FlinkSql窗口概念,及水印使用

本文介绍FlinkSQL窗口概念,包括滚动、滑动和会话窗口的特点与语法。还阐述了Flink提供的几种水印策略,如最严格水印策略和容忍一定延迟的策略。在双流join场景下,说明了水印获取方式,并介绍了Interval Join的实现及关联条件。
FlinkSQL窗口概念:

FlinkSQL窗口有三种表现形式,分别为滚动窗口,滑动窗口,会话窗口三种形式,下面具体介绍一下三种窗口使用方法。

滚动窗口:窗口有固定大小,窗口不会叠加
滑动窗口:窗口有固定大小,窗口会叠加
会话窗口:窗口无固定大小,根据数据到来的情况自动划分窗口大小,窗口不会叠加

滚动窗口:

滚动窗口的特点是:有固定大小,窗口中的数据不会重叠,如下图所示。

在这里插入图片描述
滚动窗口的语法:

slideSize 控制窗口开窗范围和窗口的滑动大小
>select 
>	 user_id
>	,user_name
>	,count(user_id) as user_cnt
>	,tumble_start(timeCol,slideSize) as start_time
>	,tumber_end(timeCol,sildeSize) as end_time
>table
>group by 
>	 user_id
>	,user_name
>	,tumble(timeCol,slideSize)
滑动窗口:

滑动窗口的特点是:窗口大小固定,滑动间距固定,滑动有重合数据
在这里插入图片描述
滑动窗口的语法:

滑动窗口的语法与滚动窗口相比,只多了一个 slide 参数:
第一个slide_size控制窗口的滑动距离,第二个slide_size 控制窗口的开窗范围
select 
	 user_id
	,user_name
	,hop_start(timeCol,slide_size,slide_size) as start_time
	,hop_end(timeCol,slide_size,slide_size) as end_time
	,count(user_id) as user_cnt
from 
	table
group by 
	 user_id
	,user_name
	,hop(timeCol,silde_size,slide_size) 		
会话窗口:

会话窗口的特点是:定义一个会话窗口等待时间,假设在指定的时间间隔内没有出现事件则会话窗口关闭。
在这里插入图片描述
会话窗口的语法:

slide_size 定义的是前后窗口的等待间隔时间,当事件进来的时间与上一个事件时间间隔小于定义的等待窗口间隔则划分到一个会话里,否则会启动一个新的会话。
select 
	 user_id
	,user_name
	,session_start(timeCol,slide_size) as start_time
	,session_end(timeCol,slide_size) as end_time
	,count(user_id) user_cnt
from 
	table
group by 
	 user_id
	,user_name
	,session(timeCol,slide_size)		

flink提供了几种watermark策略

最严格水印策略:

watermark for rowtime_Col as ts
发出已观察到最大的时间戳,至少更大的最大的行被认为没有迟到。

容忍小于当前时间戳5秒的数据到达

watermark for rowtime_Col as ts intervel ‘5’ second
发出已观察到最大的时间戳减5秒,至少更大的最大的行被认为没有迟到(仅容忍比当前观察到的时间戳小5秒的数据到达,更小的数据将会被丢弃)

双流join的情况下,watermark的获取方式为:

1.分别计算俩条流的watermark
2.然后比对俩条流的watermark选取小的 ->CombineWatermark = min(watermark1,watermark2)

双流join关于的Interval Join的实现

Interval Join则没有window的概念,直接用时间戳作为关联的条件,更具表达力。由于流消息的无限性以及消息乱序的影响,本应关联上的消息可能进入处理系统的时间有较大差异,一条流中的消息,可能需要和另一条流的多条消息关联,因此流流关联时,通常需要类似如下关联条件

1. 等值条件如 a.id = b.id
2. 时间戳范围条件 : a.timestamp ∈ [b.timestamp + lowerBound; b.timestamp + upperBound]  b.timestamp + lowerBound <= a.timestamp and a.timestamp <= b.timestamp + upperBound

关联条件的含义
如a.id = b.id and b.timestamp - 1 minutes <= a.timestamp and a.timestamp <= b.timestamp + 2 minutes 即表明两条流中的两条消息如果满足a.id = b.id 并且两条消息的时间戳满足a.timestamp在[b.timestamp-1minute, b.timestamp + 2 minutes] 之间,则两条消息应当发生关联

<think>我们正在讨论FlinkSQL中写入Paimon表时如何定义水印。Paimon是一个流式数据湖存储,与Flink集成良好。在FlinkSQL中,定义水印通常是在创建表时使用`WATERMARK`语句。当我们将数据写入Paimon表时,如果希望该表支持基于事件时间的处理(如窗口计算),就需要在表定义中指定水印策略。步骤:1.创建Paimon表时,在表的DDL语句中定义水印。2.水印定义通常针对一个事件时间字段,并指定一个延迟时间。示例:假设我们有一个表,其中包含一个事件时间字段`event_time`,我们想将其作为水印的基础,并允许延迟3秒。注意:在FlinkSQL中创建Paimon表的语法与创建普通Flink表类似,但需要指定连接器为`paimon`,并指定相关参数(如存储路径)。以下是一个创建Paimon表并定义水印的示例DDL:```sqlCREATETABLEPaimonTable(user_idINT,event_timeTIMESTAMP(3),WATERMARKFORevent_timeASevent_time-INTERVAL'3'SECOND)WITH('connector'='paimon','path'='file:/path/to/table',--替换为实际路径'auto-create'='true'--如果表不存在则自动创建);```这样,当我们向这个表写入数据时,水印信息也会被写入,并且在后续的流处理中(例如从这个表读取数据进行窗口聚合)可以使用这个水印。重要说明:-水印定义仅对源表(在读取时)有意义,但我们在定义表时指定水印,这样当这个表被作为源使用时,水印策略就会生效。同时,当我们写入这个表时,Flink会保证水印的传递(如果写入的数据流中已经带有水印,那么表的水印定义将用于解释事件时间,但通常我们写入的数据流可能已经携带了水印,而表定义的水印则用于后续读取)。-在写入Paimon时,实际上我们是将数据流(可能已经带有水印)写入到Paimon表中。Paimon表会保存数据的事件时间信息,并且在后续作为源表被读取时,可以再次生成水印(基于表定义的水印策略)用于后续计算。因此,在写入Paimon之前,我们通常会在数据流中已经定义了水印(例如,在读取源数据时定义了水印),然后写入Paimon表。但是,为了让后续作业能够正确使用事件时间,我们需要在Paimon表定义中再次指定水印策略(因为Paimon表存储的是原始事件时间,而水印策略是计算逻辑的一部分,需要存储在表的元数据中以便后续查询使用)。另一种情况:如果我们没有在创建Paimon表时定义水印,那么后续从这个表读取时,就无法使用事件时间窗口等操作,除非在读取时再定义水印。但是,在表定义时定义水印是推荐做法,这样表就自包含事件时间信息。补充:在Flink中,水印是流处理中的一个概念,用于处理事件时间乱序。在表定义中指定水印,相当于在表的元数据中记录了如何从事件时间字段生成水印。这样,当这个表被作为流处理的源时,Flink会自动应用这个水印策略。因此,在写入Paimon表时,定义水印的关键就是在创建表的DDL中指定`WATERMARK`子句。注意:如果使用Flink的DataStreamAPI写入Paimon,则需要在DataStream中定义水印,然后通过DataStream转换成表并写入Paimon。但是,使用SQLDDL定义表结构(包括水印)是更常见的做法。参考:Paimon的文档中关于表定义的说明,通常支持与Flink类似的DDL语法。相关问题:1.在FlinkSQL中如何为Paimon表定义事件时间属性?2.在写入Paimon表时,水印信息是如何传递和保存的?3.从Paimon表读取数据时,水印是如何生成的?</think>在 Flink SQL 中向 Apache Paimon 表写入数据时定义水印,需在创建 Paimon 表的 DDL 语句中明确声明水印策略。以下是详细步骤和示例: ### 关键步骤 1. **定义事件时间字段** 在表结构中使用 `TIMESTAMP(3)` 类型声明事件时间列(精确到毫秒)。 2. **指定水印生成规则** 使用 `WATERMARK FOR [事件时间列] AS [表达式]` 语法定义水印策略,表达式通常包含延迟时间。 3. **配置 Paimon 连接器** 在 `WITH` 子句中设置 Paimon 连接器参数,包括存储路径和表属性。 ### 完整示例 ```sql CREATE TABLE PaimonSinkTable ( product_id STRING, event_time TIMESTAMP(3), -- 事件时间列 price DOUBLE, -- 定义水印:允许2秒延迟 WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '2' SECOND ) WITH ( 'connector' = 'paimon', -- 指定Paimon连接器 'path' = '/path/to/paimon_table', -- Paimon表存储路径 'auto-create'= 'true' -- 自动创建表(可选) ); ``` ### 写入数据示例 ```sql INSERT INTO PaimonSinkTable SELECT product_id, event_time, -- 源表需包含TIMESTAMP类型的事件时间字段 price FROM source_table; ``` ### 注意事项 1. **水印传递机制** Paimon 会持久化存储事件时间字段,但**水印策略本身不会存储**。读取 Paimon 表时需在查询中重新声明水印策略[^1]: ```sql SELECT * FROM PaimonSinkTable /* 读取时需重新定义水印 */ WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '2' SECOND ``` 2. **数据类型要求** 事件时间列必须为 `TIMESTAMP(3)` 类型,Paimon 会将其作为 `TIMESTAMP` 类型存储,精确到毫秒。 3. **时区处理** 建议所有时间字段使用 UTC 时区,避免时区转换问题: ```sql WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '2' SECOND ON event_time TO TIMESTAMP_LTZ(3) ``` ### 性能优化建议 - **设置检查点间隔**:在 Flink 配置中启用检查点(建议1分钟),确保水印推进 ```sql SET 'execution.checkpointing.interval' = '60s'; ``` - **分区配置**:在 Paimon 表定义中添加分区字段提升查询效率 ```sql 'partition' = 'dt' -- 按日期分区 ```
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