Как отсортировать поток по времени события, используя Flink SQL - PullRequest
Новая
       68

Как отсортировать поток по времени события, используя Flink SQL

0 голосов
/ 03 марта 2019

У меня есть неупорядоченный DataStream<Event>, который я хочу отсортировать так, чтобы события были упорядочены по их временным меткам.Я упростил свой вариант использования до того, что у моего класса Event есть только одно поле - поле timestamp: 

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    StreamTableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env);

    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
    env.setParallelism(1);

    DataStream<Event> eventStream = env.addSource(new OutOfOrderEventSource())
            .assignTimestampsAndWatermarks(new TimestampsAndWatermarks());

    Table events = tableEnv.fromDataStream(eventStream, "timestamp.rowtime");
    tableEnv.registerTable("events", events);
    Table sorted = tableEnv.sqlQuery("SELECT timestamp FROM events ORDER BY eventTime ASC");
    DataStream<Row> sortedEventStream = tableEnv.toAppendStream(sorted, Row.class);

    sortedEventStream.print();

    env.execute();
}

Я получаю эту ошибку:

Исключение в потоке "main" org.apache.flink.table.api.SqlParserException: ошибка синтаксического анализа SQL.Обнаружена «отметка времени FROM» в строке 1, столбце 8.

Похоже, я неправильно указываю атрибут времени события, но неясно, что не так.

1 Ответ

0 голосов
/ 03 марта 2019

Проблема оказалась в использовании timestamp в качестве имени поля в моем классе событий.Изменение его на eventTime было достаточно, чтобы все заработало: 

public class Sort {
    public static final int OUT_OF_ORDERNESS = 1000;

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env);

        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
        env.setParallelism(1);

        DataStream<Event> eventStream = env.addSource(new OutOfOrderEventSource())
                .assignTimestampsAndWatermarks(new TimestampsAndWatermarks());

        Table events = tableEnv.fromDataStream(eventStream, "eventTime.rowtime");
        tableEnv.registerTable("events", events);
        Table sorted = tableEnv.sqlQuery("SELECT eventTime FROM events ORDER BY eventTime ASC");
        DataStream<Row> sortedEventStream = tableEnv.toAppendStream(sorted, Row.class);

        sortedEventStream.print();

        env.execute();
    }

    public static class Event {
        public Long eventTime;

        Event() {
            this.eventTime = Instant.now().toEpochMilli() + (new Random().nextInt(OUT_OF_ORDERNESS));
        }
    }

    private static class OutOfOrderEventSource implements SourceFunction<Event> {
        private volatile boolean running = true;

        @Override
        public void run(SourceContext<Event> ctx) throws Exception {
            while(running) {
                ctx.collect(new Event());
                Thread.sleep(1);
            }
        }

        @Override
        public void cancel() {
            running = false;
        }
    }

    private static class TimestampsAndWatermarks extends BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Event> {
        public TimestampsAndWatermarks() {
            super(Time.milliseconds(OUT_OF_ORDERNESS));
        }

        @Override
        public long extractTimestamp(Event event) {
            return event.eventTime;
        }
    }
}
...