总结
当配置flink使用处理时间时，我希望context.timestamp（）在一个键控处理函数中返回null，而在测试时，它似乎返回了Kafka源主题中的摄取时间戳。
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我在Datastream环境中使用pyflink 1.16.1，我将应用程序配置为使用处理时间，如下所示。
env.set_stream_time_characteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)我还在源上配置水印，如下所示：
properties = get_kafka_properties(args) # Security config
kafka_source = KafkaSource.builder()\
.set_properties(properties)\
.set_topics(topic)\
.set_starting_offsets(KafkaOffsetsInitializer.earliest())\
.set_value_only_deserializer(SimpleStringSchema())\
.build()
source = env.from_source(
source=kafka_source,
watermark_strategy=WatermarkStrategy.no_watermarks()
source_name="kafka_source")当我使用这个简单的测试处理函数时，我看到使用了消息到达Kafka队列的时间，而我期望返回null。
class TestProcessFunction(KeyedProcessFunction):
def __init__(self):
pass
def process_element(self, value, ctx: 'KeyedProcessFunction.Context'):
yield ctx.timestamp()这让我怀疑处理时间是否确实被使用了，或者我的配置中是否有错误。
1条答案
按热度按时间mccptt671#
这并没有按预期工作，因为根据发行说明，
set_stream_time_characteristic的使用在Flink 1.12中已被弃用：弃用流执行环境。设置流时间特征（）和时间特征
以及：
在Flink 1.12中，默认的流时间特性已经被更改为EventTime，因此您不再需要调用这个方法来启用事件时间支持。显式使用处理时间窗口和计时器在事件时间模式下工作。如果您需要禁用水印，请使用ExecutionConfig.setAutoWatermarkInterval（长整型）。如果使用的是摄取时间，请手动设置适当的WatermarkStrategy。如果您正在使用常规“时间窗口”操作（例如KeyedStream.timeWindow（）），请使用显式指定处理时间或事件时间的等效操作。
这可以解释为什么您会看到当前遇到的行为。使用
WatermarkStrategy.no_watermarks()应该足以满足您的情况。您还可以考虑查看上下文公开的可用TimerService，以根据需要访问其他与计时相关的信息（例如，当前处理时间、当前水位线等）：