Flink-基于eventtime的时间窗口学习

最近在学习flink的窗口的使用，在网上找了一些材料来学习，记录下学习过程中的收获。

要实现的功能：利用netcat生成流数据，并利用flink的窗口进行wordcount。

工具：mac的命令行、idea

步骤1：打开命令行窗口，输入nc -l 777，吊起输入数据的窗口。

数据例子：

1614909800,p

1614909801,p

1614909802,p

1614909790,k

1614909791,k

1614909805,a

1614909806,a

1614909805,a

1614909810,a

1614909805,a

1614909815,a

步骤2：运行flink程序

package demo;

import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.time.Duration;


public class eventtimetest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);//localhost等于127.0.0.1，不过localhost是域名，127.0.0.1是IP地址
        SerializableTimestampAssigner timestampAssigner = new SerializableTimestampAssigner() {
            @Override
            public long extractTimestamp(String element, long recordTimestamp) {
                String[] fields = element.split(",");
                Long aLong = new Long(fields[0]);
                return aLong * 1000L;
            }
        };
        //forBoundedOutOfOrderness,设置watermark的延迟
        
        SingleOutputStreamOperator watermarkStream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(10)).withTimestampAssigner(timestampAssigner));
        watermarkStream.flatMap(new FlatMapFunction>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector> out) throws Exception {
                String[] fields = value.split(",");
                out.collect(new Tuple2<>(fields[1], 1));
            }
        }).keyBy(data -> data.f0).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))).sum(1).print();
        env.execute("run watermark wc");
    }
}

注意：

1.extractTimestamp函数返回的是13位的timestamp,例如1614909815*1000=1614909815000，这是ms的timestamp,所以函数return along*1000.
2.在nc的输入数据格式如下：1614909815,java
3.要先开启nc，再执行代码。nc -l 7777 然后输入数据。
4.forboundeoutoforderness设置的时常是10s，例如数据在第15秒才第一次触发计算，计算窗口是第一个5秒窗口的数据以及 窗口的第一秒序号比第15s少了15s以上的窗口也计算。
5.窗口是固定的，以5秒的窗口为例子：第0 1 2 3 4秒是一个窗口，第二个窗口是第5 6 7 8 9。

结果：

主要用到的参考文章：Flink1.12 使用WatermarkStrategy生成时间戳

原文链接：https://blog.csdn.net/RonieWhite/article/details/114386907