Apache flink 阿帕奇·弗林克：什么是；类X不包含字段Y的setter“；什么意思？

我第一次使用flink（1.6，1.7）并使用来自github存档的数据，但将该数据用作流数据源

我的简单示例只是统计每天窗口中每个用户的所有事件，我尝试复制相同的示例，但使用TableEnvironment和SQL支持

但是，我遇到了以下错误：

class org.apache.flink.streaming.api.functions.source.TimestampedFileInputSplit不包含字段修改时间的setter，如下所示：

 8-12-04 14:17:02:115  INFO main exploration.StreamingTableApp:32 - Starting Streaming Table Flink App Example...
18-12-04 14:17:02:174  INFO main typeutils.TypeExtractor:1818 - class org.apache.flink.streaming.api.functions.source.TimestampedFileInputSplit does not contain a setter for field modificationTime
18-12-04 14:17:02:176  INFO main typeutils.TypeExtractor:1857 - Class class org.apache.flink.streaming.api.functions.source.TimestampedFileInputSplit cannot be used as a POJO type because not all fields are valid POJO fields, and must be processed as GenericType. Please read the Flink documentation on "Data Types & Serialization" for details of the effect on performance.
18-12-04 14:17:02:937  INFO main exploration.StreamingTableApp:74 - Finished...

我将CSV源代码作为数据流读取，并使用Gson解析json行的位并将这些属性映射到元组

有人对此有任何想法/经验吗

主要方法：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

// Mapped in docker compose file too.
DataStreamSource<String> input = env.readTextFile("/some/path/github/");

// Setup the stream
DataStream<Tuple4<String, Integer, String, Long>> stream = input.map(new GithubTupleConverter())
    .assignTimestampsAndWatermarks(new TupleTimestampExtractor());

StreamTableEnvironment tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env);
Table tableFromStream = tEnv.fromDataStream(stream, "user_id, kount, basic_date,event_date");

StreamExecutionEnvironment env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment（）；
环境setStreamTimeCharacteristic（TimeCharacteristic.EventTime）；
//也映射到docker compose文件中。
DataStreamSource input=env.readTextFile（“/some/path/github/”）；
//设置流
DataStream stream=input.map（新的gitubtupleconverter（））
.assignTimestampsAndWatermarks（新的TupleTimestampExtractor（））；
StreamTableEnvironment tEnv=TableEnvironment.getTableEnvironment（env）；
表tableFromStream=tEnv.fromDataStream（流，“用户id、kount、基本日期、事件日期”）；

TupleTimestampExtractor

public class TupleTimestampExtractor
        extends BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Tuple4<String, Integer, String, Long>> {
    private static final long serialVersionUID = 3737675541965835242L;

    public TupleTimestampExtractor() {
        super(Time.seconds(30L));
    }

    @Override
    public long extractTimestamp(Tuple4<String, Integer, String, Long> element) {
        return element.getField(3);
    }
}

公共类TupleTimestampExtractor
扩展BoundedAutofordernessTimestampExtractor{
私有静态最终长serialVersionUID=3737675541965835242L；
公共TupleTimestampExtractor（）{
超级（时间秒（30L））；
}
@凌驾
公共长提取时间戳（Tuple4元素）{
返回元素getField（3）；
}
}

gitubtupleconverter.java

public class GithubTupleConverter implements MapFunction<String, Tuple4<String, Integer, String, Long>> {

    private static final Gson g = new Gson();

    @Override
    public Tuple4<String, Integer, String, Long> map(String value) throws Exception {
        // Take each line as Json.
        JsonObject o = g.fromJson(value, JsonObject.class);

        // Extract the user id
        String userId = o.get("actor").getAsJsonObject().get("login").getAsString();

        // Extract the event type (commit, pull request, fork event)
        String type = o.get("type").getAsString();

        // Get the event date time
        String dateTime = o.get("created_at").getAsString();

        // Parse date string to Typed type.
        LocalDateTime eventTime = LocalDateTime.parse(dateTime, DateTimeFormatter.ISO_DATE_TIME);

        // Format the date so it can be used in the output.
        DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ISO_DATE;

        return Tuple4.of(userId, 1, formatter.format(eventTime), eventTime.toInstant(ZoneOffset.UTC).toEpochMilli());
    }
} 

公共类GitubTupleConverter实现MapFunction{
私有静态最终Gson g=新Gson（）；
@凌驾
公共Tuple4映射（字符串值）引发异常{
//将每一行作为Json。
JsonObject o=g.fromJson（值，JsonObject.class）；
//提取用户id
字符串userId=o.get（“actor”）.getAsJsonObject（）.get（“login”）.getAsString（）；
//提取事件类型（提交、拉取请求、fork事件）
字符串类型=o.get（“类型”）.getAsString（）；
//获取事件日期和时间
字符串dateTime=o.get（“created_at”）.getAsString（）；
//将日期字符串解析为类型化类型。
LocalDateTime eventTime=LocalDateTime.parse（dateTime，DateTimeFormatter.ISO_DATE_TIME）；
//设置日期格式，以便在输出中使用。
DateTimeFormatter formatter=DateTimeFormatter.ISO_日期；
返回Tuple4.of（userId，1，formatter.format（eventTime），eventTime.toInstant（ZoneOffset.UTC.toEpochMilli（））；
}
} 

您共享的日志不会显示错误。日志位于

INFO

级别，不会引发异常（至少不会在提供的日志中）

日志条目只是说明类

TimestampedFileInputSplit

不能被视为POJO。通常，此消息表示性能不是最佳的，但在这种特殊情况下，这不是问题

---

您是否收到其他错误消息？

好的，这是我的错。读起来像是个错误。但实际上不会抛出任何异常。谢谢@Fabian。我收到了太多这样的日志。它会把我的硬盘炸了。有没有办法将其静音？确实，日志消息在INFO下。但是信息本身（据我所知…）让我觉得有些事情真的错了，我无法理解信息的实际影响。