MySQL Flink Watermark实现事件时间处理的关键技术

1.概述

生活中有种场景：

车辆进入隧道，信号不好，出了隧道后，信号就正常了。

正常情况下，车辆进入隧道后，如果车辆正常，没有事故，会正常驶出隧道。

在正常的隧道行驶过程中，可能会因为信号的原因，导致数据没有像信号正常的时候那么快到达。

也就是说，这种情况下，数据出现了延迟。我们把这种延迟数据称之为迟到数据。

生活中，这种场景非常多，比如：车辆进入地下车库，手机欠费，网络抖动等。这都属于生活的正常情况。无法避免。

程序中，一般不会允许数据丢失。所以，我们程序会推出一些机制来保证迟到数据被正常处理。

Watermark就是用来保证正常迟到的数据被正确的处理。

Watermark，也叫水印，或者是水位线。用来处理一定程度下的延迟数据。

2.SQL案例-演示Watermark为零的情况

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#1.创建表 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.数据查询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Watermark不为零的情况

Watermark不为零，就有可能是两种情况：

• 小于0，窗口会提前触发计算，这种情况在实际应用不存在，所以这里也不讨论
• 大于0，窗口会延迟触发计算，延迟的时间就是我们设置的Watermark的值

这里，我们主要是讨论Watermark>0的情况。

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#1.创建表 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的解释 WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '2' SECOND 这里的2，表示，数据允许延迟2秒钟到达，窗口会在(正常结束+延迟时间)后触发计算 #3.查询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 );

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