Flink Table 基于Processing Time、Event Time的多种Window实现

Flink提供Table Api统一批流入口,使用该Api处理流简洁易用。博客介绍了Flink Table基于Processing Time和Event Time的多种Window实现,还给出了基于这两种时间的Window实现示例代码,涉及Tumble Window、Slide Window、Session Window。

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Flink Table 基于Processing Time、Event Time的多种Window实现

Flink 提供了Table Api,用来统一批流入口,使用Flink Table Api,直接处理流,会特别的简洁,易用。下面来看下使用Flink Table Api实现 Tumble Window(翻滚窗口)、Slide Window(滑动窗口)、Session Window(会话)。

一、基于Processing Time的Window实现示例代码
public class SqlTumbleWindowProcessTimeStream {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // ProcessingTime
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        Properties p = new Properties();
        p.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        p.setProperty("group.id", "test");

        Kafka kafka = new Kafka().properties(p).topic("user").version("0.10");

        Schema schema = new Schema()
                .field("userId", Types.STRING)
                .field("name", Types.STRING)
                .field("age", Types.STRING)
                .field("sex", Types.STRING)
                .field("createTime", Types.BIG_DEC)
                .field("updateTime", Types.BIG_DEC)
                // 设置 Processing Time
                .field("procTime", Types.SQL_TIMESTAMP).proctime();

        tableEnv.connect(kafka)
                .withSchema(schema)
                .withFormat(new Json().deriveSchema())
                .inAppendMode()
                .registerTableSource("Users");

        Table table = tableEnv.sqlQuery("select * from Users");
        tableEnv.toAppendStream(table, TypeInformation.of(Row.class)).print("row:");

		// tumble window
        Table table1 = tableEnv.sqlQuery("SELECT userId, TUMBLE_START(procTime, INTERVAL '1' MINUTE) AS rStart, COUNT(1) AS countNum from Users GROUP BY TUMBLE(procTime, INTERVAL '1' MINUTE),userId");
        tableEnv.toAppendStream(table1, TypeInformation.of(Row.class)).print("tumble:");

        // tumble window,这里试下TUMBLE_END、TUMBLE_PROCTIME api
        Table table2 = tableEnv.sqlQuery("SELECT userId,TUMBLE_START(procTime, INTERVAL '1' MINUTE) AS rStart, TUMBLE_END(procTime, INTERVAL '1' MINUTE) AS rEnd, TUMBLE_PROCTIME(procTime,INTERVAL '1' MINUTE) AS pTime,COUNT(1) AS countNum from Users GROUP BY TUMBLE(procTime, INTERVAL '1' MINUTE),userId");
        tableEnv.toAppendStream(table2, TypeInformation.of(Row.class)).print("tumble2:");

        // HOP()表示slide window
        Table table3 = tableEnv.sqlQuery("SELECT userId,HOP_START(procTime, INTERVAL '1' MINUTE,INTERVAL '5' MINUTE) as hStart,COUNT(1) AS countNum from Users GROUP BY HOP(procTime,INTERVAL '1' MINUTE,INTERVAL '5' MINUTE),userId");
        tableEnv.toAppendStream(table3, TypeInformation.of(Row.class)).print("hop:");

        // session window
        Table table4 = tableEnv.sqlQuery("SELECT userId,SESSION_START(procTime,INTERVAL '1' MINUTE) AS sStart,COUNT(1) AS countNum from Users GROUP BY SESSION(procTime,INTERVAL '1' MINUTE),userId");
        tableEnv.toAppendStream(table4, TypeInformation.of(Row.class)).print("session:");

        env.execute("SqlTumbleWindowProcessTimeStream");
    }
}
二、基于Event Time的Window实现示例代码
public class SqlTumbleWindowEventTimeStream {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        Properties p = new Properties();
        p.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        p.setProperty("group.id", "test");

        Kafka kafka = new Kafka().properties(p).topic("user").version("0.10");

        Schema schema = new Schema()
                .field("userId", Types.STRING)
                .field("name", Types.STRING)
                .field("age", Types.STRING)
                .field("sex", Types.STRING)
                //.field("createTime", Types.BIG_DEC)
                .field("updateTime", Types.BIG_DEC)
                // 设置 rowtime,把字段timestamp设置为Event Time的水印时间戳
                .field("rowTime", Types.SQL_TIMESTAMP).rowtime(new Rowtime().timestampsFromField("createTime").watermarksPeriodicBounded(60000));

        tableEnv.connect(kafka)
                .withSchema(schema)
                .withFormat(new Json().deriveSchema())
                .inAppendMode()
                .registerTableSource("Users");

        Table table = tableEnv.sqlQuery("select * from Users");
        tableEnv.toAppendStream(table, TypeInformation.of(Row.class)).print("row:");

        Table table1 = tableEnv.sqlQuery("SELECT userId, TUMBLE_START(rowTime, INTERVAL '1' MINUTE) AS rStart, COUNT(1) AS countNum from Users GROUP BY TUMBLE(rowTime, INTERVAL '1' MINUTE),userId");
        tableEnv.toAppendStream(table1, TypeInformation.of(Row.class)).print("tumble:");

        Table table2 = tableEnv.sqlQuery("SELECT userId,TUMBLE_START(rowTime, INTERVAL '1' MINUTE) AS rStart, TUMBLE_END(rowTime, INTERVAL '1' MINUTE) AS rEnd, TUMBLE_ROWTIME(rowTime,INTERVAL '1' MINUTE) AS pTime,COUNT(1) AS countNum from Users GROUP BY TUMBLE(rowTime, INTERVAL '1' MINUTE),userId");
        tableEnv.toAppendStream(table2, TypeInformation.of(Row.class)).print("tumble2:");

        Table table3 = tableEnv.sqlQuery("SELECT userId,HOP_START(rowTime, INTERVAL '1' MINUTE,INTERVAL '5' MINUTE) as hStart,COUNT(1) AS countNum from Users GROUP BY HOP(rowTime,INTERVAL '1' MINUTE,INTERVAL '5' MINUTE),userId");
        tableEnv.toAppendStream(table3, TypeInformation.of(Row.class)).print("hop:");

        Table table4 = tableEnv.sqlQuery("SELECT userId,SESSION_START(rowTime,INTERVAL '1' MINUTE) AS sStart,COUNT(1) AS countNum from Users GROUP BY SESSION(rowTime,INTERVAL '1' MINUTE),userId");
        tableEnv.toAppendStream(table4, TypeInformation.of(Row.class)).print("session:");

        env.execute("SqlTumbleWindowProcessTimeStream");
    }
}
<think>好的,用户之前问了关于Flink SQL实现窗口的问题,现在他们又想知道Flink中的event_time和process_time的区别。我需要详细解释这两个概念,并且可能还要说明它们在Flink SQL中的使用方式。 首先,我需要确认用户对事件时间和处理时间的理解程度。之前的回答中已经提到了在定义表时需要指定时间属性和水印,所以用户可能已经有了一定的基础,但需要更深入的解释。 用户可能是在实际应用中遇到了时间语义的问题,比如数据乱序或者延迟,或者他们想知道如何选择合适的时间类型来处理不同的场景。需要分别解释事件时间和处理时间的定义、特点、适用场景以及在Flink中的实现方法。 接下来,我应该比较两者的区别,包括准确性、资源消耗、延迟处理等方面,这样用户可以根据自己的需求选择合适的时间语义。同时,要给出配置示例,比如在DDL中如何定义事件时间和水印,以及处理时间的虚拟列。 还要考虑用户可能的疑问,比如水印的作用,处理时间是否会有乱序问题,以及窗口触发时机的不同。此外,需要提醒用户事件时间适用于需要准确性的场景,而处理时间适用于低延迟但不需要精确结果的场景。 最后,通过一个对比表格来总结两者的差异,帮助用户快速理解。同时,给出选择建议,帮助用户根据具体需求做出决策。确保语言简洁明了,避免使用过多技术术语,但又要准确无误。</think>在 Apache Flink 中,**时间语义**(Time Semantics)是流处理的核心概念,而 **Event Time**(事件时间)和 **Processing Time**(处理时间)是最常用的两种时间类型。以下是它们的详细说明和对比: --- ### **1. Event Time(事件时间)** #### **定义** - **事件时间**是数据自身携带的时间戳,表示事件实际发生的时间(例如:传感器数据生成时间、用户点击按钮的时间)。 - **特点**: - 与数据内容强相关,独立于系统处理时间。 - 能够处理乱序事件(通过水印机制)。 - 计算结果具有确定性(无论处理速度如何,结果一致)。 #### **核心机制** - **水印(Watermark)**: - 用于跟踪事件时间的进度,表示“在此时间之前的数据应该已经到达”。 - 通过设置最大允许的乱序时间(例如 `WATERMARK FOR rowtime AS rowtime - INTERVAL '5' SECOND`),Flink 会延迟触发窗口计算,等待可能的迟到数据。 - **窗口触发条件**: - 当水印时间 ≥ 窗口结束时间时,窗口才会触发计算。 #### **适用场景** - 需要处理**乱序数据**(如网络延迟、分布式系统)。 - 要求**结果准确性**(如统计某时间段内的实际事件数量)。 - 例如:金融交易时间统计、日志事件分析。 #### **配置方式(Flink SQL)** ```sql CREATE TABLE events ( event_id STRING, event_time TIMESTAMP(3), -- 定义事件时间字段,并设置水印(允许5秒乱序) WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND ) WITH (...); ``` --- ### **2. Processing Time(处理时间)** #### **定义** - **处理时间**是数据被 Flink 算子处理的系统时间(即机器本地时间)。 - **特点**: - 与数据内容无关,完全依赖系统时钟。 - 无法处理乱序事件(数据按到达顺序处理)。 - 计算结果可能因处理速度不同而变化(非确定性)。 #### **核心机制** - **无水印**: - 处理时间不需要水印,窗口直接根据系统时间触发。 - **窗口触发条件**: - 当系统时间 ≥ 窗口结束时间时,立即触发计算。 #### **适用场景** - 需要**低延迟**(快速响应,无需等待乱序数据)。 - 对结果准确性要求不高(如实时监控仪表盘)。 - 例如:实时流量统计、简单的报警规则。 #### **配置方式(Flink SQL)** ```sql CREATE TABLE events ( event_id STRING, -- 定义处理时间字段(虚拟列,自动生成) proc_time AS PROCTIME() ) WITH (...); ``` --- ### **3. 对比总结** | **特性** | **Event Time** | **Processing Time** | |-----------------------|---------------------------------|--------------------------------| | **时间来源** | 数据自身的时间戳 | Flink 处理时的系统时间 | | **乱序处理** | 支持(通过水印) | 不支持 | | **结果确定性** | 确定性(与处理顺序无关) | 非确定性(依赖处理速度) | | **延迟** | 较高(需等待水印) | 极低(立即触发) | | **资源消耗** | 较高(需维护水印和状态) | 较低 | | **典型场景** | 离线分析、精确统计 | 实时监控、低延迟响应 | --- ### **4. 如何选择?** - **用 Event Time**: - 需要处理乱序数据。 - 要求结果与事件实际发生时间严格一致(如计费系统)。 - **用 Processing Time**: - 需要最低延迟,容忍近似结果。 - 数据本身无时间戳,或时间戳不重要。 --- ### **5. 示例代码** #### **Event Time 窗口(Flink SQL)** ```sql SELECT TUMBLE_START(event_time, INTERVAL '1' HOUR) AS window_start, COUNT(*) AS events_count FROM events GROUP BY TUMBLE(event_time, INTERVAL '1' HOUR); ``` #### **Processing Time 窗口(Flink SQL)** ```sql SELECT TUMBLE_START(proc_time, INTERVAL '1' HOUR) AS window_start, COUNT(*) AS events_count FROM events GROUP BY TUMBLE(proc_time, INTERVAL '1' HOUR); ``` --- ### **6. 注意事项** - **水印策略**:Event Time 需合理设置水印的延迟时间(如 `WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND`),过小可能导致数据被丢弃,过大可能增加延迟。 - **迟到数据**:Event Time 可通过 `ALLOW_LATENESS` 配置允许窗口关闭后处理迟到数据。 - **性能权衡**:Event Time 更适合准确性要求高的场景,但需付出更高的资源成本。 通过合理选择时间语义,可以更好地平衡流处理系统的准确性、延迟和资源消耗。
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