一键难忘520

这个屌丝很懒，什么也没留下！

热门标签

Flink 窗口概述_flink窗口分类

作者：一键难忘520 | 2024-08-17 09:59:41

踩

flink窗口分类

一：窗口简述

Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。【把窗口理解成一个“桶”，Flink则可以把流切割成大小有限的“储存桶”，把数据分发到不同的桶里，每一个窗口都是一个桶。当窗口结束，就对每一个桶的数据进行收集处理】

二: 窗口的分类

1）按照驱动类型分

（1）时间窗口

原理：建立一个窗口，在固定的额时间段内不断收集数据，到达结束时间的时候窗口结束收集数据，生成结果，窗口销毁。【就像地铁一样，间隔一段时间发车，无论车上有多少乘客，地铁都会往前开】

（2）计数窗口

原理：计数窗口基于元素的个数来截取数据，到达固定的个数时就触发计算并关闭窗口。每个窗口截取数据的个数,就是窗口的大小。基本思路是“人齐发车”

2）按照窗口分配数据的规则分类（以下均为以时间驱动为例）

主要概念：窗口的大小，窗口的滑动步长【两个窗口重叠的部分】，会话间隔

（1）滚动窗口（Tumbling Windows）

滚动窗口有固定的大小，而且窗口之间不会重叠，每个数据都在一个窗口且只属于这个窗口。在一个固定时间内，接受数据的传入。到了截止时间，收集数据，输出结果。应用类型广泛，可以对每个时间做聚合统计。

（2）滑动窗口（Sliding Windows）

当窗口大小大于窗口步长的时候就会出现滑动，滑动窗口会重叠，同时数据也会同时被分到多个窗口，滑动步长就代表了计算频率。适合计算结果更新较快的场景。

（3）会话窗口（Session Windows）

原理：基于“会话”来进行数据分组、如果相邻两个数据到来的时间间隔小于指定大小，那么这两个数据在同一个窗口内。如果大于则数据到了新的窗口，且前面的窗口关闭。会话窗口长度，起始结束时间不确定。各个分区之间窗口没有任何关联。在规定的时间内没有数据到来触发一次计算。可以用于保持会话的场景下。

（4）全局窗口（Global Windows）

把相同key的数据全部分配到一个窗口之中，窗口没有结束是不会触发计算的。如果希望对数据处理，需要定义一个触发器。

三：窗口API

1）按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）

（1）按键分区窗口（Keyed Windows）

经过按键分区keyBy操作后，数据流会按照key被分为多条逻辑流（logical streams），这就是KeyedStream。基于KeyedStream进行窗口操作时，窗口计算会在多个并行子任务上同时执行。相同key的数据会被发送到同一个并行子任务，而窗口操作会基于每个key进行单独的处理。所以可以认为，每个key上都定义了一组窗口，各自独立地进行统计计算。

在代码实现上，我们需要先对DataStream调用.keyBy()进行按键分区，然后再调用.window()定义窗口。

stream.keyBy(...) .window(...)

（2）非按键分区（Non-Keyed Windows）

如果没有进行keyBy，那么原始的DataStream就不会分成多条逻辑流。这时窗口逻辑只能在一个任务（task）上执行，就相当于并行度变成了1。setParallelism(1)

在代码中，直接基于DataStream调用.windowAll()定义窗口。

stream.windowAll(...)

注意：对于非按键分区的窗口操作，手动调大窗口算子的并行度也是无效的

四：窗口分配器

1）Flink中的时间语义

到底是以哪种时间作为衡量的标准，就被成为“时间语义”

2）时间窗口分配器

（1）处理时间的时间语义窗口

特征：

基于处理节点的当前系统时间。
实现简单，延迟低。
适用于数据实时性要求高且乱序不多的场景。
在处理乱序数据时，结果可能不准确。

应用场景：

监控系统指标（如CPU使用率、内存使用情况）。
实时数据分析，延迟比准确性更重要的场景。

使用参数：

TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.) 滚动窗口
SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.) 滑动窗口
ProcessingTimeSessionWindows.withGap() ProcessingTimeSessionWindows.withDynamicGap() 会话窗口

（2）处理事件的时间语义窗口

特征：

基于事件的时间戳。
处理乱序数据，通过Watermark机制来处理延迟事件。
更加准确，适用于要求严格时间语义的场景。

实时场景：

实时日志分析（如用户行为分析、点击流分析）。
需要严格时间顺序和准确性的场景，如金融交易分析。

使用参数：

TumblingEventTimeWindows.of(Time.) 滚动窗口
SlidingEventTimeWindows.of(Time.) 滑动窗口

EventTimeSessionWindows.withGap()

EventTimeSessionWindows.withDynamicGap()
会话窗口

3）计数窗口分配器

countWindow(5)	计数窗口分配器【滚动】满足5条输出一次计算结果
countWindow(5,2)	计数窗口分配器【滑动】满足5条输出一次计算结果，每经过一个步长都有一个窗口-触发输出【第一次输出在第二条数据来的时候】

4）全局窗口分配器

GlobalWindows.create()

全局窗口

五：窗口函数

窗口函数定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作，根据处理的方式可以分为两类：增量聚合函数和全窗口函数。

1）增量聚合函数（ReduceFunction / AggregateFunction）

窗口将数据收集起来，最基本的处理操作当然就是进行聚合。我们可以每来一个数据就在之前结果上聚合一次，这就是“增量聚合”。

（1）归约函数（ReduceFunction）


import com.guigu.function.WaterSensorMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
 
 
public class WindowReduceDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> map = env.socketTextStream("192.168.88.161", 9999)
                .map(new WaterSensorMapFunction());
 
        KeyedStream<WaterSensor, String> senorks = map.keyBy(sensor -> sensor.getId());
 
//        窗口分配器
        WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> senorWS = senorks.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)));
 
        /*
            1.相同key的第一条数据来的时候，不会调用reduce方法 【来的数据类型必须保持一致】
            2.增量聚合：来一条数据，就会计算一次，但是不会输出
            3.在窗口触发的时候，才会输出窗口的最终结果
         */
//        窗口函数，增量聚合reduce
//        TODO:返回一个DataStream
        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> reduce = senorWS.reduce(new ReduceFunction<WaterSensor>() {
//            TODO:只有第二条数据进来了才会调用reduce方法
            @Override
            public WaterSensor reduce(WaterSensor value1, WaterSensor value2) throws Exception {
                System.out.println("调用reduce方法： value1" + value1 + ",value2" + value2);
                return new WaterSensor(value1.getId(), value2.getTs(), value1.getVc() + value2.getVc());
            }
        });
 
        reduce.print();
 
 
        env.execute();
    }
}

（2）聚合函数（AggregateFunction）

来一个数据就调用add方法，进行数据聚合。结果保存在状态中。窗口需要输出时调用getresult（）方法得到计算结果。和ReduceFunction作用相同，而由于输入、中间状态、输出的类型可以不同，使得应用更加灵活方便。


import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
 
public class WindowAggregateDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> map = env.socketTextStream("192.168.88.161", 9999)
                .map(new WaterSensorMapFunction());
 
        KeyedStream<WaterSensor, String> senorks = map.keyBy(sensor -> sensor.getId());
 
//        窗口分配器
        WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> senorWS = senorks.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));
 
 
//        窗口函数，增量聚合 Aggregate
        /*
            第一个类型：输入数据的类型
            第二个类型： 累加器的类型，存储的中间结果的类型
            第三个类型： 输出的类型
         */
 
 
        /*
                *1、属于本窗口的第一条数据来，创建窗口，创建累加器
                *2、增量聚合:来一条计算一条，调用-次add方法
                *3、窗口输出时调用一次getresult方法
                *4、输入、中间累加器、输出 类型可以不一样，非常灵活
         */
 
        senorWS.aggregate(
                new AggregateFunction<WaterSensor, Integer, String>() {
//                    TODO:创建累加器初始化累加器
                    @Override
                    public Integer createAccumulator() {
                        System.out.println("创建累加器");
                        return 0;
                    }
//                    TODO: 聚合逻辑
                    @Override
                    public Integer add(WaterSensor value, Integer accumulator) {
                        System.out.println("调用add方法，value="+value);
                        return accumulator+ value.getVc();
                    }
//                    TODO:获得最后的结果，窗口触发时输出
                    @Override
                    public String getResult(Integer accumulator) {
                        System.out.println("调用getresult方法");
                        return accumulator.toString();
                    }
 
                    @Override
                    public Integer merge(Integer a, Integer b) {
//                        只有会话窗口才会用到
                        System.out.println("调用merge方法");
                        return null;
                    }
                }
        ).print();
 
 
        env.execute();
    }
}

另外，Flink也为窗口的聚合提供了一系列预定义的简单聚合方法，可以直接基于WindowedStream调用。主要包括.sum()/max()/maxBy()/min()/minBy()，与KeyedStream的简单聚合非常相似。它们的底层，其实都是通过AggregateFunction来实现的。

2）全窗口函数（窗口函数，处理窗口函数）

全窗口函数需要先收集窗口中的数据，并在内部缓存起来，等到窗口要输出结果的时候再取出数据进行计算。 WindowFunction【apply方法】能提供的上下文信息较少，也没有更高级的功能。事实上，它的作用可以被ProcessWindowFunction全覆盖，所以之后可能会逐渐弃用【老方法】。


import org.apache.commons.lang3.time.DateFormatUtils;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
 
public class WindowProcessDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> map = env.socketTextStream("192.168.88.161", 9999)
                .map(new WaterSensorMapFunction());
 
        KeyedStream<WaterSensor, String> senorks = map.keyBy(sensor -> sensor.getId());
 
//        窗口分配器  【滚动】
        WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> senorWS = senorks.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));
 
 
        //        TODO:全窗口  不断存储数据到最后  窗口触发时只会输出一次
 
 
        //        TODO:老写法
//        senorWS
//                .apply(
//                new WindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {
//                    /**
//                     *
//                     * @param s 分组的key
//                     * @param window 窗口对象
//                     * @param input 存储的数据
//                     * @param out 采集器
//                     * @throws Exception
//                     */
//                    @Override
//                    public void apply(String s, TimeWindow window, Iterable<WaterSensor> input, Collector<String> out) throws Exception {
//
//                    }
//                }
//        )
 
//        TODO:新写法
                senorWS
        .process(
                new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {
                    /**
                     * @param s        分组的 key
                     * @param context  上下文
                     * @param elements 存的数据
                     * @param out      采集器
                     * @throws Exception
                     */
                    @Override
                    public void process(String s, ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>.Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {
//                        TODO:毫秒
                        long start = context.window().getStart();
                        long end = context.window().getEnd();
 
                        String start_format = DateFormatUtils.format(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
                        String end_format = DateFormatUtils.format(end, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
 
//                        TODO:多少条数据
                        long data = elements.spliterator().estimateSize();
 
                        out.collect("key="+s+"的窗口【"+start_format+","+end_format+"]包含"+data+"条数据 ====》"+elements.toString());
 
                    }
                }
        ).print();
 
 
        env.execute();
    }
}

3）全窗口函数和增量聚合函数的结合使用


import org.apache.commons.lang3.time.DateFormatUtils;
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
 
public class WindowAggregateAndProcessDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> map = env.socketTextStream("192.168.88.161", 9999)
                .map(new WaterSensorMapFunction());
 
        KeyedStream<WaterSensor, String> senorks = map.keyBy(sensor -> sensor.getId());
 
//        窗口分配器
        WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> senorWS = senorks.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));
 
 
//        TODO:窗口函数，增量聚合 Aggregate  +  全窗口 Process
                /*
            *增量聚合 Aggregate+全窗日 process
                    * 1、增量聚合函数处理数据:来一条计算一条
                    *2、窗口触发时，增量聚合的结果(只有一条)传递给 全窗口函数
                    *3、经过全窗口函数的处理包装后，输出米指轺调坝党
            *结合两者的优点:
                *1、增量聚合: 来一条计算一条，存储中间的计算结果，占用的空间少
                *2、全窗口函数:可以通过 上下文 实现灵活的功能
                * */
 
        senorWS.aggregate(
                new MyAgg(),
                new MyProcess()
                ).print();
//
 
 
        env.execute();
    }
 
    public static class MyAgg implements  AggregateFunction<WaterSensor, Integer, String>{
//        TODO:创建累加器初始化累加器
        @Override
        public Integer createAccumulator() {
            System.out.println("创建累加器");
            return 0;
        }
        //                    TODO: 聚合逻辑
        @Override
        public Integer add(WaterSensor value, Integer accumulator) {
            System.out.println("调用add方法，value="+value);
            return accumulator+ value.getVc();
        }
        //                    TODO:获得最后的结果，窗口触发时输出
        @Override
        public String getResult(Integer accumulator) {
            System.out.println("调用getresult方法");
            return accumulator.toString();
        }
 
        @Override
        public Integer merge(Integer a, Integer b) {
//                        只有会话窗口才会用到
            System.out.println("调用merge方法");
            return null;
        }
 
 
    }
 
 
 
    public static class MyProcess extends ProcessWindowFunction<String,String,String,TimeWindow>{
 
        /**
         * @param s        分组的 key
         * @param context  上下文
         * @param elements 存的数据
         * @param out      采集器
         * @throws Exception
         */
 
 
        @Override
        public void process(String s, ProcessWindowFunction<String, String, String, TimeWindow>.Context context, Iterable<String> elements, Collector<String> out) throws Exception {
//                TODO:毫秒
            long start = context.window().getStart();
            long end = context.window().getEnd();
 
            String start_format = DateFormatUtils.format(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
            String end_format = DateFormatUtils.format(end, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
 
//                        TODO:多少条数据
            long data = elements.spliterator().estimateSize();
 
            out.collect("key="+s+"的窗口【"+start_format+","+end_format+"]包含"+data+"条数据 ====》"+elements.toString());
 
        }
    }
}

这样调用的处理机制是：基于第一个参数（增量聚合函数）来处理窗口数据，每来一个数据就做一次聚合；等到窗口需要触发计算时，则调用第二个参数（全窗口函数）的处理逻辑输出结果。需要注意的是，这里的全窗口函数就不再缓存所有数据了，而是直接将增量聚合函数的结果拿来当作了Iterable类型的输入。

六：其他API

1）触发器（Trigger）

触发器主要是用来控制窗口什么时候触发计算。所谓的“触发计算”，本质上就是执行窗口函数，所以可以认为是计算得到结果并输出的过程。基于WindowedStream调用.trigger()方法，就可以传入一个自定义的窗口触发器（Trigger）。

stream.keyBy(...) .window(...) .trigger(new MyTrigger())

2）移除器（Evictor）

移除器主要用来定义移除某些数据的逻辑。基于WindowedStream调用.evictor()方法，就可以传入一个自定义的移除器（Evictor）。Evictor是一个接口，不同的窗口类型都有各自预实现的移除器。

stream.keyBy(...) .window(...)

七：窗口的原理

以时间类型的滚动窗口为例，分析原理:

1、窗口什么时候触发输出?

时间进展>= 窗口的最大时间戳(end-1ms)

2、窗口是怎么划分的?

start= 向下取整，取窗口长度的整数倍

end =start+窗长度

窗口左闭右开 ==》属于本窗口的最大时间戳 =end - 1ms

3、窗口的生命周期?

创建：属于本窗口的第一条数据来的时候，现new的，放入一个singeton单例的集合中。

销毁(关窗): 时间进展>= 窗口的最大时间戳(end - 1ms) +允许迟到的时间【默认为0】

八：水位线（Watermark）

1）什么是水位线？【下图中均为虚线（w）表示】

在Flink中水位线被用来标记事件的进展时间。是在数据流里面的一个标记点，具体内容是时间戳。用来指示当前事件的处理时间。

2）有序数据的处理

为了提高速率，一般会每隔一段时间产生一个水位线

3）乱序+数据迟到的水位线处理

通常在流式计算中，数据的传输收到网络IO等等因素的影响，数据无法准时到达计算的窗口。为了让窗口处理数据变得规整且正确。我们通常使用让水位线等待固定秒数【意思就是在时间戳的基础上增加一些延迟，以保证不丢失数据】

注意：乱序和迟到的区别：

乱序：数据的顺序乱了时间小的比时间大的晚来

迟到：数据的时间戳 < 当前的 watermark

4）水位线的特征

水位线是插入到数据流中的一个标记，可以认为是一个特殊的数据
水位线主要的内容是一个时间戳，用来表示当前事件时间【数据传入的时间】的进展
水位线是基于数据的时间戳生成的
水位线的时间戳必须单调递增，以确保任务的事件时间时钟一直向前推进水位线可以通过设置延迟，来保证正确处理乱序数据
一个水位线Watermank(t)，表示在当前流中事件时间已经达到了时间戳T，这代表t之前的所有数据都到齐了，之后流中不会出现时间戳T<t的数据。
水位线是Flink流处理中保证结果正确性的核心机制，它往往会跟窗口一起配合，完成对乱序数据的正确处理

5)水位线的使用【需要使用事件时间语义窗口才能触发】

（1）有序流的使用

直接调用WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()方法，然后使用assignTimestampsAndWatermarks（）接受。就可以实现。


import org.apache.commons.lang3.time.DateFormatUtils;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
 
public class WaterMarkDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        env.setParallelism(1);
 
        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> map = env.socketTextStream("192.168.88.130", 9999)
                .map(new WaterSensorMapFunction());
        /*
            1.定义watermark策略
            2.使用assignTimestampsAndWatermarks 调用
         */
 
//        TODO:指定watermark策略
        WatermarkStrategy<WaterSensor> waterSensorWatermarkStrategy = WatermarkStrategy
                .<WaterSensor>forMonotonousTimestamps()    // 指定watermark的生成 单调递增  没有等待时间
//                指定时间戳分配器，从数据中提取
                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<WaterSensor>() {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(WaterSensor element, long recordTimestamp) {
//                        返回的时间戳是毫秒
                        System.out.println("数据=" + element + ",recordTS = " + recordTimestamp);
                        return element.getTs() * 1000L;
                    }
                });
 
        map.assignTimestampsAndWatermarks(waterSensorWatermarkStrategy)
 
                .keyBy(sensor -> sensor.getId())
//                TODO:只能使用 事件时间语义窗口 才能使用水平线
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(2)))
                 .process(
                new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {
                    /**
                     * @param s        分组的 key
                     * @param context  上下文
                     * @param elements 存的数据
                     * @param out      采集器
                     * @throws Exception
                     */
                    @Override
                    public void process(String s, ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>.Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {
//                        TODO:毫秒
                        long start = context.window().getStart();
                        long end = context.window().getEnd();
 
                        String start_format = DateFormatUtils.format(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
                        String end_format = DateFormatUtils.format(end, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
 
//                        TODO:多少条数据
                        long data = elements.spliterator().estimateSize();
 
                        out.collect("key="+s+"的窗口【"+start_format+","+end_format+"]包含"+data+"条数据 ====》"+elements.toString());
 
                    }
                }
        ).print();
 
 
        env.execute();
    }
}

（2）无序流的使用

将.forMonotonousTimestamps()方法修改为forBoundedOutOfOrderness（）参数Duration.ofSeconds(等待的时间)


//        TODO:指定watermark策略
        WatermarkStrategy
                //  TODO： 指定watermark的生成 乱序  有等待时间 3s
                .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
//                TODO： 指定时间戳分配器，从数据中提取
                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<WaterSensor>() {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(WaterSensor element, long recordTimestamp) {
//                        返回的时间戳是毫秒
                        System.out.println("数据=" + element + ",recordTS = " + recordTimestamp);
                        return element.getTs() * 1000L;
                    }
                });

（3）自定义水位线的使用

将.forBoundedOutOfOrderness（）方法修改为 forGenerator(重写类atermarkGeneratorSupplier) 最后 return 自己的方法<>(延迟的时间)


WatermarkStrategy
                //  TODO： 自定义指定watermark的生成 乱序  有等待时间 3s
                .<WaterSensor>forGenerator(new WatermarkGeneratorSupplier<WaterSensor>() {
                    @Override
                    public WatermarkGenerator<WaterSensor> createWatermarkGenerator(Context context) {
//                        TODO:延迟时间3s
                        return new MyGenerator<>(3000);
                    }
                })

（4）在数据源发送水位线

我们也可以在自定义的数据源中抽取事件时间，然后发送水位线。这里要注意的是，在自定义数据源中发送了水位线以后，就不能再在程序中使用assignTimestampsAndWatermarks方法来生成水位线了。在自定义数据源中生成水位线和在程序中使用assignTimestampsAndWatermarks方法生成水位线二者只能取其一。


env.fromSource(
kafkaSource, WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)), "kafkasource"
)

6）水位线的传递

一个Task通常会设置多个并行度，而而当一个任务接收到多个上游并行任务传递来的水位线时，应该以最小的那个作为当前任务的事件时钟。每个任务都以“处理完之前所有数据”为标准来确定自己的时钟。

九：处理乱序+迟到数据常用三部曲

1）水位线空闲等待

在多个上游并行任务中，如果有其中一个没有数据，由于当前Task是以最小的那个作为当前任务的事件时钟，而没有数据的并行任务一直保持最小。就会导致当前Task的水位线无法推进，就可能导致窗口无法触发。这时候可以设置空闲等待（withIdleness）。


env.socketTextStream("192.168.88.130", 9999)
                .partitionCustom(new MyPartioner(), r -> r)
                .map(r -> Integer.parseInt(r))
                .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy
                        .<Integer>forMonotonousTimestamps()
                        .withTimestampAssigner((r, ts) -> r * 1000L)
//                        TODO: 空闲等待  5s
                        .withIdleness(Duration.ofSeconds(5))
                );

2) 允许推迟时间关窗

Flink的窗口，也允许迟到数据。当触发了窗口计算后，会先计算当前的结果，但是此时并不会关闭窗口。以后每来一条迟到数据，就触发一次这条数据所在窗口计算(增量计算)。直到wartermark 超过了窗口结束时间+推迟时间，此时窗口会真正关闭，迟到来的数据不会被计算。


  
                .keyBy(sensor -> sensor.getId())
//                TODO:只能使用 事件时间语义窗口 才能使用水平线
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(2)))
//                TODO:使用窗口延迟   5s
                .allowedLateness(Time.seconds(5))

3）侧输出流


.windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
.allowedLateness(Time.seconds(3))
// TODO:  【关窗后】   迟到的数据放入侧输出流
.sideOutputLateData(
// TODO:  参数1：侧输出流的名字    参数2：侧输出数据的类型
        new OutputTag<WaterSensor>("late_data", Types.POJO(WaterSensor.class))
)

4）设置经验

1.watermark等待时间，设置一个不算特别大的，一般是秒级，在乱序和延迟取舍

2.设置一定的窗口允许迟到，只考虑大部分的迟到数据，极端小部分迟到很久的数据，不管

3.极端小部分迟到很久的数据，放到侧输出流。获取到之后可以做各种处理

十：基于时间的合流-----双流联结（Join）

可以发现，根据某个key合并两条流，与关系型数据库中表的join操作非常相近。事实上，Flink中两条流的connect操作，就可以通过keyBy指定键进行分组后合并，实现了类似于SQL中的join操作；另外connect支持处理函数，可以使用自定义实现各种需求，其实已经能够处理双流join的大多数场景。

不过处理函数是底层接口，所以尽管connect能做的事情多，但在一些具体应用场景下还是显得太过抽象了。比如，如果我们希望统计固定时间内两条流数据的匹配情况，那就需要自定义来实现——其实这完全可以用窗口（window）来表示。为了更方便地实现基于时间的合流操作，Flink的DataStrema API提供了内置的join算子。

1）窗口联结（Window Join）

Flink为基于一段时间的双流合并专门提供了一个窗口联结算子，可以定义时间窗口，并将两条流中共享一个公共键（key）的数据放在窗口中进行配对处理。


//        TODO: window  join 窗口联结
        
    /**
         * stream1.join(stream2)
         *  .where(<KeySelector>)
         * .equalTo(<KeySelector>)
         * .window(<WindowAssigner>)
         *  .apply(<JoinFunction>)
         *
         *   1. 落在同一个时间窗口范围内才能匹配
         *   2. 根据keyby的key，来进行匹配关联
         *   3. 只能拿到匹配上的数据，类似有固定时间范围的inner join
     */
 
 
        data1.join(data2)
//                TODO:data1的keyby
                .where(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
                    @Override
                    public String getKey(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
                        return value.f0;
                    }
                })
//                TODO:data2的keyby
                .equalTo(new KeySelector<Tuple3<String, Integer, Integer>, String>() {
                    @Override
                    public String getKey(Tuple3<String, Integer, Integer> value) throws Exception {
                        return value.f0;
                    }
                })
 
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
 
                .apply(new JoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple3<String, Integer, Integer>, String>() {
                    /**
                     *关联上的数据调用join方法
                     * @param first The element from first input.  [data1]
                     * @param second The element from second input. [data2]
                     * @return
                     * @throws Exception
                     */
                    @Override
                    public String join(Tuple2<String, Integer> first, Tuple3<String, Integer, Integer> second) throws Exception {
                        return first + "<------------>" + second;
                    }
                });

2）间隔联结（Interval Join）

这里需要注意，做间隔联结的两条流A和B，也必须基于相同的key，所以要先进行KeyBy分组；下界lowerBound应该小于等于上界upperBound，两者都可正可负；间隔联结目前只支持事件时间语义。

（1）正常使用


        data_afterKeyBy1.intervalJoin(data_afterKeyBy2)
//                TODO:设置下上界的偏移量  [先下后上的设置]
                .between(Time.seconds(-3), Time.seconds(3))
                .process(new ProcessJoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple3<String, Integer, Integer>, String>() {
                    /**
                     *两条流的数据匹配上才会调用这个方法
                     * @param left ks1 的数据
                     * @param right ks2 的数据
                     * @param ctx 上下文
                     * @param out 采集器
                     * @throws Exception
                     */
                    @Override
                    public void processElement(Tuple2<String, Integer> left, Tuple3<String, Integer, Integer> right, ProcessJoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple3<String, Integer, Integer>, String>.Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
//                                关联上的数据才能进入这个方法是
                        out.collect(left + "<------->" + right);
                    }
                })

(2) 处理迟到数据


 /**
         * TODO Interval join  处理迟到数据
         * 1、只支持事件时间
         * 2、指定上界、下界的偏移，负号代表时间往前，正号代表时间往后
         * 3、process中，只能处理 join上的数据
         * 4、两条流关联后的watermark，以两条流中最小的为准
         * 5、如果 当前数据的事件时间 < 当前的watermark，就是迟到数据， 主流的process不处理
         *  => between后，可以指定将 左流 或 右流 的迟到数据 放入侧输出流
         */
 
 
        OutputTag<Tuple2<String, Integer>> ks1Late = new OutputTag<>("ks1_late", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
        OutputTag<Tuple3<String, Integer,Integer>> ks2Late = new OutputTag<>("ks1_late", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT,Types.INT));
 
        SingleOutputStreamOperator<String> process = key1.intervalJoin(key2)
//                TODO:设置下上界的偏移量  [先下后上的设置]
                .between(Time.seconds(-3), Time.seconds(3))
 
                
//                TODO:处理左侧迟到数据到侧输出流
                .sideOutputLeftLateData(ks1Late)
//                TODO:处理右侧迟到数据到侧输出流
                .sideOutputRightLateData(ks2Late)
                
                
                .process(new ProcessJoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple3<String, Integer, Integer>, String>() {
                    /**
                     *两条流的数据匹配上才会调用这个方法
                     * @param left ks1 的数据
                     * @param right ks2 的数据
                     * @param ctx 上下文
                     * @param out 采集器
                     * @throws Exception
                     */
                    @Override
                    public void processElement(Tuple2<String, Integer> left, Tuple3<String, Integer, Integer> right, ProcessJoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple3<String, Integer, Integer>, String>.Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
//                                进入这个方法是关联上的数据
                        out.collect(left + "<------->" + right);
                    }
                });
 
 
        process.print("主流打印：");
        process.getSideOutput(ks1Late).printToErr("ks1迟到数据以错误日志方式打印：");
        process.getSideOutput(ks2Late).printToErr("ks2迟到数据以错误日志方式打印：");

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/一键难忘520/article/detail/992274

Flink 窗口 概述_flink窗口分类