在Flink应用程序中获取作业提交时间可以通过以下步骤实现:
下面是一个示例代码,演示如何在Flink应用程序中获取作业提交时间:
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class JobSubmissionTimeExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置时间特性为EventTime
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
// 创建数据源,每个元素包含一个时间戳和一个值
DataStream<Tuple2<Long, String>> input = env.fromElements(
Tuple2.of(System.currentTimeMillis(), "value1"),
Tuple2.of(System.currentTimeMillis(), "value2"),
Tuple2.of(System.currentTimeMillis(), "value3")
);
// 提取时间戳,并分配水位线
DataStream<Tuple2<Long, String>> withTimestampsAndWatermarks = input
.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Tuple2<Long, String>>(Time.seconds(10)) {
@Override
public long extractTimestamp(Tuple2<Long, String> element) {
return element.f0;
}
});
// 使用ProcessFunction获取作业提交时间并输出
withTimestampsAndWatermarks
.process(new ProcessFunction<Tuple2<Long, String>, String>() {
@Override
public void processElement(Tuple2<Long, String> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
long jobSubmissionTime = ctx.timestamp();
out.collect("Job submission time: " + jobSubmissionTime);
}
})
.print();
env.execute("Job Submission Time Example");
}
}
在上述示例中,我们使用assignTimestampsAndWatermarks
方法为数据流分配时间戳,并设置了水位线。然后,我们使用ProcessFunction
来处理数据流,并在其中获取作业提交时间。最后,我们将结果打印出来。
请注意,上述示例中的代码仅用于演示目的,实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改和调整。
对于Flink的更多详细信息和使用方法,可以参考腾讯云的Flink产品介绍页面:Flink产品介绍
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