时间特性

基于时间的操作（比如Table API和SQL中窗口操作），需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。所以，Table可以提供一个逻辑上的时间字段，用于在表处理程序中，指示时间和访问相应的时间戳。

时间属性，可以是每个表schema的一部分。一旦定义了时间属性，它就可以作为一个字段引用，并且可以在基于时间的操作中使用。

时间属性的行为类似于常规时间戳，可以访问，并且进行计算。

处理时间

处理时间语义下，允许表处理程序根据机器的本地时间生成结果。它是时间的最简单概念。它既不需要提取时间戳，也不需要生成watermark。

定义处理时间属性有三种方法：在DataStream转化时直接指定；在定义Table Schema时指定；在创建表的DDL中指定。

DataStream转化成Table时指定

由DataStream转换成表时，可以在后面指定字段名来定义Schema。在定义Schema期间，可以使用.proctime，定义处理时间字段。

注意，这个proctime属性只能通过附加逻辑字段，来扩展物理schema。因此，只能在schema定义的末尾定义它。

代码如下：

val stream = env.addSource(new SensorSource)
val sensorTable = tableEnv
  .fromDataStream(stream, $"id", $"timestamp", $"temperature", $"pt".proctime())

创建表的DDL中指定

在创建表的DDL中，增加一个字段并指定成proctime，也可以指定当前的时间字段。

代码如下：

val sinkDDL: String =
  """
    |create table dataTable (
    |  id varchar(20) not null,
    |  ts bigint,
    |  temperature double,
    |  pt AS PROCTIME()
    |) with (
    |  'connector.type' = 'filesystem',
    |  'connector.path' = 'sensor.txt',
    |  'format.type' = 'csv'
    |)
  """.stripMargin

tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL) // 执行 DDL

注意：运行这段DDL，必须使用Blink Planner。

事件时间（Event Time）

事件时间语义，允许表处理程序根据每个记录中包含的时间生成结果。这样即使在有乱序事件或者延迟事件时，也可以获得正确的结果。

为了处理无序事件，并区分流中的准时和迟到事件；Flink需要从事件数据中，提取时间戳，并用来推进事件时间的进展（watermark）。

DataStream转化成Table时指定

在DataStream转换成Table，schema的定义期间，使用.rowtime可以定义事件时间属性。注意，必须在转换的数据流中分配时间戳和watermark。

在将数据流转换为表时，有两种定义时间属性的方法。根据指定的.rowtime字段名是否存在于数据流的架构中，timestamp字段可以：

作为新字段追加到schema
替换现有字段

在这两种情况下，定义的事件时间戳字段，都将保存DataStream中事件时间戳的值。

代码如下：

val stream = env
  .addSource(new SensorSource)
  .assignAscendingTimestamps(r => r.timestamp)
// 将 DataStream转换为 Table，并指定时间字段
val sensorTable = tableEnv
  .fromDataStream(stream, $"id", $"timestamp".rowtime(), 'temperature)

创建表的DDL中指定

事件时间属性，是使用CREATE TABLE DDL中的WARDMARK语句定义的。watermark语句，定义现有事件时间字段上的watermark生成表达式，该表达式将事件时间字段标记为事件时间属性。

代码如下：

val sinkDDL: String =
  """
    |create table dataTable (
    |  id varchar(20) not null,
    |  ts bigint,
    |  temperature double,
    |  rt AS TO_TIMESTAMP( FROM_UNIXTIME(ts) ),
    |  watermark for rt as rt - interval '1' second
    |) with (
    |  'connector.type' = 'filesystem',
    |  'connector.path' = 'file:///D:\\..\\sensor.txt',
    |  'format.type' = 'csv'
    |)
  """.stripMargin

tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL) // 执行 DDL

这里FROM_UNIXTIME是系统内置的时间函数，用来将一个整数（秒数）转换成“YYYY-MM-DD hh:mm:ss”格式（默认，也可以作为第二个String参数传入）的日期时间字符串（date time string）；然后再用TO_TIMESTAMP将其转换成Timestamp。