MySQL Flink Watermark实现事件时间处理的关键技术

目录

1.概述2.SQL案例-演示Watermark为零的情况3.SQL案例-演示Watermark不为零的情况

1.概述

生活中有种场景：

车辆进入隧道，信号不好，出了隧道后，信号就正常了。

正常情况下，车辆进入隧道后，如果车辆正常，没有事故，会正常驶出隧道。

在正常的隧道行驶过程中，可能会因为信号的原因，导致数据没有像信号正常的时候那么快到达。

也就是说，这种情况下，数据出现了延迟。我们把这种延迟数据称之为迟到数据。

生活中，这种场景非常多，比如：车辆进入地下车库，手机欠费，网络抖动等。这都属于生活的正常情况。无法避免。

程序中，一般不会允许数据丢失。所以，我们程序会推出一些机制来保证迟到数据被正常处理。

Watermark就是用来保证正常迟到的数据被正确的处理。

Watermark，也叫水印，或者是水位线。用来处理一定程度下的延迟数据。

2.SQL案例-演示Watermark为零的情况

1. #1.创建表
2. CREATE TABLE source_table (
3. user_id STRING,
4. price BIGINT,
5. `timestamp` bigint,
6. row_time AS TO_TIMESТAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),
7. watermark for row_time as row_time – interval ‘0’ second
8. ) WITH (
9.   ‘connector’ = ‘socket’,
10.   ‘hostname’ = ‘node1’,
11.   ‘port’ = ‘9999’,
12.   ‘format’ = ‘csv’
13. );
14. #2.数据查询SQL
15. select
16. user_id,
17. count(*) as pv,
18. sum(price) as sum_price,
19. UNIX_TIMESТAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval ‘5’ second) AS STRING)) * 1000  as window_start,
20. UNIX_TIMESТAMP(CAST(tumble_end(row_time, interval ‘5’ second) AS STRING)) * 1000  as window_end
21. from source_table
22. group by
23.     user_id,
24.     tumble(row_time, interval ‘5’ second);

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3.SQL案例-演示Watermark不为零的情况

Watermark不为零，就有可能是两种情况：

小于0，窗口会提前触发计算，这种情况在实际应用不存在，所以这里也不讨论大于0，窗口会延迟触发计算，延迟的时间就是我们设置的Watermark的值

这里，我们主要是讨论Watermark>0的情况。

1. #1.创建表
2. CREATE TABLE source_table (
3. user_id STRING,
4. price BIGINT,
5. `timestamp` bigint,
6. row_time AS TO_TIMESТAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),
7. watermark for row_time as row_time – interval ‘2’ second
8. ) WITH (
9.   ‘connector’ = ‘socket’,
10.   ‘hostname’ = ‘node1’,
11.   ‘port’ = ‘9999’,
12.   ‘format’ = ‘csv’
13. );
14. #2.Watermark的解释
15. WATERMARK FOR ts AS ts – INTERVAL ‘2’ SECOND
16. 这里的2，表示，数据允许延迟2秒钟到达，窗口会在(正常结束+延迟时间)后触发计算
17. #3.查询SQL
18. select
19. user_id,
20. count(*) as pv,
21. sum(price) as sum_price,
22. UNIX_TIMESТAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval ‘5’ second) AS STRING)) * 1000  as window_start,
23. UNIX_TIMESТAMP(CAST(tumble_end(row_time, interval ‘5’ second) AS STRING)) * 1000  as window_end
24. from source_table
25. group by
26.     user_id,
27.     tumble(row_time, interval ‘5’ second);

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