似乎在 Flink CDC 中创建了一个名为 "Users" 的数据结构,并有三个字段:name(字符串类型)、score(整数类型)和event_time(Instant 类型)。
如果您想在 Flink CDC 中为这个表设置水印(Watermark),可以按照以下步骤进行:
导入必要的类:
java
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import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPunctuatedWatermarks;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;
在您的 Flink CDC 作业中,使用 assignTimestampsAndWatermarks() 方法为数据流分配时间戳和水印:
java
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DataStream stream = ...; // 从 CDC 数据源获取数据流
DataStream streamWithWatermarks = stream
.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPunctuatedWatermarks() {
@Override
public long extractTimestamp(Users element, long previousTimestamp) {
// 从数据中提取事件时间字段的时间戳,例如 event_time
return element.getEvent_time().toEpochMilli();
}
@Override
public Watermark checkAndGetNextWatermark(Users lastElement, long extractedTimestamp) {
// 检查并获取下一个水印
// 这里可以根据业务需求进行水印的生成逻辑,例如基于 event_time 设定延迟阈值
// 返回一个 Watermark 对象,表示当前水印的时间戳
return new Watermark(extractedTimestamp - maxDelay);
}
});
在上述代码中,我们使用 AssignerWithPunctuatedWatermarks 接口来为数据流中的每个元素提取时间戳和水印。在 extractTimestamp() 方法中,从每个元素中获取事件时间字段(例如 event_time)的时间戳。在 checkAndGetNextWatermark() 方法中,可以根据业务需求生成水印,并返回表示当前水印时间戳的 Watermark 对象。
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