史上最全干货！Flink SQL 成神之路（二）

crazeblue

发布于 2022-9-21 10:55

浏览

1收藏

作者 | antigeneral了呀
来源 | 大数据羊说（ID：young_say）
转载请联系授权（微信ID：___antigeneral）

2.5.SQL 的时间属性
在小伙伴萌看下文之前，先看一下 2.5 节整体的思路，跟着博主思路走：

⭐ 与离线处理中常见的时间分区字段一样，在实时处理中，时间属性也是一个核心概念。Flink 支持处理时间、事件时间、摄入时间三种时间语义。
⭐ 分别介绍三种时间语义的应用场景及案例。三种时间在生产环境的使用频次事件时间（SQL 常用） > 处理时间（SQL 几乎不用，DataStream 少用） > 摄入时间（不用）
2.5.1.Flink 三种时间属性简介

史上最全干货！Flink SQL 成神之路（二）-鸿蒙开发者社区

time

⭐ 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，而且在 Flink SQL 触发计算时，也使用数据本身携带的时间。这就叫做事件时间。目前生产环境中用的最多。
⭐ 处理时间：指的是具体算子计算数据执行时的机器时间（例如在算子中 Java 取 System.currentTimeMillis()) ），在生产环境中用的次多。
⭐ 摄入时间：指的是数据从数据源进入 Flink 的时间。摄入时间用的最少，可以说基本不使用。

小伙伴萌要注意到：

⭐ 上述的三种时间概念不是由于有了数据而诞生的，而是有了 Flink 之后根据实际的应用场景而诞生的。以事件时间举个例子，如果只是数据携带了时间，Flink 也消费了这个数据，但是在 Flink 中没有使用数据的这个时间作为计算的触发条件，也不能把这个 Flink 任务叫做事件时间的任务。
⭐ 其次，要认识到，一般一个 Flink 任务只会有一个时间属性，所以时间属性通常认为是一个任务粒度的。举例：我们可以说 A 任务是事件时间语义的任务，B 任务是处理时间语义的任务。当然了，一个任务也可以存在多个时间属性。
2.5.2.Flink 三种时间属性的应用场景
讲到这里，xdm 会问，博主上面写的 3 种时间属性到底对我们的任务有啥影响呢？3 种时间属性的应用场景是啥？

先说结论，在 Flink 中时间的作用：

⭐ 主要体现在包含时间窗口的计算中：用于标识任务的时间进度，来判断是否需要触发窗口的计算。比如常用的滚动窗口、滑动窗口等都需要时间推动触发。这些窗口的应用场景后续会详细介绍。
⭐ 次要体现在自定义时间语义的计算中：举个例子，比如用户可以自定义每隔 10s 的本地时间，或者消费到的数据的时间戳每增大 10s，就把计算结果输出一次，时间在此类应用中也是一种标识任务进度的作用。

博主以滚动窗口的聚合任务为例来介绍一下事件时间和处理时间的对比区别。

⭐ 事件时间案例：还是以之前的 clicks 表拿来举例。

史上最全干货！Flink SQL 成神之路（二）-鸿蒙开发者社区

tumble window

上面这个案例的窗口大小是 1 小时，需求方需要按照用户点击时间戳 cTime 划分数据（划分滚动窗口），然后计算出 count 聚合结果（这样计算能反映出事件的真实发生时间），那么就需要把 cTime 设置为窗口的划分时间戳，即代码中 tumble(cTime, interval '1' hour)。

上面这种就叫做事件时间。即用数据中自带的时间戳进行窗口的划分（点击操作真实的发生时间）。

后续 Flink SQL 任务在运行的过程中也会实际按照 cTime 的当前时间作为一小时窗口结束触发条件并计算一个小时窗口内的数据。

⭐ 处理时间案例：还是以之前的 clicks 表拿来举例。
还是上面那个案例，但是这次需求方不需要按照数据上的时间戳划分数据（划分滚动窗口），只需要数据来了之后，在 Flink 机器上的时间作为一小时窗口结束的书法条件并计算。

那么这种触发机制就是处理时间。

⭐ 摄入时间案例：在 Flink 从外部数据源读取到数据时，给这条数据带上的当前数据源算子的本地时间戳。下游可以用这个时间戳进行窗口聚合，不过这种几乎不使用。
2.5.3.SQL 指定时间属性的两种方式
如果要满足 Flink SQL 时间窗口类的聚合操作，SQL 或 Table API 中的数据源表就需要提供时间属性（相当于我们把这个时间属性在数据源表上面进行声明），以及支持时间相关的操作。

那么来看看 Flink SQL 为我们提供的两种指定时间戳的方式：

⭐ CREATE TABLE DDL 创建表的时候指定
⭐ 可以在 DataStream 中指定，在后续的 DataStream 转的 Table 中使用
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。

2.5.4.SQL 事件时间案例
来看看 Flink 中如何指定事件时间。

⭐ CREATE TABLE DDL 指定时间戳的方式。

CREATE TABLE user_actions (
  user_name STRING,
  data STRING,
  user_action_time TIMESTAMP(3),
  -- 使用下面这句来将 user_action_time 声明为事件时间，并且声明 watermark 的生成规则，即 user_action_time 减 5 秒
  -- 事件时间列的字段类型必须是 TIMESTAMP 或者 TIMESTAMP_LTZ 类型
  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
-- 然后就可以在窗口算子中使用 user_action_time
GROUP BY TUMBLE(user_action_time, INTERVAL '10' MINUTE);

从上面这条语句可以看到，如果想使用事件时间，那么我们的时间戳类型必须是 TIMESTAMP 或者 TIMESTAMP_LTZ 类型。很多小伙伴会想到，我们的时间戳一般不都是秒或者是毫秒（BIGINT 类型）嘛，那这种情况怎么办？

解决方案必须要有啊。如下。

CREATE TABLE user_actions (
  user_name STRING,
  data STRING,
  -- 1. 这个 ts 就是常见的毫秒级别时间戳
  ts BIGINT,
  -- 2. 将毫秒时间戳转换成 TIMESTAMP_LTZ 类型
  time_ltz AS TO_TIMESTAMP_LTZ(ts, 3),
  -- 3. 使用下面这句来将 user_action_time 声明为事件时间，并且声明 watermark 的生成规则，即 user_action_time 减 5 秒
  -- 事件时间列的字段类型必须是 TIMESTAMP 或者 TIMESTAMP_LTZ 类型
  WATERMARK FOR time_ltz AS time_ltz - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  ...
);
SELECT TUMBLE_START(time_ltz, INTERVAL '10' MINUTE), COUNT(DISTINCT user_name)
FROM user_actions
GROUP BY TUMBLE(time_ltz, INTERVAL '10' MINUTE);

⭐ DataStream 中指定事件时间。
之前介绍了 Table 和 DataStream 可以互转，那么 Flink 也提供了一个能力，就是在 Table 转为 DataStream 时，指定时间戳字段。如下案例：

public class DataStreamSourceEventTimeTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env =
                StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
                .newInstance()
                .useBlinkPlanner()
                .inStreamingMode()
                .build();
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
        // 1. 分配 watermark
        DataStream<Row> r = env.addSource(new UserDefinedSource())
                .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Row>(Time.minutes(0L)) {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(Row element) {
                        return (long) element.getField("f2");
                    }
                });
        // 2. 使用 f2.rowtime 的方式将 f2 字段指为事件时间时间戳
        Table sourceTable = tEnv.fromDataStream(r, "f0, f1, f2.rowtime");

        tEnv.createTemporaryView("source_table", sourceTable);

        // 3. 在 tumble window 中使用 f2
        String tumbleWindowSql =
                "SELECT TUMBLE_START(f2, INTERVAL '5' SECOND), COUNT(DISTINCT f0)\n"
                + "FROM source_table\n"
                + "GROUP BY TUMBLE(f2, INTERVAL '5' SECOND)"
                ;
        Table resultTable = tEnv.sqlQuery(tumbleWindowSql);
        tEnv.toDataStream(resultTable, Row.class).print();
        env.execute();
    }
    private static class UserDefinedSource implements SourceFunction<Row>, ResultTypeQueryable<Row> {
        private volatile boolean isCancel;
        @Override
        public void run(SourceContext<Row> sourceContext) throws Exception {
            int i = 0;
            while (!this.isCancel) {
                sourceContext.collect(Row.of("a" + i, "b", System.currentTimeMillis()));
                Thread.sleep(10L);
                i++;
            }
        }
        @Override
        public void cancel() {
            this.isCancel = true;
        }
        @Override
        public TypeInformation<Row> getProducedType() {
            return new RowTypeInfo(TypeInformation.of(String.class), TypeInformation.of(String.class),
                    TypeInformation.of(Long.class));
        }
    }
}

2.5.5.SQL 处理时间案例
来看看 Flink SQL 中如何指定处理时间。

⭐ CREATE TABLE DDL 指定时间戳的方式。

CREATE TABLE user_actions (
  user_name STRING,
  data STRING,
  -- 使用下面这句来将 user_action_time 声明为处理时间
  user_action_time AS PROCTIME()
) WITH (
  ...
);
SELECT TUMBLE_START(user_action_time, INTERVAL '10' MINUTE), COUNT(DISTINCT user_name)
FROM user_actions
-- 然后就可以在窗口算子中使用 user_action_time
GROUP BY TUMBLE(user_action_time, INTERVAL '10' MINUTE);

⭐ DataStream 中指定处理时间。

public class DataStreamSourceProcessingTimeTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env =
                StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
                .newInstance()
                .useBlinkPlanner()
                .inStreamingMode()
                .build();
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
        // 1. 分配 watermark
        DataStream<Row> r = env.addSource(new UserDefinedSource());
        // 2. 使用 proctime.proctime 的方式将 f2 字段指为处理时间时间戳
        Table sourceTable = tEnv.fromDataStream(r, "f0, f1, f2, proctime.proctime");
        tEnv.createTemporaryView("source_table", sourceTable);
        // 3. 在 tumble window 中使用 f2
        String tumbleWindowSql =
                "SELECT TUMBLE_START(proctime, INTERVAL '5' SECOND), COUNT(DISTINCT f0)\n"
                + "FROM source_table\n"
                + "GROUP BY TUMBLE(proctime, INTERVAL '5' SECOND)"
                ;
        Table resultTable = tEnv.sqlQuery(tumbleWindowSql);
        tEnv.toDataStream(resultTable, Row.class).print();
        env.execute();
    }
    private static class UserDefinedSource implements SourceFunction<Row>, ResultTypeQueryable<Row> {
        private volatile boolean isCancel;
        @Override
        public void run(SourceContext<Row> sourceContext) throws Exception {
            int i = 0;
            while (!this.isCancel) {
                sourceContext.collect(Row.of("a" + i, "b", System.currentTimeMillis()));
                Thread.sleep(10L);
                i++;
            }
        }
        @Override
        public void cancel() {
            this.isCancel = true;
        }
        @Override
        public TypeInformation<Row> getProducedType() {
            return new RowTypeInfo(TypeInformation.of(String.class), TypeInformation.of(String.class),
                    TypeInformation.of(Long.class));
        }
    }
}

2.6.SQL 时区问题
2.6.1.SQL 时区解决的问题
首先说一下这个问题的背景：

大家想一下离线 Hive 环境中，有遇到过时区时区相关的问题吗？

至少博主目前没有碰到过，因为这个问题在底层的数据集成系统都已经给解决了，小伙伴萌拿到手的 ODS 层表都是已经按照所在地区的时区给格式化好的了。

举个例子：小伙伴萌看到日期分区为 2022-01-01 的 Hive 表时，可以默认认为该分区中的数据就对应到你所在地区的时区的 2022-01-01 日的数据。

但是 Flink 中时区问题要特别引起关注，不加小心就会误用。

而本节 SQL 时区旨在帮助大家了解到以下两个场景的问题：

⭐ 在 1.13 之前，DDL create table 中使用 PROCTIME() 指定处理时间列时，返回值类型为 TIMESTAMP(3) 类型，而 TIMESTAMP(3) 是不带任何时区信息的，默认为 UTC 时间（0 时区）。
⭐ 使用 StreamTableEnvironment::createTemporaryView 将 DataStream 转为 Table 时，注册处理时间（proctime.proctime）、事件时间列（rowtime.rowtime）时，两列时间类型也为 TIMESTAMP(3) 类型，不带时区信息。

而以上两个场景就会导致：

⭐ 在北京时区的用户使用 TIMESTAMP(3) 类型的时间列开最常用的 1 天的窗口时，划分出来的窗口范围是北京时间的 [2022-01-01 08:00:00, 2022-01-02 08:00:00]，而不是北京时间的 [2022-01-01 00:00:00, 2022-01-02 00:00:00]。因为 TIMESTAMP(3) 是默认的 UTC 时间，即 0 时区。
⭐ 北京时区的用户将 TIMESTAMP(3) 类型时间属性列转为 STRING 类型的数据展示时，也是 UTC 时区的，而不是北京时间的。
因此充分了解本节的知识内容可以很好的帮你避免时区问题错误。

2.6.1.SQL 时间类型

⭐ Flink SQL 支持 TIMESTAMP（不带时区信息的时间）、TIMESTAMP_LTZ（带时区信息的时间）
⭐ TIMESTAMP（不带时区信息的时间）：是通过一个年，月，日，小时，分钟，秒和小数秒的字符串来指定。举例：1970-01-01 00:00:04.001。
⭐ 为什么要使用字符串来指定呢？因为此种类型不带时区信息，所以直接用一个字符串指定就好了
⭐ 那 TIMESTAMP 字符串的时间代表的是什么时区的时间呢？UTC 时区，也就是默认 0 时区，对应中国北京是东八区
⭐ TIMESTAMP_LTZ（带时区信息的时间）：没有字符串来指定，而是通过 java 标准 epoch 时间 1970-01-01T00:00:00Z 开始计算的毫秒数。举例：1640966400000
⭐ 其时区信息是怎么指定的呢？是通过本次任务中的时区配置参数 table.local-time-zone 设置的
⭐ 时间戳本身也不带有时区信息，为什么要使用时间戳来指定呢？就是因为时间戳不带有时区信息，所以我们通过配置 table.local-time-zone 时区参数之后，就能将一个不带有时区信息的时间戳转换为带有时区信息的字符串了。举例：table.local-time-zone 为 Asia/Shanghai 时，4001 时间戳转化为字符串的效果是 1970-01-01 08:00:04.001。

2.6.2.时区参数生效的 SQL 时间函数
以下 SQL 中的时间函数都会受到时区参数的影响，从而做到最后显示给用户的时间、窗口的划分都按照用户设置时区之内的时间。

⭐ LOCALTIME
⭐ LOCALTIMESTAMP
⭐ CURRENT_DATE
⭐ CURRENT_TIME
⭐ CURRENT_TIMESTAMP
⭐ CURRENT_ROW_TIMESTAMP()
⭐ NOW()
⭐ PROCTIME()：其中 PROCTIME() 在 1.13 版本及之后版本，返回值类型是 TIMESTAMP_LTZ(3)
在 Flink SQL client 中执行结果如下：

Flink SQL> SET sql-client.execution.result-mode=tableau;
Flink SQL> CREATE VIEW MyView1 AS SELECT LOCALTIME, LOCALTIMESTAMP, CURRENT_DATE, CURRENT_TIME, CURRENT_TIMESTAMP, CURRENT_ROW_TIMESTAMP(), NOW(), PROCTIME();
Flink SQL> DESC MyView1;

+------------------------+-----------------------------+-------+-----+--------+-----------+
|                   name |                        type |  null | key | extras | watermark |
+------------------------+-----------------------------+-------+-----+--------+-----------+
|              LOCALTIME |                     TIME(0) | false |     |        |           |
|         LOCALTIMESTAMP |                TIMESTAMP(3) | false |     |        |           |
|           CURRENT_DATE |                        DATE | false |     |        |           |
|           CURRENT_TIME |                     TIME(0) | false |     |        |           |
|      CURRENT_TIMESTAMP |            TIMESTAMP_LTZ(3) | false |     |        |           |
|CURRENT_ROW_TIMESTAMP() |            TIMESTAMP_LTZ(3) | false |     |        |           |
|                  NOW() |            TIMESTAMP_LTZ(3) | false |     |        |           |
|             PROCTIME() | TIMESTAMP_LTZ(3) *PROCTIME* | false |     |        |           |
+------------------------+-----------------------------+-------+-----+--------+-----------+

Flink SQL> SET table.local-time-zone=UTC;
Flink SQL> SELECT * FROM MyView1;

+-----------+-------------------------+--------------+--------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+
| LOCALTIME |          LOCALTIMESTAMP | CURRENT_DATE | CURRENT_TIME |       CURRENT_TIMESTAMP | CURRENT_ROW_TIMESTAMP() |                   NOW() |              PROCTIME() |
+-----------+-------------------------+--------------+--------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+
|  15:18:36 | 2021-04-15 15:18:36.384 |   2021-04-15 |     15:18:36 | 2021-04-15 15:18:36.384 | 2021-04-15 15:18:36.384 | 2021-04-15 15:18:36.384 | 2021-04-15 15:18:36.384 |
+-----------+-------------------------+--------------+--------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+

Flink SQL> SET table.local-time-zone=Asia/Shanghai;
Flink SQL> SELECT * FROM MyView1;

+-----------+-------------------------+--------------+--------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+
| LOCALTIME |          LOCALTIMESTAMP | CURRENT_DATE | CURRENT_TIME |       CURRENT_TIMESTAMP | CURRENT_ROW_TIMESTAMP() |                   NOW() |              PROCTIME() |
+-----------+-------------------------+--------------+--------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+
|  23:18:36 | 2021-04-15 23:18:36.384 |   2021-04-15 |     23:18:36 | 2021-04-15 23:18:36.384 | 2021-04-15 23:18:36.384 | 2021-04-15 23:18:36.384 | 2021-04-15 23:18:36.384 |
+-----------+-------------------------+--------------+--------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+


Flink SQL> CREATE VIEW MyView2 AS SELECT TO_TIMESTAMP_LTZ(4001, 3) AS ltz, TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01.001'  AS ntz;
Flink SQL> DESC MyView2;

+------+------------------+-------+-----+--------+-----------+
| name |             type |  null | key | extras | watermark |
+------+------------------+-------+-----+--------+-----------+
|  ltz | TIMESTAMP_LTZ(3) |  true |     |        |           |
|  ntz |     TIMESTAMP(3) | false |     |        |           |
+------+------------------+-------+-----+--------+-----------+

Flink SQL> SET table.local-time-zone=UTC;
Flink SQL> SELECT * FROM MyView2;

+-------------------------+-------------------------+
|                     ltz |                     ntz |
+-------------------------+-------------------------+
| 1970-01-01 00:00:04.001 | 1970-01-01 00:00:01.001 |
+-------------------------+-------------------------+

Flink SQL> SET table.local-time-zone=Asia/Shanghai;
Flink SQL> SELECT * FROM MyView2;

+-------------------------+-------------------------+
|                     ltz |                     ntz |
+-------------------------+-------------------------+
| 1970-01-01 08:00:04.001 | 1970-01-01 00:00:01.001 |
+-------------------------+-------------------------+

Flink SQL> CREATE VIEW MyView3 AS SELECT ltz, CAST(ltz AS TIMESTAMP(3)), CAST(ltz AS STRING), ntz, CAST(ntz AS TIMESTAMP_LTZ(3)) FROM MyView2;
Flink SQL> DESC MyView3;
+-------------------------------+------------------+-------+-----+--------+-----------+
|                          name |             type |  null | key | extras | watermark |
+-------------------------------+------------------+-------+-----+--------+-----------+
|                           ltz | TIMESTAMP_LTZ(3) |  true |     |        |           |
|     CAST(ltz AS TIMESTAMP(3)) |     TIMESTAMP(3) |  true |     |        |           |
|           CAST(ltz AS STRING) |           STRING |  true |     |        |           |
|                           ntz |     TIMESTAMP(3) | false |     |        |           |
| CAST(ntz AS TIMESTAMP_LTZ(3)) | TIMESTAMP_LTZ(3) | false |     |        |           |
+-------------------------------+------------------+-------+-----+--------+-----------+

Flink SQL> SELECT * FROM MyView3;

+-------------------------+---------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------------+
|                     ltz | CAST(ltz AS TIMESTAMP(3)) |     CAST(ltz AS STRING) |                     ntz | CAST(ntz AS TIMESTAMP_LTZ(3)) |
+-------------------------+---------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------------+
| 1970-01-01 08:00:04.001 |   1970-01-01 08:00:04.001 | 1970-01-01 08:00:04.001 | 1970-01-01 00:00:01.001 |       1970-01-01 00:00:01.001 |
+-------------------------+---------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------------+

2.6.3.事件时间和时区应用案例
这里分两类，分别是 TIMESTAMP（不带时区信息的时间）、TIMESTAMP_LTZ（带时区信息的时间）的事件时间 Flink SQL 任务

⭐ TIMESTAMP（不带时区信息的时间）

Flink SQL> CREATE TABLE MyTable2 (
                  item STRING,
                  price DOUBLE,
                  ts TIMESTAMP(3), -- TIMESTAMP 类型的时间戳
                  WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '10' SECOND
            ) WITH (
                'connector' = 'socket',
                'hostname' = '127.0.0.1',
                'port' = '9999',
                'format' = 'csv'
           );

Flink SQL> CREATE VIEW MyView4 AS
            SELECT
                TUMBLE_START(ts, INTERVAL '10' MINUTES) AS window_start,
                TUMBLE_END(ts, INTERVAL '10' MINUTES) AS window_end,
                TUMBLE_ROWTIME(ts, INTERVAL '10' MINUTES) as window_rowtime,
                item,
                MAX(price) as max_price
            FROM MyTable2
                GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '10' MINUTES), item;

Flink SQL> DESC MyView4;

+----------------+------------------------+------+-----+--------+-----------+
|           name |                   type | null | key | extras | watermark |
+----------------+------------------------+------+-----+--------+-----------+
|   window_start |           TIMESTAMP(3) | true |     |        |           |
|     window_end |           TIMESTAMP(3) | true |     |        |           |
| window_rowtime | TIMESTAMP(3) *ROWTIME* | true |     |        |           |
|           item |                 STRING | true |     |        |           |
|      max_price |                 DOUBLE | true |     |        |           |
+----------------+------------------------+------+-----+--------+-----------+

将数据写入到 MyTable2 中：

> nc -lk 9999
A,1.1,2021-04-15 14:01:00
B,1.2,2021-04-15 14:02:00
A,1.8,2021-04-15 14:03:00 
B,2.5,2021-04-15 14:04:00
C,3.8,2021-04-15 14:05:00       
C,3.8,2021-04-15 14:11:00

最终结果如下：

Flink SQL> SET table.local-time-zone=UTC; 
Flink SQL> SELECT * FROM MyView4;

+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+
|            window_start |              window_end |          window_rowtime | item | max_price |
+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+
| 2021-04-15 14:00:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.000 | 2021-04-15 14:09:59.999 |    A |       1.8 |
| 2021-04-15 14:00:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.000 | 2021-04-15 14:09:59.999 |    B |       2.5 |
| 2021-04-15 14:00:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.000 | 2021-04-15 14:09:59.999 |    C |       3.8 |
+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+

Flink SQL> SET table.local-time-zone=Asia/Shanghai; 
Flink SQL> SELECT * FROM MyView4;

+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+
|            window_start |              window_end |          window_rowtime | item | max_price |
+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+
| 2021-04-15 14:00:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.000 | 2021-04-15 14:09:59.999 |    A |       1.8 |
| 2021-04-15 14:00:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.000 | 2021-04-15 14:09:59.999 |    B |       2.5 |
| 2021-04-15 14:00:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.000 | 2021-04-15 14:09:59.999 |    C |       3.8 |
+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+

通过上述结果可见，使用 TIMESTAMP（不带时区信息的时间）进开窗，在 UTC 时区下的计算结果与在 Asia/Shanghai 时区下计算的窗口开始时间，窗口结束时间和窗口的时间是相同的。

⭐ TIMESTAMP_LTZ（带时区信息的时间）

Flink SQL> CREATE TABLE MyTable3 (
                  item STRING,
                  price DOUBLE,
                  ts BIGINT, -- long 类型的时间戳
                  ts_ltz AS TO_TIMESTAMP_LTZ(ts, 3), -- 转为 TIMESTAMP_LTZ 类型的时间戳
                  WATERMARK FOR ts_ltz AS ts_ltz - INTERVAL '10' SECOND
            ) WITH (
                'connector' = 'socket',
                'hostname' = '127.0.0.1',
                'port' = '9999',
                'format' = 'csv'
           );

Flink SQL> CREATE VIEW MyView5 AS 
            SELECT 
                TUMBLE_START(ts_ltz, INTERVAL '10' MINUTES) AS window_start,        
                TUMBLE_END(ts_ltz, INTERVAL '10' MINUTES) AS window_end,
                TUMBLE_ROWTIME(ts_ltz, INTERVAL '10' MINUTES) as window_rowtime,
                item,
                MAX(price) as max_price
            FROM MyTable3
                GROUP BY TUMBLE(ts_ltz, INTERVAL '10' MINUTES), item;

Flink SQL> DESC MyView5;

+----------------+----------------------------+-------+-----+--------+-----------+
|           name |                       type |  null | key | extras | watermark |
+----------------+----------------------------+-------+-----+--------+-----------+
|   window_start |               TIMESTAMP(3) | false |     |        |           |
|     window_end |               TIMESTAMP(3) | false |     |        |           |
| window_rowtime | TIMESTAMP_LTZ(3) *ROWTIME* |  true |     |        |           |
|           item |                     STRING |  true |     |        |           |
|      max_price |                     DOUBLE |  true |     |        |           |
+----------------+----------------------------+-------+-----+--------+-----------+

将数据写入 MyTable3：

A,1.1,1618495260000  # 对应到 UTC 时区的时间为 2021-04-15 14:01:00
B,1.2,1618495320000  # 对应到 UTC 时区的时间为 2021-04-15 14:02:00
A,1.8,1618495380000  # 对应到 UTC 时区的时间为 2021-04-15 14:03:00
B,2.5,1618495440000  # 对应到 UTC 时区的时间为 2021-04-15 14:04:00
C,3.8,1618495500000  # 对应到 UTC 时区的时间为 2021-04-15 14:05:00       
C,3.8,1618495860000  # 对应到 UTC 时区的时间为 2021-04-15 14:11:00

最终结果如下：

Flink SQL> SET table.local-time-zone=UTC; 
Flink SQL> SELECT * FROM MyView5;

+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+
|            window_start |              window_end |          window_rowtime | item | max_price |
+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+
| 2021-04-15 14:00:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.000 | 2021-04-15 14:09:59.999 |    A |       1.8 |
| 2021-04-15 14:00:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.000 | 2021-04-15 14:09:59.999 |    B |       2.5 |
| 2021-04-15 14:00:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.000 | 2021-04-15 14:09:59.999 |    C |       3.8 |
+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+

Flink SQL> SET table.local-time-zone=Asia/Shanghai; 
Flink SQL> SELECT * FROM MyView5;

+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+
|            window_start |              window_end |          window_rowtime | item | max_price |
+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+
| 2021-04-15 22:00:00.000 | 2021-04-15 22:10:00.000 | 2021-04-15 22:09:59.999 |    A |       1.8 |
| 2021-04-15 22:00:00.000 | 2021-04-15 22:10:00.000 | 2021-04-15 22:09:59.999 |    B |       2.5 |
| 2021-04-15 22:00:00.000 | 2021-04-15 22:10:00.000 | 2021-04-15 22:09:59.999 |    C |       3.8 |
+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+

通过上述结果可见，使用 TIMESTAMP_LTZ（带时区信息的时间）进开窗，在 UTC 时区下的计算结果与在 Asia/Shanghai 时区下计算的窗口开始时间，窗口结束时间和窗口的时间是不同的，都是按照时区进行格式化的。

2.6.4.处理时间和时区应用案例
Flink SQL 定义处理时间属性列是通过 PROCTIME() 函数来指定的，其返回值类型是 TIMESTAMP_LTZ。

注意：
在 Flink 1.13 之前，PROCTIME() 函数返回类型是 TIMESTAMP，返回值是 UTC 时区的时间戳，例如，上海时间显示为 2021-03-01 12:00:00 时，PROCTIME() 返回值显示 2021-03-01 04:00:00，我们进行使用是错误的。Flink 1.13 修复了这个问题，使用 TIMESTAMP_LTZ 作为 PROCTIME() 的返回类型，这样 Flink 就会自动获取当前时区信息，然后进行处理，不需要用户再进行时区的格式化处理了。

如下案例：

Flink SQL> SET table.local-time-zone=UTC;
Flink SQL> SELECT PROCTIME();

+-------------------------+
|              PROCTIME() |
+-------------------------+
| 2021-04-15 14:48:31.387 |
+-------------------------+

Flink SQL> SET table.local-time-zone=Asia/Shanghai;
Flink SQL> SELECT PROCTIME();

+-------------------------+
|              PROCTIME() |
+-------------------------+
| 2021-04-15 22:48:31.387 |
+-------------------------+

Flink SQL> CREATE TABLE MyTable1 (
                  item STRING,
                  price DOUBLE,
                  proctime as PROCTIME()
            ) WITH (
                'connector' = 'socket',
                'hostname' = '127.0.0.1',
                'port' = '9999',
                'format' = 'csv'
           );

Flink SQL> CREATE VIEW MyView3 AS
            SELECT
                TUMBLE_START(proctime, INTERVAL '10' MINUTES) AS window_start,
                TUMBLE_END(proctime, INTERVAL '10' MINUTES) AS window_end,
                TUMBLE_PROCTIME(proctime, INTERVAL '10' MINUTES) as window_proctime,
                item,
                MAX(price) as max_price
            FROM MyTable1
                GROUP BY TUMBLE(proctime, INTERVAL '10' MINUTES), item;

Flink SQL> DESC MyView3;

+-----------------+-----------------------------+-------+-----+--------+-----------+
|           name  |                        type |  null | key | extras | watermark |
+-----------------+-----------------------------+-------+-----+--------+-----------+
|    window_start |                TIMESTAMP(3) | false |     |        |           |
|      window_end |                TIMESTAMP(3) | false |     |        |           |
| window_proctime | TIMESTAMP_LTZ(3) *PROCTIME* | false |     |        |           |
|            item |                      STRING | true  |     |        |           |
|       max_price |                      DOUBLE | true  |     |        |           |
+-----------------+-----------------------------+-------+-----+--------+-----------+

将数据写入到 MyTable1 中：

> nc -lk 9999
A,1.1
B,1.2
A,1.8
B,2.5
C,3.8

其输出结果如下：

Flink SQL> SET table.local-time-zone=UTC;
Flink SQL> SELECT * FROM MyView3;

+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+
|            window_start |              window_end |          window_procime | item | max_price |
+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+
| 2021-04-15 14:00:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.005 |    A |       1.8 |
| 2021-04-15 14:00:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.007 |    B |       2.5 |
| 2021-04-15 14:00:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.000 | 2021-04-15 14:10:00.007 |    C |       3.8 |
+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+

Flink SQL> SET table.local-time-zone=Asia/Shanghai;
Flink SQL> SELECT * FROM MyView3;

+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+
|            window_start |              window_end |          window_procime | item | max_price |
+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+
| 2021-04-15 22:00:00.000 | 2021-04-15 22:10:00.000 | 2021-04-15 22:10:00.005 |    A |       1.8 |
| 2021-04-15 22:00:00.000 | 2021-04-15 22:10:00.000 | 2021-04-15 22:10:00.007 |    B |       2.5 |
| 2021-04-15 22:00:00.000 | 2021-04-15 22:10:00.000 | 2021-04-15 22:10:00.007 |    C |       3.8 |
+-------------------------+-------------------------+-------------------------+------+-----------+

通过上述结果可见，使用处理时间进行开窗，在 UTC 时区下的计算结果与在 Asia/Shanghai 时区下计算的窗口开始时间，窗口结束时间和窗口的时间是不同的，都是按照时区进行格式化的。

2.6.5.SQL 时间函数返回在流批任务中的异同
以下函数：

⭐ LOCALTIME
⭐ LOCALTIMESTAMP
⭐ CURRENT_DATE
⭐ CURRENT_TIME
⭐ CURRENT_TIMESTAMP
⭐ NOW()

在 Streaming 模式下这些函数是每条记录都会计算一次，但在 Batch 模式下，只会在 query 开始时计算一次，所有记录都使用相同的时间结果。

以下时间函数无论是在 Streaming 模式还是 Batch 模式下，都会为每条记录计算一次结果：

⭐ CURRENT_ROW_TIMESTAMP()
⭐ PROCTIME()

分类

数据库

标签

Flink SQL

已于2022-9-21 10:55:26修改

51CTO

51CTO博客

51CTO学堂

史上最全干货！Flink SQL 成神之路（二）

目录

订阅鸿蒙技术特刊，精选内容抢先看