（1）时间属性
处理时间 指的是执行具体操作时的机器时间
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。
时间属性可以是每个表模式的一部分。当通过CREATETABLE DDL或创建表格时定义。一旦定义了时间属性，就可以将其引用为字段并在基于时间的操作中使用。只要时间属性没有被修改，并且只是从查询的一部分转发到另一部分，它仍然是有效的时间属性。时间属性的行为类似于常规时间戳，可用于计算
（2）ProcessTime
在创建表的 DDL 中定义
在 DataStream 到 Table 转换时定义
使用 TableSource 定义（Flink1.12中不建议使用）
（2.1）在创建表的 DDL 中定义
处理时间属性可以在创建表的 DDL 中用计算列的方式定义，用 PROCTIME() 就可以定义处理时间。
处理时间是基于机器的本地时间来处理数据，它既不需要从数据里获取时间，也不需要生成watermark。
CREATE TABLE user_actions ( user_name STRING, data STRING, user_action_time AS PROCTIME() -- 声明一个额外的列作为处理时间属性 ) WITH ( ... ); SELECT TUMBLE_START(user_action_time, INTERVAL '10' MINUTE), COUNT(DISTINCT user_name) FROM user_actions GROUP BY TUMBLE(user_action_time, INTERVAL '10' MINUTE);
数据源：
100,技术部 200,市场部 300,营销部 400,采购部
代码演示：
package com.aikfk.flink.sql; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.types.Row; /** * @author ：caizhengjie * @description：TODO * @date ：2021/4/5 10:32 下午 */ public class ProcessTimeSQL { public static void main(String[] args) throws Exception { // 1.准备环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 2.创建TableEnvironment(Blink planner) EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().useBlinkPlanner().build(); StreamTableEnvironment tableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(env , settings); // 3.文件path String filePath = "/Users/caizhengjie/IdeaProjects/aikfk_flink/src/main/java/resources/dept.csv"; // 4.DDL-- 声明一个额外的列作为处理时间属性 String ddl = "create table dept (\n" + " dept_id STRING,\n" + " dept_name STRING,\n" + " user_action_time AS PROCTIME()\n" + ") WITH (\n" + " 'connector.type' = 'filesystem',\n" + " 'connector.path' = '"+filePath+"',\n" + " 'format.type' = 'csv'\n" + ")"; // 5.创建一个带processtime字段的表 tableEnvironment.executeSql(ddl); // 6.通过SQL对表的查询，生成结果表 Table table = tableEnvironment.sqlQuery("select * from dept"); // 7.将table表转换为DataStream DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> retractStream = tableEnvironment.toRetractStream(table, Row.class); retractStream.print(); env.execute(); /** * 5> (true,100,技术部,2021-04-08T08:06:49.792) * 15> (true,400,采购部,2021-04-08T08:06:49.797) * 8> (true,200,市场部,2021-04-08T08:06:49.817) * 11> (true,300,营销部,2021-04-08T08:06:49.818) */ } }
（2.2）在 DataStream 到 Table 转换时定义
处理时间属性可以在 schema 定义的时候用 .proctime 后缀来定义。时间属性一定不能定义在一个已有字段上，所以它只能定义在 schema 定义的最后。
// 声明一个额外的字段作为时间属性字段 Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user_name"), $("data"), $("user_action_time").proctime());
代码演示：
package com.aikfk.flink.sql; import com.aikfk.flink.sql.pojo.WC; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.types.Row; import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$; /** * @author ：caizhengjie * @description：TODO * @date ：2021/4/5 10:32 下午 */ public class ProcessTimeTable { public static void main(String[] args) throws Exception { // 1.准备环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 2.创建TableEnvironment(Blink planner) EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().useBlinkPlanner().build(); StreamTableEnvironment tableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(env , settings); // 3.stream数据源 DataStream<WC> dataStream = env.fromElements( new WC("java", 1), new WC("spark", 1), new WC("hive", 1), new WC("hbase", 1), new WC("hbase", 1), new WC("hadoop", 1), new WC("java", 1)); // 4.将dataStream转换为视图 // 声明一个额外的字段作为时间属性字段 tableEnvironment.createTemporaryView("wordcount" , dataStream, $("wordName"), $("freq"), $("user_action_time").proctime()); // 5.通过SQL对表的查询，生成结果表 Table table = tableEnvironment.sqlQuery("select * from wordcount"); // 6.将table表转换为DataStream DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> retractStream = tableEnvironment.toRetractStream(table, Row.class); retractStream.print(); env.execute(); /** * 9> (true,java,1,2021-04-08T08:06:13.485) * 4> (true,spark,1,2021-04-08T08:06:13.485) * 6> (true,hbase,1,2021-04-08T08:06:13.485) * 8> (true,hadoop,1,2021-04-08T08:06:13.485) * 5> (true,hive,1,2021-04-08T08:06:13.485) * 7> (true,hbase,1,2021-04-08T08:06:13.485) * 3> (true,java,1,2021-04-08T08:06:13.483) */ } }
（3）EventTime
事件时间允许程序按照数据中包含的时间来处理，这样可以在有乱序或者晚到的数据的情况下产生一致的处理结果。
它可以保证从外部存储读取数据后产生可以复现（replayable）的结果。
（3.1）在创建表的 DDL 中定义
事件时间属性可以用 WATERMARK 语句在 CREATE TABLE DDL 中进行定义。WATERMARK 语句在一个已有字段上定义一个 watermark 生成表达式，同时标记这个已有字段为时间属性字段。
CREATE TABLE user_actions ( user_name STRING, data STRING, user_action_time TIMESTAMP(3), -- 声明 user_action_time 是事件时间属性，并且用 延迟 5 秒的策略来生成 watermark 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 GROUP BY TUMBLE(user_action_time, INTERVAL '10' MINUTE);
数据源：
1,beer,3,2019-12-12 00:00:01 1,diaper,4,2019-12-12 00:00:02 2,pen,3,2019-12-12 00:00:04 2,rubber,3,2019-12-12 00:00:06 3,rubber,2,2019-12-12 00:00:05 4,beer,1,2019-12-12 00:00:08
代码演示：
package com.aikfk.flink.sql; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.types.Row; /** * @author ：caizhengjie * @description：TODO * @date ：2021/4/5 10:32 下午 */ public class EventTimeSQL { public static void main(String[] args) throws Exception { // 1.准备环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 2.创建TableEnvironment(Blink planner) EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().useBlinkPlanner().build(); StreamTableEnvironment tableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(env , settings); // 3.文件path String filePath = "/Users/caizhengjie/IdeaProjects/aikfk_flink/src/main/java/resources/orders.csv"; // 4.DDL // 声明 ts 是事件时间属性，并且用 延迟 3 秒的策略来生成 watermark String ddl = "create table orders (\n" + " user_id INT,\n" + " product STRING,\n" + " amount INT,\n" + "ts TIMESTAMP(3),\n" + "WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '3' SECOND \n" + ") WITH (\n" + " 'connector.type' = 'filesystem',\n" + " 'connector.path' = '"+filePath+"',\n" + " 'format.type' = 'csv'\n" + ")"; // 5.创建一个带eventtime字段的表 tableEnvironment.executeSql(ddl); // 6.通过SQL对表的查询，生成结果表 // 基于事件时间根据滚动窗口统计最近5秒product的数量，amount的总数以及订单数 String sql = "select TUMBLE_START(ts ,INTERVAL '5' SECOND)," + " COUNT(DISTINCT product),\n" + " SUM(amount) total_amount,\n" + " COUNT(*) order_nums \n" + " FROM orders \n" + " GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '5' SECOND)"; Table table = tableEnvironment.sqlQuery(sql); // 7.将table表转换为DataStream DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> retractStream = tableEnvironment.toRetractStream(table, Row.class); retractStream.print(); env.execute(); /** * 14> (true,2019-12-12T00:00,3,10,3) * 15> (true,2019-12-12T00:00:05,2,6,3) */ } }
（3.2）在 DataStream 到 Table 转换时定义
事件时间属性可以用 .rowtime 后缀在定义 DataStream schema 的时候来定义。时间戳和 watermark 在这之前一定是在 DataStream 上已经定义好了。
在从 DataStream 到 Table 转换时定义事件时间属性有两种方式。取决于用 .rowtime 后缀修饰的字段名字是否是已有字段，事件时间字段可以是：
在 schema 的结尾追加一个新的字段
替换一个已经存在的字段。
不管在哪种情况下，事件时间字段都表示 DataStream 中定义的事件的时间戳。
// Option 1: // 基于 stream 中的事件产生时间戳和 watermark DataStream<Tuple2<String, String>> stream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...); // 声明一个额外的逻辑字段作为事件时间属性 Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user_name"), $("data"), $("user_action_time").rowtime()); // Option 2: // 从第一个字段获取事件时间，并且产生 watermark DataStream<Tuple3<Long, String, String>> stream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...); // 第一个字段已经用作事件时间抽取了，不用再用一个新字段来表示事件时间了 Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user_action_time").rowtime(), $("user_name"), $("data")); // Usage: WindowedTable windowedTable = table.window(Tumble .over(lit(10).minutes()) .on($("user_action_time")) .as("userActionWindow"));
关于Flink SQL之ProcessTime与EventTime的使用详见官网：
（4）基于时间的查询
基于时间查询的场景
Smoothing and aggregating data based on time
计算最近一分钟平均值
Enriching streaming data with data from other sources
关联最近汇率变化表
Stream monitoring， pattern matching， and alerting
五分钟内如果三次尝试失败则触发报警
Common types of data
用户交互数据:点击，app埋点采集数据
Logs:应用，服务器，网络日志
Transactions:信用卡，支付宝
Sensors:移动电话，车辆，1OT等
基于时间查询的特征
输入表为append一only类型，也就是插入的Rows记录不再更新.
查询条件中含有时间关联条件和算子
Filter，Projection，Windowedaggregations，Intervaljoin，Temporal一tablejoin，Pattern matching
查询结果也是append一only类型，输出的结果永远都不会被更新
基于时间的算子
基于时间条件查询的算子:
GROUP BY window aggregation
OVER window aggregation
Time一windowed join
Join with a temporal table （enrichment join）
Pattern matching （MATCH_RECOGNIZE）
Temporaloperators必须要指定时间属性
Event一Time和Processing一Time
Temporal Operator 根据输入数据是否已经完成，决定下列操作:
Operator输出最终的计算结果，并且该结果不支持更新
Operator根据状态是否还需要，从而决定是否丢弃转态数据（Records和Results）
基于时间的Aggregation
Flink SQL支持两种类型的TemporalAggregation
Group By Window Aggregation
Over Window Aggregation
Group By Window Aggregation：统计计算每个小时中，每个用户的点击次数
