flink watermark 实例分析

WATERMARK 定义了表的事件时间属性，其形式为:

 WATERMARK FOR rowtime_column_name AS watermark_strategy_expression 

rowtime_column_name 把一个现有的列定义为一个为表标记事件时间的属性。该列的类型必须为 TIMESTAMP(3)/TIMESTAMP_LTZ(3)，且是 schema 中的顶层列，它也可以是一个计算列。

watermark是触发计算的机制，只要事件时间<= watermark，就会触发当前行数据的计算，watermark的形象描述如下：

watermark的窗口触发机制

watermark会根据数据流中event的时间戳发生变化。通常情况下，event都是乱序的，不按时间排序的。watermark的计算逻辑为：当前最大的 event time – 最大允许延迟时间（MaxOutOfOrderness）。在同一个分区内部，当watermark大于或者等于窗口的结束时间时，才能触发该窗口的计算，即watermark>=windows endtime。如下图所示：

根据上图分析：

MaxOutOfOrderness = 5s，窗口的大小为：10s。

watermark分别为：12:08(12:07.999)、12:15(12:14.999)、12:30(12:29.999)

计算逻辑为：WM(12:08)=12:13 – 5s；WM(12:15)=12:20 – 5s；WM(12:30)=12:35 – 5s

• 对于 [12:00,12:10） 窗口，需要在WM=12:15时，才能被触发计算，参与计算的event为：event(12:07)/event(12:01)/event(12:07)/event(12:09)，event(12:10)/event(12:12)/event(12:12)/event(12:13)/event(12:20)/event(12:14)/event(12:15)不参与计算，因为还未到窗口时间，也就是event time 为 [12:00,12:10] 窗口内的event才能参与计算。

  注意，如果过了这个窗口期，再收到 [12:00,12:10] 窗口内的event，就算超过了最大允许延迟时间（MaxOutOfOrderness），不会再参与计算，也就是数据被强制丢掉了。

• 对于 [12:10,12:20] 和 [12:20,12:30] 窗口，会在WM=12:30时，被同时触发计算，参与**[12:10,12:20]** 窗口计算的event为：event(12:10)/event(12:12)/event(12:12)/event(12:13)/event(12:14)/event(12:15)/event(12:15)/event(12:18)；参与 [12:20,12:30] 窗口计算的event为：event(12:20)/event(12:20)；在这个过程中event(12:05)会被丢弃，不会参与计算，因为已经超了最大允许延迟时间（MaxOutOfOrderness）

迟到的事件的处理，在介绍watermark时，提到了现实中往往处理的是乱序event，即当event处于某些原因而延后到达时，往往会发生该event time < watermark的情况，所以flink对处理乱序event的watermark有一个允许延迟的机制，这个机制就是最大允许延迟时间（MaxOutOfOrderness），允许在一定时间内迟到的event仍然视为有效event。

WATERMARK rowtime_column_name 取值两种方式

rowtime_column_name为计算列

CREATE TABLE pageviews (
		mid bigint,
		db string,
		sch string,
		tab string,
		opt string,
		ts bigint,
		ddl string,
		err string,
		src map ,
		cur map ,
		cus map ,
     event_time as cast(TO_TIMESTAMP_LTZ(ts,3) AS TIMESTAMP(3)), --计算列，必须为TIMESTAMP(3)/TIMESTAMP_LTZ(3)类型
     WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '60' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'properties.bootstrap.servers' = '***',
  'topic' = 'topic1',
  'format' = 'json',
  'properties.group.id' = '*****',
	'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'-- 取值 : group-offsets    latest-offset     earliest-offset
);

rowtime_column_name为事件时间属性

CREATE TABLE dataGen(
  uuid VARCHAR(20),
  name INT,
  age INT,
  ts TIMESTAMP(3), --事件时间属性，字段类型为TIMESTAMP(3)
 WATERMARK FOR ts AS ts
)with(
 'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second' = '10',
  'number-of-rows' = '100',
  'fields.age.kind' = 'random',
  'fields.age.min' = '1',
  'fields.age.max' = '10',
  'fields.name.kind' = 'random',
  'fields.name.min' = '1',
  'fields.name.max' = '10'
  );

watermark使用demo

CREATE TABLE kafka_table(
		mid bigint,
		db string,
		sch string,
		tab string,
		opt string,
		ts bigint,
		ddl string,
		err string,
		src map ,
		cur map ,
		cus map ,
     group_name as COALESCE(cur['group_name'], src['group_name']),
     batch_number as COALESCE(cur['batch_number'], src['batch_number']),
     event_time as cast(TO_TIMESTAMP_LTZ(ts,3) AS TIMESTAMP(3)), -- TIMESTAMP(3)/TIMESTAMP_LTZ(3)
     WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '2' MINUTE     --SECOND
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'properties.bootstrap.servers' = '***',
  'topic' = 'topic1',
  'format' = 'json',
  'properties.group.id' = '*****',
	'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'-- 取值 : group-offsets    latest-offset     earliest-offset
);

watermark在over聚合中的使用

--RANGE：每个group_name计算当前group_name前10分钟内收到的同一group_name的所有总数
select
 group_name
,event_time
,COUNT(group_name) OVER w1 as cnt
from kafka_table
where UPPER(opt)  'DELETE'
WINDOW w1 AS (
  PARTITION BY group_name
  ORDER BY event_time
  RANGE BETWEEN INTERVAL '10' MINUTE PRECEDING AND CURRENT ROW)

watermark在windows聚合中的使用

--求每10分钟的滚动窗口内同一group_name的所有总数
create view tmp as
SELECT group_name,event_time FROM kafka_table where UPPER(opt)  'DELETE';

select window_start,window_end,window_time,group_name,count(*) as cnt from
TABLE(TUMBLE(TABLE tmp, DESCRIPTOR(event_time), INTERVAL '10' MINUTES))
group by window_start,window_end,window_time,group_name

参考：

Window Aggregation

Over Aggregation