Re: （补充图片链接） 关于直接设置Watermark和flatmap后再设置的疑问

Posted by Dino Zhang on Dec 18, 2019; 8:35am
URL: http://apache-flink.370.s1.nabble.com/flink-sql-confluent-schema-avro-topic-tp1264p1272.html

kafka的exactly once是通过checkpoint机制保存消费位点来保证的，和event time没关系。在进入时间窗口前提取event
time和设定watermark即可。

On Wed, Dec 18, 2019 at 4:12 PM 猫猫 <[hidden email]> wrote:

> 图片不能粘贴，放到github上面了。
> https://github.com/maobuji/Blog/blob/master/image/changeEventTime.jpg
>
>
>
>
> ------------------&nbsp;原始邮件&nbsp;------------------
> 发件人:&nbsp;"猫猫"<[hidden email]&gt;;
> 发送时间:&nbsp;2019年12月18日(星期三) 下午4:03
> 收件人:&nbsp;"user-zh"<[hidden email]&gt;;
>
> 主题:&nbsp;回复： 关于直接设置Watermark和flatmap后再设置的疑问
>
>
>
> 可能是我说的不太明确，我理解事件时间在整个流系统下只有一个。
> 但是读kafka时，我无法直接拿到业务数据中的event-time。因为数据可能会被拆分为多条。
> 我只能当做字符串取出，并设置事件时间为kafka的时间。
>
>
> 在进行一次消息转换后，才能获取到数据中的时间。所以我需要在flatmap以后才能正确的设置event-time
> 但我又需要kafka的精确一次特性。
>
> 所以问题转变为如下的问题，我能在流中重设eventTime吗？但对最初的流（kafka提交）不影响。
> 所以也就是之前提到的问题。
> &nbsp;env.addSource(flinkKafkaConsumer).assignTimestampsAndWatermarks(...)
>
> &nbsp;env.addSource(flinkKafkaConsumer).flatMap(...).assignTimestampsAndWatermarks(...);
>
>
> 更进一步，我能向下图一样，在不同的流过程中，设置不同的eventTime吗？并且他们能够实现整体提交。
>
>
>
>
>
> ------------------ 原始邮件 ------------------
> 发件人:&nbsp;"LakeShen"<[hidden email]&gt;;
> 发送时间:&nbsp;2019年12月18日(星期三) 下午2:10
> 收件人:&nbsp;"user-zh"<[hidden email]&gt;;
>
> 主题:&nbsp;Re: 关于直接设置Watermark和flatmap后再设置的疑问
>
>
>
> flatmap 逻辑中，你是否对消息记录的时间处理了吗，watermark 的更新的逻辑是比前一次 watermark 的时间截要大同时非空。
>
> 猫猫 <[hidden email]&gt; 于2019年12月18日周三 上午9:27写道：
>
> &gt; env.addSource(flinkKafkaConsumer).assignTimestampsAndWatermarks(...)
> &gt;
> &gt;
> env.addSource(flinkKafkaConsumer).flatMap(...).assignTimestampsAndWatermarks(...);
> &gt;
> &gt; 使用kafka进行消费，直接设置Watermark和经过flatMap()以后再设置，会产生什么样的区别和影响。
> &gt; flatMap可能会将数据处理为1-N条。那么在这种情况下，还能够保证kafka的精确一次吗？

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Regards,
DinoZhang