kafka的多分区watermark

[张锴]

在官网看到对于Kafka分区的时间戳定义描述，给出了示例，如下图：

FlinkKafkaConsumer09<MyType> kafkaSource = new
FlinkKafkaConsumer09<>("myTopic", schema,
props);kafkaSource.assignTimestampsAndWatermarks(new
AscendingTimestampExtractor<MyType>() {

    @Override
    public long extractAscendingTimestamp(MyType element) {
        return element.eventTimestamp();
    }});
DataStream<MyType> stream = env.addSource(kafkaSource);

*不太理解这个里面泛型传的是用户定义的case class，还是传*ConsumerRecord,从他里面提取时间戳

[Shuai Xia]

Hi，没有太理解你的意思，这个MyType只是说你可以把Kafka的数据反序列化后使用，像SimpleStringSchema默认是String，你可以对他进行解析


------------------------------------------------------------------
发件人：张锴 <[hidden email]>
发送时间：2020年12月14日(星期一) 13:51
收件人：user-zh <[hidden email]>
主　题：kafka的多分区watermark

在官网看到对于Kafka分区的时间戳定义描述，给出了示例，如下图：

FlinkKafkaConsumer09<MyType> kafkaSource = new
FlinkKafkaConsumer09<>("myTopic", schema,
props);kafkaSource.assignTimestampsAndWatermarks(new
AscendingTimestampExtractor<MyType>() {

    @Override
    public long extractAscendingTimestamp(MyType element) {
        return element.eventTimestamp();
    }});
DataStream<MyType> stream = env.addSource(kafkaSource);

*不太理解这个里面泛型传的是用户定义的case class，还是传*ConsumerRecord,从他里面提取时间戳

[张锴]

谢谢你，我想明白了

Shuai Xia <[hidden email]> 于2020年12月14日周一 下午2:08写道：

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> Hi，没有太理解你的意思，这个MyType只是说你可以把Kafka的数据反序列化后使用，像SimpleStringSchema默认是String，你可以对他进行解析
>
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> 发件人：张锴 <[hidden email]>
> 发送时间：2020年12月14日(星期一) 13:51
> 收件人：user-zh <[hidden email]>
> 主 题：kafka的多分区watermark
>
> 在官网看到对于Kafka分区的时间戳定义描述，给出了示例，如下图：
>
> FlinkKafkaConsumer09<MyType> kafkaSource = new
> FlinkKafkaConsumer09<>("myTopic", schema,
> props);kafkaSource.assignTimestampsAndWatermarks(new
> AscendingTimestampExtractor<MyType>() {
>
>     @Override
>     public long extractAscendingTimestamp(MyType element) {
>         return element.eventTimestamp();
>     }});
> DataStream<MyType> stream = env.addSource(kafkaSource);
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> *不太理解这个里面泛型传的是用户定义的case class，还是传*ConsumerRecord,从他里面提取时间戳
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