Apache Flink 漫谈系列(11) - Temporal Table JOIN

在运行上面代码之前需要注意上面代码中对EventTime时间提取的过程,也就是说Apache Flink的TimeCharacteristic.EventTime 模式，需要调用assignTimestampsAndWatermarks方法设置EventTime的生成方式，这种方式也非常灵活，用户可以控制业务数据的EventTime的值和WaterMark的产生，WaterMark相关内容可以查阅《Apache Flink 漫谈系列(03) - Watermark》。 在本示例中提取EventTime的完整代码如下：

import java.SQL.Timestamp 
 
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time 
 
class OrderTimestampExtractor[T1, T2] 
extends BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[(T1, T2, Timestamp)](Time.seconds(10)) { 
override def extractTimestamp(element: (T1, T2, Timestamp)): Long = { 
element._3.getTime 
} 
} 

查看运行结果:

5. With CSVConnector 实现代码

在实际的生产开发中，都需要实际的Connector的定义，下面我们以CSV格式的Connector定义来开发Temporal Table JOIN Demo。

(1) genEventRatesHistorySource

def genEventRatesHistorySource: CsvTableSource = { 
 
val csvRecords = Seq( 
"ts#currency#rate", 
"1#US Dollar#102", 
"1#Euro#114", 
"1#Yen#1", 
"3#Euro#116", 
"5#Euro#119", 
"7#Pounds#108" 
) 
// 测试数据写入临时文件 
val tempFilePath = 
FileUtils.writeToTempFile(csvRecords.mkString(CommonUtils.line), "csv_source_rate", "tmp") 
 
// 创建Source connector 
new CsvTableSource( 
tempFilePath, 
Array("ts","currency","rate"), 
Array( 
Types.LONG,Types.STRING,Types.LONG 
), 
fieldDelim = "#", 
rowDelim = CommonUtils.line, 
ignoreFirstLine = true, 
ignoreComments = "%" 
)} 

(2) genRatesOrderSource

def genRatesOrderSource: CsvTableSource = { 
 
val csvRecords = Seq( 
"ts#currency#amount", 
"2#Euro#10", 
"4#Euro#10" 
) 
// 测试数据写入临时文件 
val tempFilePath = 
FileUtils.writeToTempFile(csvRecords.mkString(CommonUtils.line), "csv_source_order", "tmp") 
 
// 创建Source connector 
new CsvTableSource( 
tempFilePath, 
Array("ts","currency", "amount"), 
Array( 
Types.LONG,Types.STRING,Types.LONG 
), 
fieldDelim = "#", 
rowDelim = CommonUtils.line, 
ignoreFirstLine = true, 
ignoreComments = "%" 
) 
} 

（编辑：泰州站长网）

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