该文章主要是对Flink官网相关内容进行翻译，原文地址：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/time_attributes.html
Flink能够根据不同的时间概念处理流数据。
- 处理时间是指正在执行相应操作的机器的系统时间（也称为“挂钟时间”）。
- 事件时间是指基于附加到每行的时间戳来处理流数据。 时间戳可以在事件发生时进行编码。
- 注入时间是事件进入Flink的时间; 在内部，它与事件时间类似地对待。
本文介绍了如何在Flink的Table API和SQL中为基于时间的操作定义时间属性。
时间属性介绍
Table API和SQL中基于时间的操作（如窗口）需要有关时间概念及其来源的信息。因此，Table可以提供逻辑时间属性，用于指示时间和访问表程序中的相应时间戳。
时间属性可以是每个表schema的一部分。即可以为一个字段。它们是在从DataStream创建表时定义的，或者是在使用TableSource时预定义的。一旦在开头定义了时间属性（字段），它就可以作为字段引用，并且可以在基于时间的操作中使用。
只要时间属性没有被修改，只是简单地从查询的一部分转发到另一部分，它仍然是有效的时间属性。时间属性的行为类似于常规时间戳，可以访问以进行计算。如果在计算中使用了时间属性，则它将具体化并成为常规时间戳。常规时间戳不能与Flink的时间和watermark配合使用，因此不能再用于基于时间的操作。
Table程序要求为流式环境指定相应的时间特性：
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime) // default
// alternatively:
// env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime)
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
Processing time
Processing Time（处理时间）允许Table程序根据本地计算机的时间产生结果。这是最简单的时间概念，但不提供确定性。它既不需要时间戳提取也不需要watermark生成。
有两种定义处理时间属性的方法。
在DataStream到Table转换期间
在架构定义期间，使用.proctime属性定义了处理时间属性。时间属性只能通过附加的逻辑字段扩展物理模式。因此，它只能在schema定义的末尾定义。
val stream: DataStream[(String, String)] = ...
// declare an additional logical field as a processing time attribute
val table = tEnv.fromDataStream(stream, 'UserActionTimestamp, 'Username, 'Data, 'UserActionTime.proctime)
val windowedTable = table.window(Tumble over 10.minutes on 'UserActionTime as 'userActionWindow)
使用TableSource
处理时间属性由实现DefinedProctimeAttribute接口的TableSource定义。 逻辑时间属性附加到由TableSource的返回类型定义的物理模式。
// define a table source with a processing attribute
class UserActionSource extends StreamTableSource[Row] with DefinedProctimeAttribute {
override def getReturnType = {
val names = Array[String]("Username" , "Data")
val types = Array[TypeInformation[_]](Types.STRING, Types.STRING)
Types.ROW(names, types)
}
override def getDataStream(execEnv: StreamExecutionEnvironment): DataStream[Row] = {
// create stream
val stream = ...
stream
}
override def getProctimeAttribute = {
// field with this name will be appended as a third field
"UserActionTime"
}
}
// register table source
tEnv.registerTableSource("UserActions", new UserActionSource)
val windowedTable = tEnv
.scan("UserActions")
.window(Tumble over 10.minutes on 'UserActionTime as 'userActionWindow)
Event time
事件时间允许表程序根据每个记录中包含的时间生成结果。 即使在无序事件或延迟事件的情况下，这也允许一致的结果。 当从持久存储中读取记录时，它还确保Table程序的可重放结果。
此外，事件时间允许批处理和流式环境中的Table程序的统一语法。 流式环境中的时间属性可以是批处理环境中的记录的常规字段。
为了处理乱序事件并区分流媒体中的准时和晚期事件，Flink需要从事件中提取时间戳并在时间上做出某种进展（所谓的Watermark）。
可以在DataStream-to-Table转换期间或使用TableSource定义事件时间属性。
在DataStream到Table转换期间
在schema定义期间使用.rowtime属性定义事件时间属性。 必须在转换的DataStream中分配时间戳和watermark。
将DataStream转换为Table时，有两种方法可以定义时间属性。 根据DataStream架构中是否存在指定的.rowtime字段名称，时间戳字段也是
-
作为新字段附加到schema
-
或替换现有字段
在任何一种情况下，事件时间时间戳字段都将保存DataStream事件时间时间戳的值。
// Option 1:
// extract timestamp and assign watermarks based on knowledge of the stream
val stream: DataStream[(String, String)] = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)
// declare an additional logical field as an event time attribute
val table = tEnv.fromDataStream(stream, 'Username, 'Data, 'UserActionTime.rowtime)
// Option 2:
// extract timestamp from first field, and assign watermarks based on knowledge of the stream
val stream: DataStream[(Long, String, String)] = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)
// the first field has been used for timestamp extraction, and is no longer necessary
// replace first field with a logical event time attribute
val table = tEnv.fromDataStream(stream, 'UserActionTime.rowtime, 'Username, 'Data)
// Usage:
val windowedTable = table.window(Tumble over 10.minutes on 'UserActionTime as 'userActionWindow)
使用TableSource
事件时间属性由实现DefinedRowtimeAttributes接口的TableSource定义。 getRowtimeAttributeDescriptors（）方法返回RowtimeAttributeDescriptor列表，用于描述时间属性的最终名称，用于派生属性值的时间戳提取器以及与属性关联的水印策略。
确保getDataStream（）方法返回的DataStream与定义的时间属性对齐。 仅当定义了StreamRecordTimestamp时间戳提取器时，才考虑DataStream的时间戳（由TimestampAssigner分配的时间戳）。 仅当定义了PreserveWatermarks水印策略时，才会保留DataStream的水印。 否则，只有TableSource的rowtime属性的值是相关的。
// define a table source with a rowtime attribute
class UserActionSource extends StreamTableSource[Row] with DefinedRowtimeAttributes {
override def getReturnType = {
val names = Array[String]("Username" , "Data", "UserActionTime")
val types = Array[TypeInformation[_]](Types.STRING, Types.STRING, Types.LONG)
Types.ROW(names, types)
}
override def getDataStream(execEnv: StreamExecutionEnvironment): DataStream[Row] = {
// create stream
// ...
// assign watermarks based on the "UserActionTime" attribute
val stream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)
stream
}
override def getRowtimeAttributeDescriptors: util.List[RowtimeAttributeDescriptor] = {
// Mark the "UserActionTime" attribute as event-time attribute.
// We create one attribute descriptor of "UserActionTime".
val rowtimeAttrDescr = new RowtimeAttributeDescriptor(
"UserActionTime",
new ExistingField("UserActionTime"),
new AscendingTimestamps)
val listRowtimeAttrDescr = Collections.singletonList(rowtimeAttrDescr)
listRowtimeAttrDescr
}
}
// register the table source
tEnv.registerTableSource("UserActions", new UserActionSource)
val windowedTable = tEnv
.scan("UserActions")
.window(Tumble over 10.minutes on 'UserActionTime as 'userActionWindow)
