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【大数据】带你理解并使用flink中的Time、Window（窗口）、Windows Function（窗口函数）

提醒：本文的示例代码基于flink1.13，在讲window的使用时也会说明flink版本一些api的弃用情况。

文章目录

一、Time的简介

flink 中的streaming定义了多种流式处理的时间，Event Time（事件时间）、Ingestion Time（接收时间）、Processing Time（处理时间）。

Event Time：指事件产生的时间，比如业务数据库一条数据产生的时间、一条日志数据产生的时间等。

Ingestion Time：指flink接收数据的时间。

Processing Time：指数据被flink算子处理的时间。

在真实的业务代码开发中，我们常使用Event TIme、Processing Time。

二、Window的概念

flink中，streaming流式计算被设计为用于处理无限数据集的数据处理引擎，其中无限数据集是指一种源源不断有数据过来的数据集，window （窗口）将无界数据流切割成为有界数据流进行处理的方式。实现方式是将流分发到有限大小的桶（bucket）中进行分析。

在这里插入图片描述

三、Window的类型

1、分类关系
  • TimeWindow（计时窗口），按照一定时间生成 Window（比如：每5秒
  • CountWindow（计数窗口），按照指定的数据量生成一个 Window，与时间无关（比如：每20个元素）。
  • TumblingWindow（滚动窗口）
  • Sliding Window（滑动窗口）
  • Session Window（会话窗口）

它们之间的关系图

在这里插入图片描述

2、滚动窗口（Tumbling Windows）

将数据依据固定的窗口长度对数据进行切片，它的特点是时间对齐，窗口长度固定，没有重叠。例如：如果你指定了一个 5分钟大小的滚动窗口，窗口的创建如下图所示：

在这里插入图片描述
适合做每个时间段的聚合计算，例如：统计每5分钟内用户的热搜词

3、滑动窗口（Sliding Windows）

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，特点为时间对齐，窗口长度固定，可以有重叠。例如：你有 10 分钟的窗口和 5 分钟的滑动，那么每个窗口中 5 分钟的窗口里包含着上个 10 分钟产生的数据，如下图所示：

在这里插入图片描述
适用于对最近一个时间段内的统计，例如：求某接口最近 5min 的失败率来决定是否要报警这种场景。

4、会话窗口（Session Windows）

由一系列事件组合一个指定时间长度的 timeout 间隙组成，类似于 web 应用的session，也就是一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口。他的特点为：窗口大小是由数据本身决定，它没有固定的开始和结束时间。会话窗口根据Session gap间隙切分不同的窗口，当一个窗口在大于Session gap间隙的时间内没有接收到新数据时，窗口将关闭。例如：设置的时间gap是5秒，那么，当相邻的记录相差>=5秒时，则触发窗口。

在这里插入图片描述
适用于每个用户在一个独立的session中平均页面访问时长，前后两个session的间隔时间为15分钟这种场景。

四、windows 的使用

window算子api的使用分有key的、无key的，它们api分别的写法如下：

Keyed Windows
在这里插入图片描述
Non-Keyed Windows
在这里插入图片描述
我们下面按照上面的window分类关系去讲解api的使用，且举得例子都是Keyed Windows的，可以类比使用对应api理解Non-Keyed Windows。

1、Time Window

在time Window中，我们经常会在flink的老版本中使用timeWindow，如下图：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
输入一个Time.seconds(n)是滚动窗口，输入两个是滑动窗口。特别注意，这里默认使用的Time是Processing Time。

在flink1.13中方法已经过时，能用但不建议使用。请使用原生window进行使用，如下图：
在这里插入图片描述
在window的参数中指定使用的窗口类型、时间类型，这个示例可以看出使用的是滚动窗口，时间类型为Processing Time

2、Count Window

Count Window中我们常在flink中使用
countWindow（高版本中没有过时），传入一个参数就是滚动窗口，如果传入两个参数就是滑动窗口，如下图：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3、自定义Window

如下图Keyed Windows、Non-Keyed Windows两种使用自定义的接口， 可以自己定义trigger（触发器）、evictor(移除器)、allowedLateness(允许窗口延时)、sideOutputLateData(侧输出流)等，自定义window。
在这里插入图片描述

4、示例
4.1 滚动窗口示例

需求：每隔5s时间，统计最近5s出现的单词

代码：

import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows

/**
  * todo: 基于计时的滚动窗口应用--Tumbling Windows
  *
  * 滚动窗口，每隔5s时间，统计最近5s出现的单词
  */
object TestTimeWindowByTumbling {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //todo:1、获取流式处理的环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    //todo:2、获取数据源
    val socketTextStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("companynode01",19999)

    //todo: 3、对数据进行操作处理
    socketTextStream.flatMap(x=>x.split(" "))
      .map(x=>(x, 1))
      .keyBy(_._1)
      // .timeWindow(Time.seconds(5)) //过时
      // 滚动窗口
      .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
      .sum(1)
      .print()

    //todo: 4、启动
    env.execute("TestTimeWindowByTumbling")

  }
}
4.2 滑动窗口示例

需求：每隔5s时间，统计最近10s出现的单词

代码：

import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingProcessingTimeWindows
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

/**
  * todo: 基于计时的滚动窗口应用--Sliding Windows
  *
  * 滑动窗口，每隔5s时间，统计最近10s出现的单词
  */
object TestTimeWindowBySliding {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //todo:1、获取流式处理的环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    //todo:2、获取数据源
    val socketTextStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("companynode01",19999)

    //todo: 3、对数据进行操作处理
    socketTextStream.flatMap(x=>x.split(" "))
                    .map(x=>(x, 1))
                    .keyBy(_._1)
//                    .timeWindow(Time.seconds(15),Time.seconds(5)) //过时
                    //滑动窗口
                    .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(5)))
                    .sum(1)
                    .print()

    //todo: 4、启动
    env.execute("TestTimeWindowBySliding")

  }
}

五、window Function（窗口函数）

1、分类

窗口函数定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作。主要可以分为两类：

  • 增量聚合函数（incremental aggregation functions），它在每条数据到来就进行计算，保持一个简单的状态。典型的增量聚合函数有ReduceFunction、AggregateFunction等。
  • 全量窗口函数（full window functions），它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。典型的全量窗口聚合函数有apply、process。
2、增量聚合统计

窗口当中每加入一条数据，就进行一次统计。常用的增量聚合算子有reduce(reduceFunction)、aggregate(aggregateFunction)sum()、min()、max()等。

在这里插入图片描述

示例：

需求：通过接收socket当中输入的单词，统计每5秒钟单词的累计数量

使用reduce的代码

import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.{TumblingEventTimeWindows, TumblingProcessingTimeWindows}
//import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.api.scala._

/**
 * 增量聚合函数
 * 通过接收socket当中输入的数据，统计每5秒钟数据的累计的值
 * 基于 `reduce` 函数的计时窗口数据增量聚合
 */
object TestReduceOfTimeWindow {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env:StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val socketTextStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("companynode01", 19999)

    socketTextStream.flatMap(x => x.split(" "))
      .map(x=>(x, 1))
//      .keyBy(0)
      .keyBy(_._1)
      .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
      .reduce((c1, c2) => (c1._1, c1._2+c2._2))
      .print()

    env.execute()
  }

}

使用aggregate的代码

import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction

/**
 * 增量聚合函数
 * 基于`aggregate`函数的计时窗口数据增量聚合
 */
object TestAggregateOfTimeWindow {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val socketTextStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("companynode01", 9999)

    socketTextStream.flatMap(x => x.split(" "))
      .map(x => (x, 1))
      .keyBy(_._1)
      .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
      .aggregate(new MyAggregateFunction)
      .print()

    env.execute("TestAggregateOfTimeWindow")
  }
}

//自定义AggregateFunction函数
class MyAggregateFunction extends AggregateFunction[(String, Int), (String, Int), (String, Int)] {

  var initAccumulator: (String, Int) = ("", 0)

  //累加值的初始化操作
  override def createAccumulator(): (String, Int) = {
    initAccumulator
  }

  //累加元素
  override def add(in: (String, Int), acc: (String, Int)): (String, Int) = {
    (in._1, acc._2 + in._2)
  }

  // 聚合的结果
  override def getResult(acc: (String, Int)): (String, Int) = {
    acc
  }

  //分布式累加
  override def merge(acc: (String, Int), acc1: (String, Int)): (String, Int) = {
    (acc._1, acc._2 + acc1._2)
  }
}
3、全量聚合统计

等到窗口截止，或者窗口内的数据全部到齐，然后再进行统计。

常用的增量聚合算子有apply(windowFunction)、process(processWindowFunction)其中processWindowFunction 比 windowFunction 提供了更多的上下文信息。

示例：

需求：通过接收socket当中输入的数值，统计5秒钟输入数值的平均值。

使用apply函数实现的代码：

import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.WindowFunction
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

object TestApplyOfTimeWindow {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    //2、获取数据源，例如输入如下数据源
    /**
     * 1
     * 2
     * 3
     * 4
     * 5
     * 6
     */
    val socketStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("companynode01", 19999)

    socketStream.flatMap(x => x.split(" "))
      .map(x => ("countAvg", x.toInt))
//      .keyBy(0)
      //keyBy中的key是个虚拟key，不会输出
      .keyBy(_._1)
      .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
      .apply(new MyApplyWindowFunction)
      .print()

    env.execute("TestApplyOfTimeWindow")
  }

}

class MyApplyWindowFunction extends WindowFunction[(String, Int), Double, String, TimeWindow]{
  override def apply(key: String, window: TimeWindow, input: Iterable[(String, Int)], out: Collector[Double]): Unit = {
    //记次数
    var totalNum = 0
    //记累加结果
    var countNum = 0

    for(elem <- input) {
      totalNum += 1
      countNum += elem._2
    }

    out.collect(countNum/totalNum)

  }

}

使用process函数实现的代码：

import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.ProcessWindowFunction
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.{TumblingEventTimeWindows, 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

/**
 * 基于 `process` 函数的计时窗口数据全量聚合
 */
object TestProcessOfTimeWindow {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env:StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val socketStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("companynode01", 19999)

    socketStream.flatMap(x => x.split(" "))
      .map(x => ("countAvg", x.toInt))
      .keyBy(x => x._1)
      //是使用的processingTime,接口已经过时
//      .timeWindow(Time.seconds(5))
      .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
      .process(new MyProcessWindowFunction)
      .print()
    env.execute("TestProcessOfTimeWindow")
  }

}

class MyProcessWindowFunction extends ProcessWindowFunction[(String, Int), Double, String, TimeWindow] {
  override def process(key: String, context: Context,
                       elements: Iterable[(String, Int)],
                       out: Collector[Double]): Unit = {

    //计次数
    var totalNum = 0
    //计累加次数
    var countNum = 0

    for (elem <- elements) {
      totalNum += 1
      countNum += elem._2
    }

    //计算平均值, totalNum.asInstanceOf[Double]是将totalNum强转成Double类型
    out.collect(countNum/totalNum.asInstanceOf[Double])

  }
}
标签： flink time windows
本文转载自: https://blog.csdn.net/Chenftli/article/details/124164139
版权归原作者 橙子园 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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