为什么加入使用 20 秒水印后发送的行？答案

【问题标题】：Why does join use rows that were sent after watermark of 20 seconds?为什么加入使用 20 秒水印后发送的行？
【发布时间】：2018-12-06 09:37:22
【问题描述】：

我正在使用水印加入两个流，如下所示：

val order_wm = order_details.withWatermark("tstamp_trans", "20 seconds")
val invoice_wm = invoice_details.withWatermark("tstamp_trans", "20 seconds")
val join_df = order_wm
  .join(invoice_wm, order_wm.col("s_order_id") === invoice_wm.col("order_id"))

我对上述代码的理解，它将使每个流保持 20 秒。之后，但是，当我现在提供一个流，20 秒后提供另一个流时，两者也都加入了。似乎即使在水印完成后 Spark 仍将数据保存在内存中。我什至在 45 秒后尝试过，结果也加入了。

这让我对水印感到困惑。

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark spark-structured-streaming

【解决方案1】：

它来了，但是，当我现在给一个流，20秒后另一个，那么两者都加入了。

这是可能的，因为测量的时间不是事件到达的时间，而是水印字段内的时间，即tstamp_trans。您必须确保tstamp_trans 中的最后一次时间是在将参与连接的行之后 20 秒。

【讨论】：

我使用 .withcolumn 将 tstamp_trans 添加为一列，在其中提供当前时间戳
您能否介绍一下您是如何测试应用程序的以及您得到了什么输出？
我从 kafka 获得两个流。我打开了两个 kafka 生产者，然后我发送了这两个流。我在一个 kafka 主题中发送数据并等待水印时间完成，然后推送另一个

【解决方案2】：

引用文档来自：http://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#inner-joins-with-optional-watermarking

换句话说，您必须在连接中执行以下附加步骤。

在两个输入上定义水印延迟，以便引擎知道输入可以延迟多长时间（类似于流式聚合）

定义两个输入的事件时间约束，以便引擎可以确定何时不需要一个输入的旧行（即不满足时间约束）与另一个输入匹配。可以通过以下两种方式之一来定义此约束。

时间范围加入条件（例如...JOIN ON leftTime BETWEEN rightTime AND rightTime + INTERVAL 1 HOUR），

在事件时间窗口上加入（例如 ...JOIN ON leftTimeWindow = rightTimeWindow）。

【讨论】：