spark(strcuted streaming)和flink的

watermarker

watermark是一种衡量Event Time进展的机制，它是数据本身的一个隐藏属性。通常基于Event Time的数据，自身都包含一个timestamp。watermark的含义表示晚于这个时间的数据都已经处理完，如果还有的话直接抛弃掉

作用

watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合window来实现。
我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生（out-of-order或者说late element）。
但是对于late element，我们又不能无限期的等下去，必须要有个机制来保证一个特定的时间后，必须触发window去进行计算了。这个特别的机制，就是watermark。

structed streaming

表示方法

.withWatermark("timestamp", "10 minutes")

图表解释

watermark

上图为trigger=5min，window=10min，watermark-threshold=10min的图表
一个trigger的水位线等于上一个trigger中的最大eventtime-threshold
如上图
12:15-12:20这个trigger的水位线等于12:10-12:15这个trigger的最大eventTime(12:14-10) = 12:04
12:20-12:25这个trigger的水位线等于12:15-12:20这个trigger的最大eventTime(12:21-10) = 12:11

flink watermark

表示方法

• source之后直接加watermark

val processedData = env.addSource(consumer).assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks)

• 做一定的预处理之后加watermark

 val processedData = env.addSource(consumer)
      .map(log => {
        preprocess(log)
      }).filter(_ != null).assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks)

Watermakers的实现

基于事件时间

processedData.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks[FlowLog] {
      var currentMaxTimestamp = 0l
      final val maxOutOfOrderness = 30000l
      override def getCurrentWatermark: Watermark = {
        new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness)
      }

      override def extractTimestamp(element: FlowLog, previousElementTimestamp: Long): Long = {
        val timestamp = element.start_timestamp
        currentMaxTimestamp = math.max(timestamp, currentMaxTimestamp)
        timestamp
      }
    })

基于系统时间

processedData.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks[FlowLog] {
      final val maxOutOfOrderness = 30000l
      override def getCurrentWatermark: Watermark = {
        new Watermark(System.currentTimeMillis() - maxOutOfOrderness)
      }

      override def extractTimestamp(element: FlowLog, previousElementTimestamp: Long): Long = {
        val timestamp = element.start_timestamp
        timestamp
      }
    })

可以看到watermark=math.max(element.timestamp, currentMaxTimestamp) - maxOutOfOrderness

• maxOutOfOrderness就是上面strcuted streaming中所说的threshold，所以从上面代码来看flink的watermark也是之前数据的最大事件时间-threshold

参考

https://www.jianshu.com/p/f90831c1e96d