flink watermark

Flink 中的 Watermark 是一种用于处理事件时间的机制。在处理流数据时，事件时间是指数据本身所携带的时间戳，而 Watermark 是一种特殊的标记，用于表示在该标记之前的所有事件都已经到达。在 Flink 中，Watermark 的主要作用是用于触发窗口操作，即当一个窗口的所有数据的事件时间都小于 Watermark 时，该窗口将被触发并输出计算结果。因此，Watermark 的产生方式和大小直接影响到窗口的触发时间和结果。在 Flink 中，可以通过自定义 WatermarkGenerator 的方式来生成 Watermark。

相关问题

flink watermark传递机制

Flink中的Watermark是用来表示事件时间进展的，它是一种特殊的数据记录，包含了一个时间戳。Watermark的引入是为了解决乱序事件的问题，即在事件时间模式下，数据到达的顺序可能与事件实际发生的顺序不一致。Flink通过Watermark来告诉系统，事件时间已经到达了某个时间点，之前的所有事件都已经到达了系统，可以进行相应的计算。

在Flink中，Watermark是由Source Function生成的，Source Function会将Watermark插入到数据流中。当一个Operator接收到一个Watermark时，它会将这个Watermark向下游传递。如果一个Operator接收到的所有输入流中的Watermark都比当前Operator维护的Watermark要早，那么当前Operator就会将自己维护的Watermark更新为最小值，并向下游传递这个新的Watermark。

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。