目錄

• 1.概述
• 2.SQL案例-演示W(wǎng)atermark為零的情況
• 3.SQL案例-演示W(wǎng)atermark不為零的情況

1.概述

生活中有種場景：

車輛進入隧道，信號不好，出了隧道后，信號就正常了。

正常情況下，車輛進入隧道后，如果車輛正常，沒有事故，會正常駛出隧道。

在正常的隧道行駛過程中，可能會因為信號的原因，導致數(shù)據(jù)沒有像信號正常的時候那么快到達。

也就是說，這種情況下，數(shù)據(jù)出現(xiàn)了延遲。我們把這種延遲數(shù)據(jù)稱之為遲到數(shù)據(jù)。

生活中，這種場景非常多，比如：車輛進入地下車庫，手機欠費，網(wǎng)絡抖動等。這都屬于生活的正常情況。無法避免。

程序中，一般不會允許數(shù)據(jù)丟失。所以，我們程序會推出一些機制來保證遲到數(shù)據(jù)被正常處理。

Watermark就是用來保證正常遲到的數(shù)據(jù)被正確的處理。

Watermark，也叫水印，或者是水位線。用來處理一定程度下的延遲數(shù)據(jù)。

2.SQL案例-演示W(wǎng)atermark為零的情況

#1.創(chuàng)建表
CREATE TABLE source_table ( 
 user_id STRING, 
 price BIGINT,
 `timestamp` bigint,
 row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),
 watermark for row_time as row_time - interval "0" second
) WITH (
  "connector" = "socket",
  "hostname" = "node1", 
  "port" = "9999",
  "format" = "csv"
);
#2.數(shù)據(jù)查詢SQL
select 
user_id,
count(*) as pv,
sum(price) as sum_price,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval "5" second) AS STRING)) * 1000  as window_start,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_end(row_time, interval "5" second) AS STRING)) * 1000  as window_end
from source_table
group by
    user_id,
    tumble(row_time, interval "5" second);

3.SQL案例-演示W(wǎng)atermark不為零的情況

Watermark不為零，就有可能是兩種情況：

• 小于0，窗口會提前觸發(fā)計算，這種情況在實際應用不存在，所以這里也不討論
• 大于0，窗口會延遲觸發(fā)計算，延遲的時間就是我們設置的Watermark的值

這里，我們主要是討論Watermark>0的情況。

#1.創(chuàng)建表
CREATE TABLE source_table ( 
 user_id STRING, 
 price BIGINT,
 `timestamp` bigint,
 row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),
 watermark for row_time as row_time - interval "2" second
) WITH (
  "connector" = "socket",
  "hostname" = "node1", 
  "port" = "9999",
  "format" = "csv"
);
#2.Watermark的解釋
WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL "2" SECOND
這里的2，表示，數(shù)據(jù)允許延遲2秒鐘到達，窗口會在(正常結(jié)束+延遲時間)后觸發(fā)計算
#3.查詢SQL
select 
user_id,
count(*) as pv,
sum(price) as sum_price,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval "5" second) AS STRING)) * 1000  as window_start,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_end(row_time, interval "5" second) AS STRING)) * 1000  as window_end
from source_table
group by
    user_id,
    tumble(row_time, interval "5" second);

到此這篇關于MySQL Flink Watermark實現(xiàn)事件時間處理的關鍵技術的文章就介紹到這了,更多相關MySQL Flink Watermark內(nèi)容請搜索以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持！