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Flink 支持三种时间语义

在 Apache Flink 中,时间在流处理中是一个重要的概念,而时间语义则用于定义事件发生的时间。Flink 支持三种时间语义,分别是:

  1. Processing Time(处理时间):
    • 以机器的系统时间为基准,每个事件被处理时的时间。
    • 这是最简单和最低开销的时间概念,因为不需要处理事件中的时间戳信息。
    • 处理时间应用程序通常对延迟敏感性不高。
// 示例:在 Flink 程序中使用处理时间
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<MyEvent> stream = env.addSource(new MyEventSource());
stream.keyBy(MyEvent::getKey).timeWindow(Time.seconds(10)).process(new MyProcessWindowFunction());
  1. Event Time(事件时间):
    • 以事件的时间戳为基准,这是数据产生的实际时间。
    • 适用于乱序事件的场景,可以通过水位线(watermark)来处理迟到的事件。
    • 需要在数据中包含准确的时间戳信息。
// 示例:在 Flink 程序中使用事件时间
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<MyEvent> stream = env.addSource(new MyEventSource());
stream.assignTimestampsAndWatermarks(new MyTimestampExtractor()).keyBy(MyEvent::getKey).timeWindow(Time.seconds(10)).process(new MyProcessWindowFunction());
  1. Ingestion Time(摄入时间):
    • 以事件进入 Flink 的时间为基准。
    • 通常是事件进入 Flink 的 Source 算子的时间。
    • 摄入时间介于处理时间和事件时间之间,适用于不需要关注数据源的实际时间戳,但又不想使用处理时间的场景。
// 示例:在 Flink 程序中使用摄入时间
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<MyEvent> stream = env.addSource(new MyEventSource());
stream.assignTimestampsAndWatermarks(new IngestionTimeExtractor()).keyBy(MyEvent::getKey).timeWindow(Time.seconds(10)).process(new MyProcessWindowFunction());

在 Flink 中,可以通过 StreamExecutionEnvironmentsetStreamTimeCharacteristic() 方法来设置时间语义。例如:

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

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