flink timestamp字段类型
时间: 2023-11-16 18:07:46 浏览: 41
Flink中的时间戳字段类型是指事件发生的时间,通常用于事件时间处理。Flink支持多种时间戳类型,包括:Processing Time、Event Time和Ingestion Time。其中,Processing Time是指事件被处理的时间,Event Time是指事件实际发生的时间,Ingestion Time是指事件被读取的时间。在Flink中,时间戳可以使用Long、java.sql.Timestamp、java.util.Date等类型表示。同时,Flink还提供了一些时间戳转换函数,如toTimestamp()、toLocalDate()等,方便用户进行时间戳的转换和处理。
相关问题
flink TIMESTAMP使用教程
在Flink中,可以使用TIMESTAMP类型来表示事件的时间戳。对于使用毫秒级时间戳的数据,需要进行转换才能使用TIMESTAMP类型。可以使用TO_TIMESTAMP内置函数来进行转换,但是TO_TIMESTAMP函数不支持数值型时间戳的转换。因此,我们可以使用FROM_UNIXTIME函数将数值型时间戳转换为字符串形式的时间,并指定格式。然后再使用TO_TIMESTAMP函数将字符串形式的时间转换为TIMESTAMP类型。举个例子,可以使用以下SQL语句来将13位的时间戳转换为TIMESTAMP类型:
```
CREATE TABLE start_log_source (
mid_id VARCHAR,
user_id INT,
...
app_time BIGINT, -- 13位的时间戳(1587975971431)
ts AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(app_time / 1000, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')),
-- 定义事件时间
WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
-- 在ts上定义5秒延迟的 watermark
) WITH (
'connector.type' = 'kafka', -- 使用 kafka connector
'connector.version' = 'universal', -- kafka 版本,universal 支持 0.11 以上的版本
'connector.topic' = 'start_log', -- kafka topic
'connector.properties.group.id' = 'start_log_group',
'connector.startup-mode' = 'earliest-offset', -- 从起始 offset 开始读取
'connector.properties.zookeeper.connect' = '192.168.1.109:2181', -- zookeeper 地址
'connector.properties.bootstrap.servers' = '192.168.1.109:9092', -- kafka broker 地址
'format.type' = 'json' -- 数据源格式为 json
);
```
在上述示例中,我们定义了一个名为`start_log_source`的表,其中包含了一个名为`app_time`的BIGINT类型的字段,表示13位的时间戳。然后,我们使用TO_TIMESTAMP和FROM_UNIXTIME函数将`app_time`转换为TIMESTAMP类型的字段`ts`。另外,我们还定义了一个5秒延迟的watermark来处理事件的乱序。整个过程会通过Flink的Kafka connector读取数据并使用JSON格式进行解析。
此外,在Flink的源码中,可以找到关于设置时间戳的具体实现。在类`org.apache.flink.streaming.api.operators.TimestampedCollector#setTimestamp`中,通过判断`StreamRecord`对象是否包含时间戳来设置相应的时间戳。如果`StreamRecord`对象中有时间戳,将会将时间戳设置为重用对象的时间戳。否则,会将时间戳擦除。
总结来说,Flink中的TIMESTAMP类型可以用于表示事件的时间戳,对于使用毫秒级时间戳的数据,可以通过转换函数将其转换为TIMESTAMP类型。此外,在Flink的源码中,可以找到设置时间戳的具体实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Flink】Flink Invalid timestamp -1 Timestamp should always be none-negative or null](https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/115859370)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Flink SQL中Timestamp使用的坑](https://blog.csdn.net/zhangdongan1991/article/details/105796613)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
flink状态确认字段
在 Flink 中,通常可以使用以下状态确认相关的字段:
1. checkpointId:表示当前 checkpoint 的 ID。
2. timestamp:表示当前状态的时间戳。
3. stateSize:表示当前状态的大小。
4. numRecords:表示当前状态中的记录数。
5. isRestored:表示当前状态是否已经被恢复。
6. isSynchronous:表示当前状态是否是同步的。
7. isSnapshotComplete:表示当前快照是否已完成(即,是否已经写完到持久存储中)。
8. isExactlyOnce:表示当前状态是否精确一次(即,是否满足精确一次处理语义)。
这些字段可以用于监控和调试 Flink 程序的状态确认过程,以了解程序状态的变化和性能瓶颈。
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