在Flink中，处理时间序列数据时，通常需要考虑事件时间和水印（watermarks）的处理。以下是修改前后的代码对比分析：
修改前的代码：
val systemDS = unitDS.map(dp => {
dp.setDeviceCode(DeviceCodeEnum.fromPidToSystem(dp.getDeviceCode))
dp
}).keyBy(_.getDeviceCode)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(60)))
.process(new MySystemWinF)unitDS经过一个map操作，将每个元素的deviceCode转换为系统设备码。- 使用
keyBy(_.getDeviceCode)对转换后的设备码进行分组。 - 定义了一个基于事件时间的滚动窗口，窗口大小为60秒。
- 使用
process操作应用自定义的窗口函数HPageSystemWinF来处理每个窗口中的数据。
注意：修改前的代码没有显示地处理水印（watermarks），这可能导致在处理乱序数据或延迟数据时出现问题。
修改后的代码：
val systemDS = unitDS.map(dp => {
dp.setDeviceCode(DeviceCodeEnum.fromPidToSystem(dp.getDeviceCode))
dp
}).keyBy(_.getDeviceCode)
.assignTimestampsAndWatermarks(
WatermarkStrategy
.<boundedOutOfOrdernessDaysPower>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5)) // 假设这里应该是.forBoundedOutOfOrderness而不是.forBoundedOutOfOrdernessDaysPower
.withIdleness(Duration.ofSeconds(5))
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner[DaysPower] {
override def extractTimestamp(element: DaysPower, recordTimestamp: Long): Long = {
Math.max(element.getEventTime, recordTimestamp)
}
})
).keyBy(_.getDeviceCode)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(60)))
.process(new MySystemWinF)- 与修改前相同的部分：
map,keyBy, 和window操作。 - 添加了
assignTimestampsAndWatermarks方法来处理事件时间和水印：- 使用
WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness允许一定程度的乱序数据（这里是5秒）。 .withIdleness(Duration.ofSeconds(5))设置了空闲超时时间为5秒，用于处理不活跃的键。- 使用
withTimestampAssigner自定义了时间戳分配器，确保使用的事件时间是元素中的eventTime和记录的recordTimestamp中的较大值。
- 使用
不同点和适用场景：
- 事件时间和水印处理：修改后的代码显式地处理了事件时间和水印，这对于处理乱序数据、延迟数据以及确保正确的时间窗口计算是非常重要的。如果您的数据流中存在乱序或延迟数据，或者您希望更严格地保证处理时间窗口的正确性，那么应该使用修改后的代码。
- 空闲超时：通过设置空闲超时，可以处理那些长时间不活跃的键，避免因为某些键长时间没有新数据而导致整个程序挂起。
- 延迟数据处理：如果数据有可能晚到，但仍然需要被纳入正确的窗口进行计算，水印可以帮助界定数据的“迟到”界限。
精确的时间窗口分析：对于需要基于事件实际发生时间而非数据处理时间进行分析的场景，如实时监控、金融交易分析等，事件时间模型是必须的。
