flink timer定时器

大数据开发 | Flink的Watermark(水印机制) 所以为了提高效率,一般会每隔一段时间生成一个水位线,这个水位线的时间戳,就是当前最新数据的时间戳,如图下图所示。比如,如果我们知道当前业务中事件的迟到时间不会超过5秒,那就可以将水位线的时间戳设为当前已有数据的最大时间戳减去5秒,相当于设置了5秒的延迟等待。比如map->reduce这样的操作,如果在map中编写了非常耗时间的代码,将会阻塞水位线的向下传播,因为水位线也是数据流中的一个事件,位于水位线前面的数据如果没有处理完毕,那么水位线不可能弯道超车绕过前面的数据向下游传播,也就是说会被前面的数据阻塞。 阅读详情

 

        SingleOutputStreamOperator<DataBean> watered = maped.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<DataBean>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO).withIdleness(Duration.ofMinutes(1)).withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<DataBean>() {
            @Override
            public long extractTimestamp(DataBean dataBean, long l) {
                return dataBean.getTs();
            }
        }));

        watered.keyBy(DataBean::getGuid).process(new KeyedProcessFunction<Long, DataBean, String>() {
            @Override
            public void processElement(DataBean value, KeyedProcessFunction<Long, DataBean, String>.Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                System.out.println("事件时间:" + value.getTs());
                long timermark = value.getTs() + 3000L;
                System.out.println("注册的timermark:" + timermark);
                ctx.timerService().registerEventTimeTimer(timermark);
                out.collect(JSONUtil.toJsonStr(value));
            }

            @Override
            public void onTimer(long timestamp, KeyedProcessFunction<Long, DataBean, String>.OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                System.out.println("触发了" + timestamp + "当前watermark:" + ctx.timerService().currentWatermark());
            }

        }).print();

Flink - sink时使用Timer定时器踩的坑 背景描述: 从kafka消费的数据落到Hbase中,源表的数据量较大,因此采用了mutator缓存1000条,或者累积1秒后,一起put。避免短时间内大量访问hbase regionServer,把hbase 干废了。 由于mutator的flush操作是在invoke()方法中触发的,而invoke方法只在数据达到sink算子时,才会被触发。因此在夜间数据比较稀疏时,数据的时效性取决于两条数据到达的时间间隔。 为解决这个问题,在open函数中初始化了一个Timer定时器,设置每秒中调用一次Invok 阅读详情

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