flink1.18.1 建立视图的时候定义水位线

Flink 1.18.1 中的“视图”通常是指 Table API 或 SQL 环境下定义的数据表。在 Flink 的流处理中，"Watermark"（水印）是一个关键的概念，用于处理事件时间（Event Time）数据的延迟和乱序问题。当你建立视图时，你可以为特定列定义水印，这有助于系统确定何时可以丢弃旧的、未到达的消息。

例如，如果你有一个订单事件流，每个订单都包含一个生成时间（event time），你可以设置一个基于这个时间戳的水印。如果后续消息晚于该时间戳加一定的时间窗口（比如 5 分钟），那么这个消息被视为已过期，会被丢弃，除非有更早的消息存在来调整水印。

在 Flink 表 API 中，可以使用 `watermark` 函数来指定水印策略，如下所示：

CREATE TABLE Orders (
    order_id INT,
    event_time TIMESTAMP(3),
    -- 其他字段...
) WITH (
    'connector' = ...,  -- 连接器配置
    'format' = ...,       -- 数据格式
    watermarks = TumblingWatermark("event_time", INTERVAL '5' MINUTE)
);

在这个例子中，`TumblingWatermark` 是一个预定义的策略，表示每 5 分钟生成一个新的水印。如果新的消息超过这个时间还没到，那么其之前的版本将被认为是旧的并被忽略。

相关问题

flink版本1.18.1，自定义sink 批量执行，数量和时间

Apache Flink 1.18.1是一个流处理框架，支持批处理作业。在Flink中，自定义Sink通常用于将数据写入外部系统，比如数据库、文件或其他服务。当你想要批量处理数据而不是实时写入时，可以设置Sink的`ExecutionConfig`中的`batchSize`和`maxBatchProcessingTime`。

`batchSize`参数定义了每个批次的最大记录数。当累积的数据达到这个大小或者满足特定的时间间隔后（由`maxBatchProcessingTime`配置），Flink会批量地将数据发送到Sink进行处理。这个时间间隔可以根据业务需求调整，例如每5分钟或每1000条记录。

设置示例：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> input = ... // 你的输入流

// 设置Sink配置
DataStreamSink<String> sink = input.addSink(new CustomSink());
env.getConfig().setExecutionMode(ExecutionMode.BATCH);
env.getConfig().get BatchSettings()
    .setBatchSize(batchSize) // 自定义批次大小
    .setMaxProcessingTime(Time.minutes(maxBatchTime)); // 自定义最大处理时间（单位是时间）

env.execute("Custom Sink Batch Execution");

100个字总结一下flink中水位线的概念

Flink中的水位线（Watermark）是用来判断在事件时间（Event Time）语义下，数据是否延迟到达。水位线可以视为事件时间的一个度量，它告诉Flink在哪一个时间点之后可以安全地假设数据已经全部到达，可以开始执行相应操作。当水位线到达某个时间点时，Flink将其更新为下一个事件时间点的水位线。水位线与窗口（Window）操作密切相关，因为在事件时间下，窗口的计算是基于数据流中的水位线进行的。Flink还支持自定义水位线的生成器，可以根据业务需求灵活地定义水位线的生成规则。