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[大数据]Flink教程（11）- Flink高级API（Window）

01 引言

在前面的博客，我们已经对Flink批流一体API的使用有了一定的了解了，有兴趣的同学可以参阅下：

在前面的教程，我们知道Flink的四大基石十分重要，如下图，本文先讲解下Window：
在这里插入图片描述

02 Window

流计算中一般在对流数据进行操作之前都会先进行开窗，即基于一个什么样的窗口上做这个计算，Flink提供了开箱即用的各种窗口，比如滑动窗口、滚动窗口、会话窗口以及非常灵活的自定义的窗口。

2.1 为什么需要Window？

在流处理应用中，数据是连续不断的，有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。

在这种情况下，我们必须定义一个窗口(window)，用来收集最近1分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。

2.2 Window分类

2.2.1 按照time和count分类

时间窗口（time-window） ：根据时间划分窗口,如:每xx分钟统计最近xx分钟的数据
数量窗口（count-window）：根据数量划分窗口,如:每xx个数据统计最近xx个数据

2.2.2 按照slide和size分类

窗口有两个重要的属性，窗口大小size和滑动间隔slide，根据它们的大小关系可分为:

滚动窗口（tumbling-window）: size=slide，比如: 每隔10s统计最近10s的数据
滑动窗口（sliding-window）：size>slide，比如:每隔5s统计最近10s的数据

注意：当size<slide的时候,如每隔15s统计最近10s的数据,那么中间5s的数据会丢失,所有开发中不用。

2.2.3 总结

按照上面窗口的分类方式进行组合，可以得出如下的窗口:

分类	使用频率
基于时间的滚动窗口：`tumbling-time-window`	用的较多
基于时间的滑动窗口：`sliding-time-window`	用的较多
基于数量的滚动窗口：`tumbling-count-window`	用的较少
基于数量的滑动窗口：`sliding-count-window`	用的较少

注意：Flink还支持一个特殊的窗口，即 Session会话窗口，需要设置一个会话超时时间，如30s：则表示30s内没有数据到来,则触发上个窗口的计算。

2.3 Window API

2.3.1 window和windowAll

在这里插入图片描述
何时使用：

使用keyby的流，应该使用window方法
未使用keyby的流，应该调用windowAll方法

2.3.2 WindowAssigner

window/windowAll 方法接收的输入是一个 WindowAssigner， WindowAssigner负责将每条输入的数据分发到正确的 window中，Flink提供了很多各种场景用的WindowAssigner：
在这里插入图片描述
如果需要自己定制数据分发策略，则可以实现一个 class，继承自WindowAssigner。

2.3.3 evictor

evictor 主要用于做一些数据的自定义操作，可以在执行用户代码之前，也可以在执行用户代码之后，更详细的描述可以参考org.apache.flink.streaming.api.windowing.evictors.Evictor 的 evicBefore 和 evicAfter两个方法。

Flink 提供了如下三种通用的 evictor：

CountEvictor 保留指定数量的元素
TimeEvictor设定一个阈值 interval，删除所有不再 max_ts - interval范围内的元
素，其中 max_ts 是窗口内时间戳的最大值。
DeltaEvictor通过执行用户给定的 DeltaFunction 以及预设的theshold，判断是否删除一个元素。

2.3.4 trigger

trigger 用来判断一个窗口是否需要被触发，每个 WindowAssigner 都自带一个默认的trigger，如果默认的trigger不能满足你的需求，则可以自定义一个类，继承自Trigger 即可，我们详细描述下 Trigger 的接口以及含义：

onElement() ：每次往 window 增加一个元素的时候都会触发
onEventTime() ：当 event-time timer 被触发的时候会调用
onProcessingTime() ：当 processing-time timer被触发的时候会调用
onMerge() ：对两个 rigger的 state 进行merge 操作
clear() ：window销毁的时候被调用

上面的接口中前三个会返回一个 TriggerResult， TriggerResult有如下几种可能的选
择：

CONTINUE 不做任何事情；
FIRE 触发window；
PURGE 清空整个 window 的元素并销毁窗口；
FIRE_AND_PURGE 触发窗口，然后销毁窗口。

2.3.5 API调用示例

在这里插入图片描述

source.keyBy(0)
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)));

或

source.keyBy(0).
timeWindow(Time.seconds(5))

03 Window案例演示

3.1 基于时间的滚动和滑动窗口

需求1：基于时间的滚动窗口 – 每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量

需求2：基于时间的滑动窗口 --每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量

模拟数据如下（信号灯编号和通过该信号灯的车的数量）：

9,3
9,2
9,7
4,9
2,6
1,5
2,3
5,7
5,4

代码实现：

/**
 * TimeWindow
 *
 * @author : YangLinWei
 * @createTime: 2022/3/7 6:35 下午
 */
public class TimeWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //2.Source
        DataStreamSource<String> socketDS = env.socketTextStream("node1", 9999);

        //3.Transformation
        //将9,3转为CartInfo(9,3)
        SingleOutputStreamOperator<CartInfo> cartInfoDS = socketDS.map(new MapFunction<String, CartInfo>() {
            @Override
            public CartInfo map(String value) throws Exception {
                String[] arr = value.split(",");
                return new CartInfo(arr[0], Integer.parseInt(arr[1]));
            }
        });

        //分组
        //KeyedStream<CartInfo, Tuple> keyedDS = cartInfoDS.keyBy("sensorId");

        // * 需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口/信号灯通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口
        //timeWindow(Time size窗口大小, Time slide滑动间隔)
        SingleOutputStreamOperator<CartInfo> result1 = cartInfoDS
                .keyBy(CartInfo::getSensorId)
                //.timeWindow(Time.seconds(5))//当size==slide,可以只写一个
                //.timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(5))
                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .sum("count");

        // * 需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口/信号灯通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口
        SingleOutputStreamOperator<CartInfo> result2 = cartInfoDS
                .keyBy(CartInfo::getSensorId)
                //.timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds(5))
                .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
                .sum("count");

        //4.Sink
        /*
        1,5
        2,5
        3,5
        4,5
        */
        //result1.print();
        result2.print();

        //5.execute
        env.execute();
    }

    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class CartInfo {
        private String sensorId;//信号灯id
        private Integer count;//通过该信号灯的车的数量
    }
}

3.2 基于数量的滚动和滑动窗口

需求1：基于数量的滚动窗口：统计在最近5条消息中，各自路口通过的汽车数量，相同的key每出现5次进行统计

需求2：基于数量的滑动窗口：统计在最近5条消息中，各自路口通过的汽车数量，相同的key每出现3次进行统计

示例代码如下：

/**
 * CountWindow
 *
 * @author : YangLinWei
 * @createTime: 2022/3/7 6:40 下午
 */
public class CountWindow {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //2.Source
        DataStreamSource<String> socketDS = env.socketTextStream("node1", 9999);

        //3.Transformation
        //将9,3转为CartInfo(9,3)
        SingleOutputStreamOperator<CartInfo> cartInfoDS = socketDS.map(new MapFunction<String, CartInfo>() {
            @Override
            public CartInfo map(String value) throws Exception {
                String[] arr = value.split(",");
                return new CartInfo(arr[0], Integer.parseInt(arr[1]));
            }
        });

        //分组
        //KeyedStream<CartInfo, Tuple> keyedDS = cartInfoDS.keyBy("sensorId");

        // * 需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口
        //countWindow(long size, long slide)
        SingleOutputStreamOperator<CartInfo> result1 = cartInfoDS
                .keyBy(CartInfo::getSensorId)
                //.countWindow(5L, 5L)
                .countWindow(5L)
                .sum("count");

        // * 需求2:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口
        //countWindow(long size, long slide)
        SingleOutputStreamOperator<CartInfo> result2 = cartInfoDS
                .keyBy(CartInfo::getSensorId)
                .countWindow(5L, 3L)
                .sum("count");


        //4.Sink
        //result1.print();
        /*
        1,1
        1,1
        1,1
        1,1
        2,1
        1,1
         */
        result2.print();
        /*
        1,1
        1,1
        2,1
        1,1
        2,1
        3,1
        4,1
         */

        //5.execute
        env.execute();
    }

    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class CartInfo {
        private String sensorId;//信号灯id
        private Integer count;//通过该信号灯的车的数量
    }
}

3.3 会话窗口

需求：设置会话超时时间为10s，10s内没有数据到来,则触发上个窗口的计算

示例代码如下：

/**
 * SessionWindow
 *
 * @author : YangLinWei
 * @createTime: 2022/3/7 6:42 下午
 */
public class SessionWindow {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.Source
        DataStreamSource<String> socketDS = env.socketTextStream("node1", 9999);

        //3.Transformation
        //将9,3转为CartInfo(9,3)
        SingleOutputStreamOperator<CartInfo> cartInfoDS = socketDS.map(new MapFunction<String, CartInfo>() {
            @Override
            public CartInfo map(String value) throws Exception {
                String[] arr = value.split(",");
                return new CartInfo(arr[0], Integer.parseInt(arr[1]));
            }
        });

        //需求:设置会话超时时间为10s,10s内没有数据到来,则触发上个窗口的计算(前提是上一个窗口得有数据!)
        SingleOutputStreamOperator<CartInfo> result = cartInfoDS.keyBy(CartInfo::getSensorId)
                .window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)))
                .sum("count");

        //4.Sink
        result.print();

        //5.execute
        env.execute();
    }

    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class CartInfo {
        private String sensorId;//信号灯id
        private Integer count;//通过该信号灯的车的数量
    }
}