[Flink] Flink的waterMark的通俗理解

2019/04/10 10:10
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导读

Flink 为实时计算提供了三种时间,即事件时间(event time)、摄入时间(ingestion time)和处理时间(processing time)。

遇到的问题:

假设在一个5秒的Tumble窗口,有一个EventTime是 11秒的数据,在第16秒时候到来了。图示第11秒的数据,在16秒到来了,如下图:该如何处理迟到数据

undefined

什么是Watermark

Watermark的关键点:

  • 目的:处理EventTime 窗口计算
  • 本质:时间戳
  • 生成方式:Punctuated和Periodic(常用)
  • 特性:单调递增

Watermark的产生方式

  • Punctuated

    数据流中每一个递增的EventTime都会产生一个Watermark。

  • Periodic(推荐)

    周期性的(一定时间间隔或者达到一定的记录条数)产生一个Watermark。

Watermark解决的问题

上面的问题在于如何将迟来的EventTime 位11的元素正确处理?

当Watermark的时间戳等于Event中携带的EventTime时候,上面场景(Watermark=EventTime)的计算结果如下:

undefined

如果想正确处理迟来的数据可以定义Watermark生成策略为 Watermark = EventTime -5s, 如下:

undefined

WaterMark的例子

设置WaterMark步骤:

1.设置StreamTime Characteristic为Event Time,即设置流式时间窗口(也可以称为流式时间特性)

2.创建的DataStreamSource调用assignTimestampsAndWatermarks方法,并设置WaterMark种类:AssignerWithPeriodicWatermarks / AssignerWithPunctuatedWatermarks

或者 实现AssignerWithPeriodicWatermarks接口 / 实现AssignerWithPunctuatedWatermarks接口

3.重写getCurrentWatermark与extractTimestamp方法

getCurrentWatermark方法:获取当前的水位线

extractTimestamp方法:提取数据流中的时间戳(必须显式的指定数据中的Event Time)

实例

通过一段程序,实践一下WaterMark的设定以及WaterMark的工作方式

数据示例

key + 时间戳

hello,1553503210000 

程序说明

1.使用Socket模拟接收数据

2.设置WaterMark

设置的逻辑:在第一条数据进来时,设置WaterMark为0,指定第一条数据的时间戳后,获取该时间戳与当前 WaterMark的最大值,并将最大值设置为下一条数据的WaterMark,以此类推

3.进行map基础转换,将String转换为Tuple2<String,String>

4.根据Key分组

5.使用滚动Event Time窗口,将5秒内的同组数据,进行Fold拼接输出

代码如下:

package waterMark;

import org.apache.flink.api.common.functions.FoldFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;


import javax.annotation.Nullable;

/**
 * waterMark实例
 *
 * @author lixiyan
 * @date 2019/10/22 4:45 PM
 */
public class MainWaterMark001 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
        SingleOutputStreamOperator<String> dataStream = env.socketTextStream("localhost", 12345)
                .assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks<String>() {
                    // 当前时间戳
                    long currentTimeStamp = 0L;
                    // 允许的迟到数据
                    long maxDelayAllowed = 0L;
                    // 当前水位线
                    long currentWaterMark;

                    @Nullable
                    @Override
                    public Watermark getCurrentWatermark() {
                        currentWaterMark = currentTimeStamp - maxDelayAllowed;
                        System.out.println("当前水位线:" + currentWaterMark);
                        return new Watermark(currentWaterMark);
                    }

                    @Override
                    public long extractTimestamp(String s, long l) {
                        String[] arr = s.split(",");
                        long timeStamp = Long.parseLong(arr[1]);
                        currentTimeStamp = Math.max(timeStamp, currentTimeStamp);
                        System.out.println("Key:" + arr[0] + ",EventTime:" + timeStamp + ",水位线:" + currentWaterMark);
                        return timeStamp;
                    }
                });

        dataStream.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, String>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, String> map(String s) throws Exception {
                return new Tuple2<String, String>(s.split(",")[0], s.split(",")[1]);
            }
        }).keyBy(0).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .fold("Start:", new FoldFunction<Tuple2<String, String>, String>() {
                    @Override
                    public String fold(String s, Tuple2<String, String> o) throws Exception {
                        return s + " - " + o.f1;
                    }
                }).print();

        env.execute("MainWaterMark001");

    }
}

开启9999端口,并输入第一条数据:

hello,1553503185000

那么,我先假设后续的数据Event Time间隔为1秒,推断一下WaterMark的设定,如下图所示

1.第一条数据的Event Time为1553503185000,那么当前窗口时间为:1553503185000 -> 1553503189000,即下图中红色框线

2.第一条数据进来时,这条数据之前的WaterMark为0,当第一条数据已经进入后,指定Event Time位置,并与现在的WaterMark比较,将两者中大的那个值设置为新的WaterMark,那么当前数据的WaterMark为1553503185000

3.第二条数据进来时,前一条数据的WaterMark为1553503185000,第二条数据的Event Time比之前的WaterMark大,于是更新WaterMark,将当前的WaterMark更新为1553503186000,但还没到窗口触发时间,不进行计算

4.后面几个以此类推,直到Event Time为:1553503190000的数据进来的时候,前一条数据的WaterMark为1553503189000,于是更新当前的WaterMark为155350390000,==Flink认为1553503190000之前的数据都已经到达,且达到了窗口的触发条件,开始进行计算==

undefined

根据上面的推断,启动程序验证一下

先启动监听9999端口,再启动Flink程序,并向端口监听终端输入以下内容:

hello,1553503185000
hello,1553503186000
hello,1553503187000
hello,1553503188000
hello,1553503189000
hello,1553503190000

Flink输出结果:

Key:hello,EventTime:1553503185000,水位线:0
Key:hello,EventTime:1553503186000,水位线:1553503185000
Key:hello,EventTime:1553503187000,水位线:1553503186000
Key:hello,EventTime:1553503188000,水位线:1553503187000
Key:hello,EventTime:1553503189000,水位线:1553503188000
Key:hello,EventTime:1553503190000,水位线:1553503189000
2> Start: - 1553503185000 - 1553503186000 - 1553503187000 - 1553503188000 - 1553503189000

通过结果可以发现,Flink在指定WaterMark时,==先调用extractTimestamp方法,再调用getCurrentWatermark方法==, 所以打印信息中的WaterMark为上一条数据的WaterMark,并非当前的WaterMark

为了验证这个结论,修改一下代码:

@Nullable
@Override
public Watermark getCurrentWatermark() {
    currentWaterMark = currentTimeStamp - maxDelayAllowed;
    System.out.println("当前水位线:" + currentWaterMark);
    return new Watermark(currentWaterMark);
}

@Override
public long extractTimestamp(String s, long l) {
    String[] arr = s.split(",");
    long timeStamp = Long.parseLong(arr[1]);
    currentTimeStamp = Math.max(timeStamp, currentTimeStamp);
    System.out.println("Key:" + arr[0] + ",EventTime:" + timeStamp + ",前一条数据的水位线:" + currentWaterMark);
    return timeStamp;
}

在监听终端输入同一批数据:

hello,1553503185000
hello,1553503186000
hello,1553503187000
hello,1553503188000
hello,1553503189000
hello,1553503190000

Flink输出结果:

Key:hello,EventTime:1553503185000,前一条数据的水位线:0
当前水位线:1553503185000

Key:hello,EventTime:1553503186000,前一条数据的水位线:1553503185000
当前水位线:1553503186000

Key:hello,EventTime:1553503187000,前一条数据的水位线:1553503186000
当前水位线:1553503187000

Key:hello,EventTime:1553503188000,前一条数据的水位线:1553503187000
当前水位线:1553503188000

Key:hello,EventTime:1553503189000,前一条数据的水位线:1553503188000
当前水位线:1553503189000

Key:hello,EventTime:1553503190000,前一条数据的水位线:1553503189000
当前水位线:1553503190000
2> Start: - 1553503185000 - 1553503186000 - 1553503187000 - 1553503188000 - 1553503189000

通过上面的结果,验证了之前的结论,在设置WaterMark方法中,==先调用extractTimestamp方法,再调用getCurrentWatermark方法==

数据乱序

上面的实例,Event Time是有序,现在来做一下数据乱序的场景模拟

启动程序,在监听终端中输入如下数据:

其中,在触发了了第一个窗口计算后,又来了两条迟到数据hello,1553503187000,hello,1553503186000

hello,1553503185000
hello,1553503186000
hello,1553503187000
hello,1553503188000
hello,1553503189000
hello,1553503190000
hello,1553503187000
hello,1553503186000
hello,1553503191000
hello,1553503192000
hello,1553503193000
hello,1553503194000
hello,1553503195000

Flink结果:

Key:hello,EventTime:1553503185000,前一条数据的水位线:0
当前水位线:1553503185000

Key:hello,EventTime:1553503186000,前一条数据的水位线:1553503185000
当前水位线:1553503186000

Key:hello,EventTime:1553503187000,前一条数据的水位线:1553503186000
当前水位线:1553503187000

Key:hello,EventTime:1553503188000,前一条数据的水位线:1553503187000
当前水位线:1553503188000

Key:hello,EventTime:1553503189000,前一条数据的水位线:1553503188000
当前水位线:1553503189000

Key:hello,EventTime:1553503190000,前一条数据的水位线:1553503189000
当前水位线:1553503190000
2> Start: - 1553503185000 - 1553503186000 - 1553503187000 - 1553503188000 - 1553503189000
当前水位线:1553503190000

Key:hello,EventTime:1553503187000,前一条数据的水位线:1553503190000
当前水位线:1553503190000

Key:hello,EventTime:1553503186000,前一条数据的水位线:1553503190000
当前水位线:1553503190000

Key:hello,EventTime:1553503191000,前一条数据的水位线:1553503190000
当前水位线:1553503191000

Key:hello,EventTime:1553503192000,前一条数据的水位线:1553503191000
当前水位线:1553503192000

Key:hello,EventTime:1553503193000,前一条数据的水位线:1553503192000
当前水位线:1553503193000

Key:hello,EventTime:1553503194000,前一条数据的水位线:1553503193000
当前水位线:1553503194000

Key:hello,EventTime:1553503195000,前一条数据的水位线:1553503194000
当前水位线:1553503195000
2> Start: - 1553503190000 - 1553503191000 - 1553503192000 - 1553503193000 - 1553503194000

从结果中可以看到,在第二个窗口中,那两条迟到数据并没有进行处理,这个就是迟到丢弃。

乱序时间的设置:

为了解决上面的问题,我们允许Flink处理延迟以5秒内的迟到数据

修改最大乱序时间

long maxDelayAllowed = 5000l;

在监听终端中,输入数据

hello,1553503185000
hello,1553503186000
hello,1553503187000
hello,1553503188000
hello,1553503189000
hello,1553503190000
hello,1553503187000
hello,1553503186000
hello,1553503191000
hello,1553503192000
hello,1553503193000
hello,1553503194000
hello,1553503195000

Flink输出结果:

Key:hello,EventTime:1553503185000,前一条数据的水位线:-5000
当前水位线:1553503180000

Key:hello,EventTime:1553503186000,前一条数据的水位线:1553503180000
当前水位线:1553503181000

Key:hello,EventTime:1553503187000,前一条数据的水位线:1553503181000
当前水位线:1553503182000

Key:hello,EventTime:1553503188000,前一条数据的水位线:1553503182000
当前水位线:1553503183000

Key:hello,EventTime:1553503189000,前一条数据的水位线:1553503183000
当前水位线:1553503184000

Key:hello,EventTime:1553503190000,前一条数据的水位线:1553503184000
当前水位线:1553503185000

Key:hello,EventTime:1553503187000,前一条数据的水位线:1553503185000
当前水位线:1553503185000

Key:hello,EventTime:1553503186000,前一条数据的水位线:1553503185000
当前水位线:1553503185000

Key:hello,EventTime:1553503191000,前一条数据的水位线:1553503185000
当前水位线:1553503186000

Key:hello,EventTime:1553503192000,前一条数据的水位线:1553503186000
当前水位线:1553503187000

Key:hello,EventTime:1553503193000,前一条数据的水位线:1553503187000
当前水位线:1553503188000

Key:hello,EventTime:1553503194000,前一条数据的水位线:1553503188000
当前水位线:1553503189000

Key:hello,EventTime:1553503195000,前一条数据的水位线:1553503189000
当前水位线:1553503190000
2> Start: - 1553503185000 - 1553503186000 - 1553503187000 - 1553503188000 - 1553503189000 - 1553503187000 - 1553503186000

可以看到,设置了最大允许乱序时间后,WaterMark要比原来低5秒,可以对延迟5秒内的数据进行处理,窗口的触发条件也同样会往后延迟

关于延迟时间,请结合业务场景进行设置

至此,WaterMark实例就写完了

总结

一开始,你先不要把Windowing、WaterMark、Trigger三者混在一起去考虑最终输出的结果是什么,建议独立考虑清楚这三者都做了什么,以及三者之间的依赖关系是什么:

1、Windowing:就是负责该如何生成Window,比如Fixed Window、Slide Window,当你配置好生成Window的策略时,Window就会根据时间动态生成,最终得到一个一个的Window,包含一个时间范围:[起始时间, 结束时间),它们是一个一个受限于该时间范围的事件记录的容器,每个Window会收集一堆记录,满足指定条件会触发Window内事件记录集合的计算处理。

2、WaterMark:它其实不太好理解,可以将它定义为一个函数E=f(P),当前处理系统的处理时间P,根据一定的策略f会映射到一个事件时间E,可见E在坐标系中的表现形式是一条曲线,根据f的不同曲线形状也不同。假设,处理时间12:00:00,我希望映射到事件时间11:59:30,这时对于延迟30秒以内(事件时范围11:59:30~12:00:00)的事件记录到达处理系统,都指派到时间范围包含处理时间12:00:00这个Window中。事件时间超过12:00:00的就会由Trigger去做补偿了。

3、Trigger:为了满足实际不同的业务需求,对上述事件记录指派给Window未能达到实际效果,而做出的一种补偿,比如事件记录在WaterMark时间戳之后到达事件处理系统,因为已经在对应的Window时间范围之后,我有很多选择:选择丢弃,选择是满足延迟3秒后还是指派给该Window,选择只接受对应的Window时间范围之后的5个事件记录,等等,这都是满足业务需要而制定的触发Window重新计算的策略,所以非常灵活。

本文由博客群发一文多发等运营工具平台 OpenWrite 发布

原文出处:https://www.cnblogs.com/lixiyan/p/12603532.html

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