19.flink中时间有哪几类，说法错误的是? 处理时间(processingtime): Flink中算子处理数据的时间 事件时间(event time):数据本身真正产生时间 摄取时间(ingestion time):Flink读取数据时的时间 调度时间(Schedulingtime):flink提交到Yarn调度的时间

在Flink中，时间有三种类型，分别是：

- 处理时间(Processing time)：指Flink算子处理数据的时间，即Flink系统服务器本地的时间。处理时间的优点是低延迟，缺点是无法应对数据乱序或延迟到达的情况。
- 事件时间(Event time)：指数据本身真正产生的时间。事件时间的优点是能够应对数据乱序或延迟到达的情况，缺点是需要对数据进行时间戳提取和水印生成，增加了一定的计算开销。
- 摄取时间(Ingestion time)：指Flink读取数据时的时间，即数据进入Flink系统的时间。摄取时间的优点是相比处理时间能够更好地应对数据乱序或延迟到达的情况，缺点是需要在系统中保存数据进入时间的元数据，增加了一定的存储开销。

而调度时间(Scheduling time)并不属于Flink中的时间类型，它仅表示Flink提交到Yarn调度的时间，不能用来处理数据或者进行时间相关的操作。因此，说法错误的是“调度时间(Scheduling time):flink提交到Yarn调度的时间”。

相关问题

flink中时间算子有哪些

Flink中时间算子包括以下几种：

1. EventTime：基于事件实际发生的时间进行处理。

2. IngestionTime：基于事件进入Flink的时间进行处理。

3. ProcessingTime：基于Flink处理事件的时间进行处理。

4. Window：用于对数据流进行窗口操作，包括滚动窗口、滑动窗口等。

5. TimeWindow：基于时间的窗口，可以根据时间间隔或者事件数量来定义窗口。

6. SessionWindow：基于事件之间的时间间隔来定义窗口，需要指定一个时间间隔。

7. ProcessFunction：用于对数据流进行自定义处理，可以使用事件时间、处理时间等时间信息。

flink sql中如何主动给数据设置事件时间

在 Flink SQL 中，可以使用内置的时间属性 `ROWTIME` 来表示事件时间，并将其与数据记录关联起来。具体步骤如下：

1. 确保你数据源中包含表示事件时间的字段，例如 `ts`。
2. 在创建表的 DDL 语句中，使用 `ROWTIME` 关键字将该字段标记为事件时间属性。例如：

CREATE TABLE MyTable (
  -- 其他字段...
  ts TIMESTAMP(3),
  -- 其他字段...
) WITH (
  -- 数据源相关配置...
  'connector.type' = 'kafka',
  'format.type' = 'json'
);

3. 在查询中，可以使用 `ROWTIME` 来引用事件时间字段，并进行相关的操作，例如基于时间窗口的聚合。例如：

SELECT TUMBLE_START(ROWTIME, INTERVAL '1' HOUR) AS windowStart, COUNT(*) AS cnt
FROM MyTable
GROUP BY TUMBLE(ROWTIME, INTERVAL '1' HOUR);

在上述示例中，我们通过 `TUMBLE` 函数和 `ROWTIME` 来定义一个小时为间隔的滚动窗口，并对窗口内的数据进行计数聚合。

通过以上步骤，你可以在 Flink SQL 中主动给数据设置事件时间，并基于事件时间进行各种处理和分析。