- 1. Window 简介
- 概念
- 窗口类型
- 滚动窗口（Tumbling Windows）
- 滑动窗口（Sliding Windows）
- 会话窗口（Session Windows）
- 2. Window API
- WindowAssigne
- 窗口创建
- 窗口函数
- 增量聚合函数
- 全量窗口函数
- 计数窗口
- 会话窗口
- 3. 其他可选 API
- 一般真实的流都是无界的，怎么处理无界的数据？
- 可以把无限的数据流进行切分，得到有限的数据集进行处理（即转换为有界流）。
- 窗口（window）就是将无限流切割为有限流的一种方式，它会将流数据分发到有限大小的桶（bucket）进行分析。
-
时间窗口（Time Window）
- 滚动时间窗口
- 滑动时间窗口
- 会话窗口
-
计数窗口（Count Window）
- 滚动计数窗口
- 滑动计数窗口
- 将数据以固定的窗口长度对数据进行切分。
- 时间对齐，窗口长度固定，没有重叠。
- 滑动窗口是固定窗口的更广义的一种形式，滑动窗口由固定的窗口长度和滑动间隔组成。
- 窗口长度固定，可以有重叠。
- 由一系列事件组合一个指定时间长度的 timeout 间隔组成，也就是一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口。
- 特点：时间无对齐。
window():
- 我们可以用.window()来定义一个窗口，然后基于这个window去做一些聚合或者其他处理操作。注意window()方法必须在keyBy之后才能用。
- Flink提供了更加简单的.timeWindow和.countWindow方法，用于定于时间窗口和计数窗口。
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// // 从文件中读取数据
DataStream inputStream = env.readTextFile("test.txt");
// 转换成 Score 类型
DataStream dataStream = inputStream.map(new MapFunction() {
@Override
public Score map(String value) throws Exception {
String[] array = value.split(",");
return new Score(array[0], array[1], Integer.parseInt(array[2]));
}
});
// 开窗测试
dataStream.keyBy("course")
// .countWindow(10, 2);
// .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(1)));
// .timeWindow(Time.seconds(2));
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(15)));
dataStream.print();
env.execute();
WindowAssigne
- window()方法接收的输入参数是一个 WindowAssigne
- WindowAssigne 负责将每条输入到数据分发到正确到window中
- Flink提供了通用的WindowAssigne
- 滚动窗口（tumbling window）
- 滑动窗口（sliding window）
- 会话窗口（session window）
- 全局窗口 （global window）
- 滚动时间窗口
.timeWindow(Time.seconds(15))
- 滑动时间窗口
.timeWindow(Time.seconds(15), Time.seconds(5))
- 会话窗口
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(5)))
- 滚动计数窗口
.countWindow(5)
- 滑动计数窗口
.countWindow(5, 2)窗口函数
- window function定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作
- 可以分为两类：
- 增量聚合函数
- 每条数据到来就进行计算，保持一个简单的状态
- Reduce Function, AggregateFunction
- 全窗口函数
- 先把窗口所有数据收集起来，等到计算的时候会遍历所有数据
- ProcessWindowFunction, WIndowFunction
- 增量聚合函数
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// socket 文本流
DataStream inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);
// 转换成 Score 类型
DataStream dataStream = inputStream.map(new MapFunction() {
@Override
public Score map(String value) throws Exception {
String[] array = value.split(",");
return new Score(array[0], array[1], Integer.parseInt(array[2]));
}
});
// 增量窗口
DataStream resultStream = dataStream.keyBy("course")
.timeWindow(Time.seconds(15))
.aggregate(new AggregateFunction() {
@Override
public Integer createAccumulator() {
return 0;
}
@Override
public Integer add(Score score, Integer count) {
System.out.println("add");
return count + 1;
}
@Override
public Integer getResult(Integer count) {
return count;
}
@Override
public Integer merge(Integer a, Integer b) {
return a + b;
}
});
resultStream.print("resultStream");
env.execute();
}
上述代码的作用，就是开启一个滚动时间窗口，时间间隔为 15 秒，每隔 15 秒，对数据做一次增量聚合操作，统计各科目出现的次数。
我们每 15 秒，输入红框内的数据，可以猜测一下结果。
每输入一条数据，都会进行一次 add，当到达15秒后，将聚合结果输出。
全量窗口函数public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// socket 文本流
DataStream inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);
// 转换成 Score 类型
DataStream dataStream = inputStream.map(new MapFunction() {
@Override
public Score map(String value) throws Exception {
String[] array = value.split(",");
return new Score(array[0], array[1], Integer.parseInt(array[2]));
}
});
// 全窗口函数
DataStream> resultStream = dataStream.keyBy("course")
.timeWindow(Time.seconds(15))
.apply(new WindowFunction, Tuple, TimeWindow>() {
@Override
public void apply(Tuple tuple, TimeWindow window, Iterable input, Collector> out) throws Exception {
String course = tuple.getField(0);
Long windowEnd = window.getEnd();
Integer count = IteratorUtils.toList(input.iterator()).size();
out.collect(new Tuple3(course, windowEnd, count));
}
});
resultStream.print("resultStream2");
env.execute();
}
我们同样按照上面的方式进行数据的输出，观察输出。
可以看到，全量实在 15 秒到达时，统一做了聚合计算。
创建一个滚动计数窗口，当各科目个数达到 3 时，则计算平均值。
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// socket 文本流
DataStream inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);
// 转换成Score类型
DataStream dataStream = inputStream.map(new MapFunction() {
public Score map(String value) throws Exception {
String[] array = value.split(",");
return new Score(array[0], array[1], Integer.parseInt(array[2]));
}
});
// 开窗测试
// 计数窗口
DataStream resStream = dataStream.keyBy("course")
.countWindow(3)
.aggregate(new AggregateFunction, Double>() {
@Override
public Tuple2 createAccumulator() {
return new Tuple2<>(0.0, 0);
}
@Override
public Tuple2 add(Score score, Tuple2 accumulator) {
return new Tuple2<>(accumulator.f0 + score.getScore(), accumulator.f1 + 1);
}
@Override
public Double getResult(Tuple2 accumulator) {
return accumulator.f0 / accumulator.f1;
}
@Override
public Tuple2 merge(Tuple2 a, Tuple2 b) {
return new Tuple2<>(a.f0 + b.f0, a.f1 + b.f1);
}
});
resStream.print();
env.execute();
}
我们首先输入如下三个成绩，可以看到输出为 1.5 (1 + 2 + 3)/3 = 1.5，这是因为我们计数窗口的 size 为 3，所以在接受到 3 个数字后，便会进行输出。
接着再输出一个成绩，此时并没有输出，是因为语文重新开始计数，个数不足 3 个。
接着再输出三个数学成绩，可以看到已经计算出了对应的平均值。(5 + 6 +7) = 6.0
上面就是滚动计数窗口的用法，还是很容易理解的。
接下来的话，我们创建一个滑动计数窗口，每两个元素，计算一次最近 3 个元素的值。
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// socket 文本流
DataStream inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);
// 转换成Score类型
DataStream dataStream = inputStream.map(new MapFunction() {
public Score map(String value) throws Exception {
String[] array = value.split(",");
return new Score(array[0], array[1], Integer.parseInt(array[2]));
}
});
// 计数窗口
DataStream resStream = dataStream.keyBy("course")
.countWindow(3, 2)
.aggregate(new AggregateFunction, Double>() {
@Override
public Tuple2 createAccumulator() {
return new Tuple2<>(0.0, 0);
}
@Override
public Tuple2 add(Score score, Tuple2 accumulator) {
return new Tuple2<>(accumulator.f0 + score.getScore(), accumulator.f1 + 1);
}
@Override
public Double getResult(Tuple2 accumulator) {
return accumulator.f0 / accumulator.f1;
}
@Override
public Tuple2 merge(Tuple2 a, Tuple2 b) {
return new Tuple2<>(a.f0 + b.f0, a.f1 + b.f1);
}
});
resStream.print();
env.execute();
}
我们输入两个成绩，可以看到输出 1.5。这是因为每两个元素，计算最近 3 个元素的平均值，但是由于并没有第三个元素，所以输出(1 + 2) / 2 = 1.5
此时，在输入一个元素，可以看到并没有输出，因为重新开始计数，个数并不足 2 个。
接着在输入一个元素，次数输出 3 是因为(2 + 3 + 4) / 3 = 3
通过上述两个案例，想必可以理解滚动与滑动的区别。
会话窗口会话窗口在 WaterMark 之后进行补充。
3. 其他可选 API- .trigger() ---- 触发器
- .evictor() ---- 移除器
- .allowedLateness() ---- 允许处理迟到的数据
- .sideOutputLateData() ---- 将迟到的数据放入侧输出流
- .getSideOutput() — 获取侧输出流
OutputTagoutputTag = new OutputTag ("late") {}; SingleOutputStreamOperator sumStream = dataStream.keyBy("course") .timeWindow(Time.seconds(15)) // .trigger() // .evictor() .allowedLateness(Time.minutes(1)) .sideOutputLateData(outputTag) .sum("score"); sumStream.getSideOutput(outputTag).print("late");
