def demo01():
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
ds = env.from_collection(
collection=[(1, 'Hi', 'Hello'), (2, 'Hello', 'Hi')],
type_info=Types.ROW([Types.INT(),
Types.STRING(),
Types.STRING()]))
# 给Event添加水位
# 1.内置水位生成策略
# 1.1 延迟生成水印: 延迟10s
watermark_strategy = WatermarkStrategy.for_bounded_out_of_orderness(
Duration.of_seconds(10))
# 1.2 单调递增生成水印:这个也就是相当于上述的延迟策略去掉了延迟时间，以event中的时间戳充当了水印。
watermark_strategy = WatermarkStrategy.for_monotonous_timestamps()
# 2. event时间的获取
watermark_strategy = WatermarkStrategy.for_monotonous_timestamps(
).with_timestamp_assigner(MyTimestampAssigner())
"""
在某些情况下，由于数据产生的比较少，导致一段时间内没有数据产生，进而就没有水印的生成，导致下游依赖水印的一些操作就会出现问题，比如某一个算子的上游有多个算子，
这种情况下，水印是取其上游两个算子的较小值，如果上游某一个算子因为缺少数据迟迟没有生成水印，就会出现eventtime倾斜问题，导致下游没法触发计算。
所以filnk通过WatermarkStrategy.withIdleness()方法允许用户在配置的时间内（即超时时间内）没有记录到达时将一个流标记为空闲。这样就意味着下游的数据不需要等待水印的到来。
当下次有水印生成并发射到下游的时候，这个数据流重新变成活跃状态。
"""
watermark_strategy = WatermarkStrategy.for_bounded_out_of_orderness(
Duration.of_seconds(10)).with_idleness(Duration.of_seconds(30))
ds.assign_timestamps_and_watermarks(watermark_strategy)
ds.print()
def event_timer_timer_demo():
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
ds = env.from_collection(
collection=[
(1000, 'Alice', 110.1),
(4000, 'Bob', 30.2),
(3000, 'Alice', 20.0),
(2000, 'Bob', 53.1),
(5000, 'Alice', 13.1),
(3000, 'Bob', 3.1),
(7000, 'Bob', 16.1),
(10000, 'Alice', 20.1)
],
type_info=Types.TUPLE([Types.LONG(), Types.STRING(), Types.FLOAT()]))
ds = ds.assign_timestamps_and_watermarks(
WatermarkStrategy.for_bounded_out_of_orderness(Duration.of_seconds(2))
.with_timestamp_assigner(MyTimestampAssigner()))
# apply the process function onto a keyed stream
ds.key_by(lambda value: value[1]) \
.process(Sum()) \
.print()
# submit for execution
env.execute()
