时间属性

Flink 可以基于几种不同的 时间 概念来处理数据。

• 处理时间 指的是执行具体操作时的机器时间（也称作”挂钟时间”）
• 事件时间 指的是数据本身携带的时间。这个时间是在事件产生时的时间。
• 摄入时间 指的是数据进入 Flink 的时间；在系统内部，会把它当做事件时间来处理。

对于时间相关的更多信息，可以参考 事件时间和Watermark。

本页面说明了如何在 Flink Table API & SQL 里面定义时间以及相关的操作。

时间属性介绍

像窗口（在 Table API 和 SQL ）这种基于时间的操作，需要有时间信息。因此，Table API 中的表就需要提供逻辑时间属性来表示时间，以及支持时间相关的操作。

每种类型的表都可以有时间属性，可以在用CREATE TABLE DDL创建表的时候指定、也可以在 DataStream 中指定、也可以在定义 TableSource 时指定。一旦时间属性定义好，它就可以像普通列一样使用，也可以在时间相关的操作中使用。

只要时间属性没有被修改，而是简单地从一个表传递到另一个表，它就仍然是一个有效的时间属性。时间属性可以像普通的时间戳的列一样被使用和计算。一旦时间属性被用在了计算中，它就会被物化，进而变成一个普通的时间戳。普通的时间戳是无法跟 Flink 的时间以及watermark等一起使用的，所以普通的时间戳就无法用在时间相关的操作中。

Table API 程序需要在 streaming environment 中指定时间属性：

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime); // default
// 或者:
// env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime);
// env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime) // default
// 或者:
// env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime)
// env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_stream_time_characteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)  # default
# 或者:
# env.set_stream_time_characteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime)
# env.set_stream_time_characteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

处理时间

处理时间是基于机器的本地时间来处理数据，它是最简单的一种时间概念，但是它不能提供确定性。它既不需要从数据里获取时间，也不需要生成 watermark。

共有三种方法可以定义处理时间。

在创建表的 DDL 中定义

处理时间属性可以在创建表的 DDL 中用计算列的方式定义，用 PROCTIME() 就可以定义处理时间。关于计算列，更多信息可以参考：CREATE TABLE DDL

CREATE TABLE user_actions (
  user_name STRING,
  data STRING,
  user_action_time AS PROCTIME() -- 声明一个额外的列作为处理时间属性
) WITH (
  ...
);
SELECT TUMBLE_START(user_action_time, INTERVAL '10' MINUTE), COUNT(DISTINCT user_name)
FROM user_actions
GROUP BY TUMBLE(user_action_time, INTERVAL '10' MINUTE);

在 DataStream 到 Table 转换时定义

处理时间属性可以在 schema 定义的时候用 .proctime 后缀来定义。时间属性一定不能定义在一个已有字段上，所以它只能定义在 schema 定义的最后。

DataStream<Tuple2<String, String>> stream = ...;
// 声明一个额外的字段作为时间属性字段
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user_name"), $("data"), $("user_action_time").proctime());
WindowedTable windowedTable = table.window(
        Tumble.over(lit(10).minutes())
            .on($("user_action_time"))
            .as("userActionWindow"));

val stream: DataStream[(String, String)] = ...
// 声明一个额外的字段作为时间属性字段
val table = tEnv.fromDataStream(stream, $"UserActionTimestamp", $"user_name", $"data", $"user_action_time".proctime)
val windowedTable = table.window(Tumble over 10.minutes on $"user_action_time" as "userActionWindow")

使用 TableSource 定义

处理时间属性可以在实现了 DefinedProctimeAttribute 的 TableSource 中定义。逻辑的时间属性会放在 TableSource 已有物理字段的最后

// 定义一个由处理时间属性的 table source
public class UserActionSource implements StreamTableSource<Row>, DefinedProctimeAttribute {
    @Override
    public TypeInformation<Row> getReturnType() {
        String[] names = new String[] {"user_name" , "data"};
        TypeInformation[] types = new TypeInformation[] {Types.STRING(), Types.STRING()};
        return Types.ROW(names, types);
    }
    @Override
    public DataStream<Row> getDataStream(StreamExecutionEnvironment execEnv) {
        // create stream
        DataStream<Row> stream = ...;
        return stream;
    }
    @Override
    public String getProctimeAttribute() {
        // 这个名字的列会被追加到最后，作为第三列
        return "user_action_time";
    }
}
// register table source
tEnv.registerTableSource("user_actions", new UserActionSource());
WindowedTable windowedTable = tEnv
    .from("user_actions")
    .window(Tumble
        .over(lit(10).minutes())
        .on($("user_action_time"))
        .as("userActionWindow"));

// 定义一个由处理时间属性的 table source
class UserActionSource extends StreamTableSource[Row] with DefinedProctimeAttribute {
    override def getReturnType = {
        val names = Array[String]("user_name" , "data")
        val types = Array[TypeInformation[_]](Types.STRING, Types.STRING)
        Types.ROW(names, types)
    }
    override def getDataStream(execEnv: StreamExecutionEnvironment): DataStream[Row] = {
        // create stream
        val stream = ...
        stream
    }
    override def getProctimeAttribute = {
        // 这个名字的列会被追加到最后，作为第三列
        "user_action_time"
    }
}
// register table source
tEnv.registerTableSource("user_actions", new UserActionSource)
val windowedTable = tEnv
    .from("user_actions")
    .window(Tumble over 10.minutes on $"user_action_time" as "userActionWindow")

事件时间

事件时间允许程序按照数据中包含的时间来处理，这样可以在有乱序或者晚到的数据的情况下产生一致的处理结果。它可以保证从外部存储读取数据后产生可以复现（replayable）的结果。

除此之外，事件时间可以让程序在流式和批式作业中使用同样的语法。在流式程序中的事件时间属性，在批式程序中就是一个正常的时间字段。

为了能够处理乱序的事件，并且区分正常到达和晚到的事件，Flink 需要从事件中获取事件时间并且产生 watermark（watermarks）。

事件时间属性也有类似于处理时间的三种定义方式：在DDL中定义、在 DataStream 到 Table 转换时定义、用 TableSource 定义。

在 DDL 中定义

事件时间属性可以用 WATERMARK 语句在 CREATE TABLE DDL 中进行定义。WATERMARK 语句在一个已有字段上定义一个 watermark 生成表达式，同时标记这个已有字段为时间属性字段。更多信息可以参考：CREATE TABLE DDL

CREATE TABLE user_actions (
  user_name STRING,
  data STRING,
  user_action_time TIMESTAMP(3),
  -- 声明 user_action_time 是事件时间属性，并且用 延迟 5 秒的策略来生成 watermark
  WATERMARK FOR user_action_time AS user_action_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  ...
);
SELECT TUMBLE_START(user_action_time, INTERVAL '10' MINUTE), COUNT(DISTINCT user_name)
FROM user_actions
GROUP BY TUMBLE(user_action_time, INTERVAL '10' MINUTE);

在 DataStream 到 Table 转换时定义

事件时间属性可以用 .rowtime 后缀在定义 DataStream schema 的时候来定义。时间戳和 watermark 在这之前一定是在 DataStream 上已经定义好了。

在从 DataStream 到 Table 转换时定义事件时间属性有两种方式。取决于用 .rowtime 后缀修饰的字段名字是否是已有字段，事件时间字段可以是：

• 在 schema 的结尾追加一个新的字段
• 替换一个已经存在的字段。

不管在哪种情况下，事件时间字段都表示 DataStream 中定义的事件的时间戳。

// Option 1:
// 基于 stream 中的事件产生时间戳和 watermark
DataStream<Tuple2<String, String>> stream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...);
// 声明一个额外的逻辑字段作为事件时间属性
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user_name"), $("data"), $("user_action_time").rowtime());
// Option 2:
// 从第一个字段获取事件时间，并且产生 watermark
DataStream<Tuple3<Long, String, String>> stream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...);
// 第一个字段已经用作事件时间抽取了，不用再用一个新字段来表示事件时间了
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user_action_time").rowtime(), $("user_name"), $("data"));
// Usage:
WindowedTable windowedTable = table.window(Tumble
       .over(lit(10).minutes())
       .on($("user_action_time"))
       .as("userActionWindow"));

// Option 1:
// 基于 stream 中的事件产生时间戳和 watermark
val stream: DataStream[(String, String)] = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)
// 声明一个额外的逻辑字段作为事件时间属性
val table = tEnv.fromDataStream(stream, $"user_name", $"data", $"user_action_time".rowtime)
// Option 2:
// 从第一个字段获取事件时间，并且产生 watermark
val stream: DataStream[(Long, String, String)] = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)
// 第一个字段已经用作事件时间抽取了，不用再用一个新字段来表示事件时间了
val table = tEnv.fromDataStream(stream, $"user_action_time".rowtime, $"user_name", $"data")
// Usage:
val windowedTable = table.window(Tumble over 10.minutes on $"user_action_time" as "userActionWindow")

使用 TableSource 定义

事件时间属性可以在实现了 DefinedRowTimeAttributes 的 TableSource 中定义。getRowtimeAttributeDescriptors() 方法返回 RowtimeAttributeDescriptor 的列表，包含了描述事件时间属性的字段名字、如何计算事件时间、以及 watermark 生成策略等信息。

同时需要确保 getDataStream 返回的 DataStream 已经定义好了时间属性。 只有在定义了 StreamRecordTimestamp 时间戳分配器的时候，才认为 DataStream 是有时间戳信息的。 只有定义了 PreserveWatermarks watermark 生成策略的 DataStream 的 watermark 才会被保留。反之，则只有时间字段的值是生效的。

// 定义一个有事件时间属性的 table source
public class UserActionSource implements StreamTableSource<Row>, DefinedRowtimeAttributes {
    @Override
    public TypeInformation<Row> getReturnType() {
        String[] names = new String[] {"user_name", "data", "user_action_time"};
        TypeInformation[] types =
            new TypeInformation[] {Types.STRING(), Types.STRING(), Types.LONG()};
        return Types.ROW(names, types);
    }
    @Override
    public DataStream<Row> getDataStream(StreamExecutionEnvironment execEnv) {
        // 构造 DataStream
        // ...
        // 基于 "user_action_time" 定义 watermark
        DataStream<Row> stream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...);
        return stream;
    }
    @Override
    public List<RowtimeAttributeDescriptor> getRowtimeAttributeDescriptors() {
        // 标记 "user_action_time" 字段是事件时间字段
        // 给 "user_action_time" 构造一个时间属性描述符
        RowtimeAttributeDescriptor rowtimeAttrDescr = new RowtimeAttributeDescriptor(
            "user_action_time",
            new ExistingField("user_action_time"),
            new AscendingTimestamps());
        List<RowtimeAttributeDescriptor> listRowtimeAttrDescr = Collections.singletonList(rowtimeAttrDescr);
        return listRowtimeAttrDescr;
    }
}
// register the table source
tEnv.registerTableSource("user_actions", new UserActionSource());
WindowedTable windowedTable = tEnv
    .from("user_actions")
    .window(Tumble.over(lit(10).minutes()).on($("user_action_time")).as("userActionWindow"));

// 定义一个有事件时间属性的 table source
class UserActionSource extends StreamTableSource[Row] with DefinedRowtimeAttributes {
    override def getReturnType = {
        val names = Array[String]("user_name" , "data", "user_action_time")
        val types = Array[TypeInformation[_]](Types.STRING, Types.STRING, Types.LONG)
        Types.ROW(names, types)
    }
    override def getDataStream(execEnv: StreamExecutionEnvironment): DataStream[Row] = {
        // 构造 DataStream
        // ...
        // 基于 "user_action_time" 定义 watermark
        val stream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)
        stream
    }
    override def getRowtimeAttributeDescriptors: util.List[RowtimeAttributeDescriptor] = {
        // 标记 "user_action_time" 字段是事件时间字段
        // 给 "user_action_time" 构造一个时间属性描述符
        val rowtimeAttrDescr = new RowtimeAttributeDescriptor(
            "user_action_time",
            new ExistingField("user_action_time"),
            new AscendingTimestamps)
        val listRowtimeAttrDescr = Collections.singletonList(rowtimeAttrDescr)
        listRowtimeAttrDescr
    }
}
// register the table source
tEnv.registerTableSource("user_actions", new UserActionSource)
val windowedTable = tEnv
    .from("user_actions")
    .window(Tumble over 10.minutes on $"user_action_time" as "userActionWindow")