出数据为key，key除以并行度2区域为分区逻辑，如果我一直输入奇数，分区值就一直为1，就可以实现数据只流向其中一个子task。流向下游算子时，一个task始终没数据，导致取小的时候一直取到了没数据的原始time，时钟无法更新，窗口无法触发。此时就需要设置最大空闲时间，太久没数据来时，就不让它参与比较。
.withIdleness(Duration.ofSeconds(5)) //空闲等待5s- 1
此时，输入到9时，已到5s时间，不再比较另一个没数据的task，11一进来，立马触发窗口
3、迟到数据处理：窗口允许迟到
前面为了解决乱序流，提出了延迟的概念：
WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3));- 1
以上，即窗口延迟触发3秒，即让水位线的推进值 = 当前值 - 3，以便争取为乱序数据更多的时间进入窗口。但当延迟完成，窗口触发计算和关闭后，再来的属于已关闭窗口的数据就不会被统计在内了，这些数据也成为迟到数据。（本来8.30上课，老师等等家远的学生，说8.40开始讲课，结果你却9.00才到，那就门口站着取，别听了，类比数据不会再被对应窗口统计）
Flink窗口允许迟到数据，即触发窗口后，会先计算当前结果，但不关闭窗口（触发计算和关窗是两个动作）。 以后每来一条迟到数据，就触发一次这条数据所在窗口的增量计算。直到水位线被推进到了窗口结束时间 + 推迟时间。
注意区分延迟和推迟，延迟是老师等你到8.40上课（触发计算时间延长了），推迟则是，8.40课开始上了（触发计算了），但教室门不关，你在开始上课后（开始上课类比触发计算）10分钟的铃声没响之前（类比推迟时间为10分钟），能到的话，你依旧可以进教室听课。如果过了推迟时间，你仍没有到，那就窗口关闭，教室关门，你去网吧游荡吧。总结就是：
- 延迟时间，操作的是触发计算的时间，用来处理乱序问题
- 推迟时间，操作的是触发关窗的时间，用来处理迟到数据
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) //窗口10s .allowedLateness(Time.seconds(3)) //触发关窗延迟3秒- 1
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还是乱序流的例子，多一个
allowedLatenesspublic class WatermarkOutOfOrdernessDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env .socketTextStream("node01", 9527) .map(new WaterSensorMapFunction()); // TODO 1.定义Watermark策略 WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy // 1.1 指定watermark生成：乱序的，等待3s .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 1.2 指定 时间戳分配器，从数据中提取 .withTimestampAssigner( (element, recordTimestamp) -> { // 返回的时间戳，要 毫秒 return element.getTs() * 1000L; }); // TODO 2. 指定 watermark策略 SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy); sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId()) // TODO 3.使用 事件时间语义 的窗口 .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) .allowedLateness(Time.seconds(3)) .process( new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() { @Override public void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception { long startTs = context.window().getStart(); long endTs = context.window().getEnd(); String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"); String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"); long count = elements.spliterator().estimateSize(); out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString()); } } ) .print(); env.execute(); } }- 1
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此时窗口为10s，延迟3s触发计算，窗口结束时间 + 推迟时间才触发关闭，即水位线到达10+3=13s时，才触发关窗。在水位线未被推到13前，对于迟到的数据，会再次触发计算，且是来一条，触发一次计算。关窗后，再来迟到数据就在不管了，不会触发计算。
这也和前面整理的窗口生命周期对上了：计算和关窗实际是两个动作，
窗口销毁的时机（关窗）是在时间进展 >= 窗口最大时间戳（end-1ms) + 允许迟到时间（默认0）4、迟到数据处理：侧流输出
在上面的延迟关窗与允许迟到的基础上，肯定还是不能囊括所有数据，因为乱序程度理论上可以无限大，如上的例子，对于等了10分钟才开课，且到了关教室门的时间还没到的学生，让去网吧游荡也不合理（类比流中直接丢弃这个数据），可以考虑把严重迟到的学生领到保安室，对应到Flink，那就是把乱序极大的数据使用侧流输出。关键代码：
OutputTag<WaterSensor> lateTag = new OutputTag<>("late-data", Types.POJO(WaterSensor.class)); //侧流Tag对象- 1
.windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))) .allowedLateness(Time.seconds(3)) .sideOutputLateData(lateTag) //迟到数据侧流输出- 1
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//主流 process.print(); // 从主流获取侧输出流，打印 process.getSideOutput(lateTag).printToErr("关窗后的迟到数据");- 1
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完整demo：
public class WatermarkLateDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env .socketTextStream("node01", 9527) .map(new WaterSensorMapFunction()); WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) .withTimestampAssigner((element, recordTimestamp) -> element.getTs() * 1000L); SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy); OutputTag<WaterSensor> lateTag = new OutputTag<>("late-data", Types.POJO(WaterSensor.class)); SingleOutputStreamOperator<String> process = sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId()) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) .allowedLateness(Time.seconds(2)) // 推迟2s关窗 .sideOutputLateData(lateTag) // 关窗后的迟到数据，放入侧输出流 .process( new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() { @Override public void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception { long startTs = context.window().getStart(); long endTs = context.window().getEnd(); String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"); String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"); long count = elements.spliterator().estimateSize(); out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString()); } } ); process.print(); // 从主流获取侧输出流，打印 process.getSideOutput(lateTag).printToErr("关窗后的迟到数据"); env.execute(); } }- 1
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5、问
如果watermark设置延时等待3s，窗口允许迟到2s，为什么不直接延时等待5s？
答：- 1
- 首先延时时间不能设置太大，因为这会导致计算延迟太大，失去结果的实时性
- 其次，窗口允许迟到是对迟到数据的补偿处理，尽量让结果准确，修正结果的
- 因此，一般延时时间不设置一个较大的值，常为秒级，而允许迟到时间则可以用来处理大部分迟到数据，极端迟到的数据，可使用侧流输出，获取后再做对应的处理
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- 原文地址：https://blog.csdn.net/llg___/article/details/134035187
