• 小记 Flink的waterMark的起始位置如何计算(源码分析)


     
    源码位置:
     .timeWindow(Time.milliseconds(1000L)) 
    timeWindow()
    def timeWindow(size: Time): WindowedStream[T, K, TimeWindow] = {
      new WindowedStream(javaStream.timeWindow(size))
    }
    

      

    javaStream.timeWindow(size)
    public WindowedStream<T, KEY, TimeWindow> timeWindow(Time size) {
       if (environment.getStreamTimeCharacteristic() == TimeCharacteristic.ProcessingTime) {
          return window(TumblingProcessingTimeWindows.of(size));
       } else {
          return window(TumblingEventTimeWindows.of(size));
       }
    }
    

      

    window(TumblingEventTimeWindows.of(size))
    public Collection<TimeWindow> assignWindows(Object element, long timestamp, WindowAssignerContext context) {
       if (timestamp > Long.MIN_VALUE) {
          if (staggerOffset == null) {
             staggerOffset = windowStagger.getStaggerOffset(context.getCurrentProcessingTime(), size);
          }
          // Long.MIN_VALUE is currently assigned when no timestamp is present
          long start = TimeWindow.getWindowStartWithOffset(timestamp, (globalOffset + staggerOffset) % size, size);
          return Collections.singletonList(new TimeWindow(start, start + size));
       } else {
          throw new RuntimeException("Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). " +
                "Is the time characteristic set to 'ProcessingTime', or did you forget to call " +
                "'DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)'?");
       }
    }
    

      

    TimeWindow.getWindowsStartWithOffset(timestamp,(globalOffset + staggerOffset) % size, size)
    public static long getWindowStartWithOffset(long timestamp, long offset, long windowSize) {
       return timestamp - (timestamp - offset + windowSize) % windowSize;
    }
    

      

    一直追到这个位置也就是WaterMark的计算公式
    timestamp - (timestamp - offset +windowSize)% windowSize;
    其中timestamp是我们每条数据元素本身自带的eventtime时间戳  windowSize是窗口时间也就是我们设置的。offset默认是0,主要是修改时区的,本次分析默认为0 
    因此公式可以简化为:timestamp -(timestamp + windowSize) % windowSize 
    一个数对自己取余数结果恒等于0 ,故再次简化为: timestamp - (timestamp % windowSize)
    也就是时间戳减去时间戳对窗口时间的余数 => 也就是timestamp对windowSize的整数倍。
    举个栗子: 假设元素时间戳为1547718199000  窗口大小为15000  单位均为毫秒
    起始位置= 1547718199000 - (1547718199000 - 0 + 15000) % 15000 
                  = 154771899000 - 4000 
                  = 154771895000
    所以第一个时间窗口为:[1547718195000 - 1547718210000)  前闭后开 , 后面的窗口以此类推 
    作者:于二黑
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