如何定义Flink中的水印（Watermark）？

在Apache Flink中，水印（Watermark）是一种用于处理事件时间（Event Time）流式数据的时间概念，用于表征事件时间的进展。水印是Flink处理乱序事件流时，衡量事件时间进度的一种机制。它允许Flink在不确定数据完整性的前提下，对事件进行处理和分析。

水印通常定义为一个带时间戳的特殊数据元素，当流中的水印到达某个特定的算子时，它告诉该算子当前处理进度的最大事件时间。如果一个算子收到了所有事件时间小于或等于当前水印时间戳的事件，那么该算子可以安全地认为从时间戳最小的事件到水印时间戳之间的所有事件都已经被处理过了。

定义水印的常见方法有以下几种：
1. 固定延迟水印：在事件时间戳的基础上添加一个固定的延迟时间。例如，如果事件的最大可能延迟是2秒，水印可以定义为 `Watermark = currentMaxEventTimestamp - 2s`。
2. 自定义逻辑水印：根据特定的逻辑来生成水印。例如，可以在流中监控事件的到达模式，并据此生成水印。
3. 无水印：某些情况下，如果不需要考虑事件乱序或者有其他机制保证事件顺序，则可以不定义水印。

在Flink代码中，可以使用WatermarkStrategy来定义水印策略。例如：

WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2))

上述代码表示定义了一个水印策略，该策略会在事件时间戳的基础上添加2秒的固定延迟作为水印。

相关问题

flink watermark代码使用案例

下面是一个简单的 Flink Watermark 示例代码，假设我们有一个包含事件时间的数据流，并且我们想要在每个5秒钟的窗口中计算每个传感器的平均温度。

DataStream<SensorReading> dataStream = ...;

dataStream
    .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<SensorReading>(Time.seconds(5)) {
        @Override
        public long extractTimestamp(SensorReading element) {
            return element.timestamp;
        }
    })
    .keyBy("sensorId")
    .timeWindow(Time.seconds(5))
    .reduce(new ReduceFunction<SensorReading>() {
        @Override
        public SensorReading reduce(SensorReading value1, SensorReading value2) {
            return new SensorReading(value1.sensorId, (value1.temperature + value2.temperature) / 2, System.currentTimeMillis());
        }
    });

在这个示例中，我们使用 `BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor` 为数据流分配时间戳和水印，并通过传递一个最大允许延迟的参数（5秒）来设置水印。接下来，我们按传感器ID进行键控，并将窗口大小设置为5秒钟，最后使用 `reduce` 函数计算每个传感器的平均温度。

flink1.11 中 Kafka SQL Connector 如何获取record 的 kafkalogtime

在Flink 1.11中，Kafka SQL Connector可以通过使用`TIMESTAMP_LTZ`类型来表示Kafka消息的时间戳。这个类型可以直接从Kafka的消息中获取时间戳，并将其转换为UTC时间。

要使用`TIMESTAMP_LTZ`类型，需要在创建表时指定相应的字段类型，例如：

CREATE TABLE kafka_table (
  `timestamp` TIMESTAMP_LTZ(3),
  `key` STRING,
  `value` STRING,
  WATERMARK FOR `timestamp` AS `timestamp` - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'my_topic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'json'
)

在这个表中，`timestamp`字段被声明为`TIMESTAMP_LTZ`类型，并且在`WATERMARK`语句中定义了一个水印来指示数据流的事件时间。在这个示例中，水印是通过将事件时间减去5秒来计算的。

在Flink中，可以使用`org.apache.flink.formats.json.JsonNode`类型来解析JSON格式的消息。例如：

StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
tableEnv.createTemporaryView("kafka_table", env
    .addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("my_topic", new JSONKeyValueDeserializationSchema(false), props))
    .map(record -> {
        JsonNode value = record.value();
        long timestamp = value.get("timestamp").asLong();
        ZonedDateTime zonedDateTime = Instant.ofEpochMilli(timestamp).atZone(ZoneId.of("UTC"));
        return Row.of(Timestamp.from(zonedDateTime.toInstant()), value.get("key").asText(), value.get("value").asText());
    }), $("timestamp"), $("key"), $("value"));

在这个示例中，`JSONKeyValueDeserializationSchema`用于将JSON格式的消息解析为`JsonNode`对象，并且从中获取时间戳。然后，使用`Instant.ofEpochMilli`将时间戳转换为Java 8的`Instant`对象，并将其转换为UTC时间。最后，使用`Timestamp.from`将`Instant`对象转换为Flink SQL Connector所需的`java.sql.Timestamp`类型。