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Flink中时间和窗口

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一、时间定义

如图所示，在事件发生之后，生成的数据被收集起来，首先进入分布式消息队列，然后被 Flink 系统中的 Source 算子读取消费，进而向下游的转换算子（窗口算子）传递，最终由窗口算子进行计算处理。

​ 有两个非常重要的时间点：一个是数据产生的时间，我们把它叫作“事件时间”（Event Time）；另一个是数据真正被处理的时刻，叫作“处理时间”（Processing Time）。我们所定义的窗口操作，到底是以那种时间作为衡量标准，就是所谓的“时间语义”（Notions of Time）。由于分布式系统中网络传输的延迟和时钟漂移，处理时间相对事件发生的时间会有所滞后。

  • 处理时间（Processing Time）： 是指执行处理操作的机器的系统时间。
  • 事件时间（Event Time）： 指每个事件在对应的设备上发生的时间，也就是数据生成的时间。

在这里插入图片描述

二、水位线(Watermark)

1、概念

在实际应用中，一般会采用事件时间语义。而水位线，就是基于事件时间提出的概念。

​ 在事件时间语义下，我们不依赖系统时间，而是基于数据自带的时间戳去定义了一个时钟，用来表示当前时间的进展。于是每个并行子任务都会有一个自己的逻辑时钟，它的前进是靠数据的时间戳来驱动的。

在 Flink 中，这种用来衡量事件时间（Event Time）进展的标记，就被称作“水位线”（Watermark）。

​ 水位线可以看作一条特殊的数据记录，它是插入到数据流中的一个标记点，主要内容就是一个时间戳，用来指示当前的事件时间。而它插入流中的位置，就应该是在某个数据到来之后；这样就可以从这个数据中提取时间戳，作为当前水位线的时间戳了。

在这里插入图片描述

如图所示，每个事件产生的数据，都包含了一个时间戳，我们直接用一个整数表示。当产生于2 秒的数据到来之后，当前的事件时间就是 2 秒；在后面插入一个时间戳也为 2 秒的水位线，随着数据一起向下游流动。而当 5 秒产生的数据到来之后，同样在后面插入一个水位线，时间戳也为 5，当前的时钟就推进到了 5 秒。这样，如果出现下游有多个并行子任务的情形，我们只要将水位线广播出去，就可以通知到所有下游任务当前的时间进度了。

1.有序流中水位线

在理想状态下，数据应该按照它们生成的先后顺序、排好队进入流中；如图 所示。所以这时的水位线，其实就是有序流中的一个周期性出现的时间标记。

在这里插入图片描述

2.乱序流中水位线

道在分布式系统中，数据在节点间传输，会因为网络传输延迟的不确定性，导致顺序发生改变，这就是所谓的“乱序数据”。

在这里插入图片描述

​ 如图所示，第一个水位线时间戳为 7，它表示当前事件时间是 7 秒，7 秒之前的数据都已经到齐，之后再也不会有了；同样，第二个、第三个水位线时间戳分别为 12 和 20，表示11 秒、20 秒之前的数据都已经到齐，如果有对应的窗口就可以直接关闭了，统计的结果一定是正确的。这里由于水位线是周期性生成的，所以插入的位置不一定是在时间戳最大的数据后面。
​ 另外需要注意的是，这里一个窗口所收集的数据，并不是之前所有已经到达的数据。因为数据属于哪个窗口，是由数据本身的时间戳决定的，一个窗口只会收集真正属于它的那些数据。也就是说，上图中尽管水位线 W(20)之前有时间戳为 22 的数据到来，10~20 秒的窗口中也不会收集这个数据，进行计算依然可以得到正确的结果。

2、水位线特征

现在我们可以知道，水位线就代表了当前的事件时间时钟，而且可以在数据的时间戳基础上加一些延迟来保证不丢数据，这一点对于乱序流的正确处理非常重要。

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。

  • 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 Watermark(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。

3、生成水位线

所以 Flink 中的水位线，其实是流处理中对低延迟和结果正确性的一个权衡机制，而且把控制的权力交给了程序员，我们可以在代码中定义水位线的生成策略。

3.1 水位线生成策略（Watermark Strategies）

1. 水位线配置API(assignTimestampsAndWatermarks)

在 Flink 的 DataStream API 中 ， 有 一 个 单 独 用 于 生 成 水 位 线 的 方法：

.assignTimestampsAndWatermarks()

，它主要用来为流中的数据分配时间戳，并生成水位线来指示事件时间：

publicSingleOutputStreamOperator<T>assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy<T> watermarkStrategy )

直接用 DataStream 调用该方法即可，与普通的 transform 方法完全一样。

stream06.assignTimestampsAndWatermarks(newCustomWatermarkStrategy());

2. 水位线生成策略(WatermarkGenerator)

.assignTimestampsAndWatermarks()

方法需要传入一个

WatermarkStrategy

作为参数，这就是所谓的

水位线生成策略

。

WatermarkStrategy

中包含了一个时间戳分配器

TimestampAssigner

和一个水位线生成器

WatermarkGenerator

。

publicinterfaceWatermarkStrategy<T>extendsTimestampAssignerSupplier<T>,WatermarkGeneratorSupplier<T>{@OverrideTimestampAssigner<T>createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context);@OverrideWatermarkGenerator<T>createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context);}
  • TimestampAssigner：主要负责从流中数据元素的某个字段中提取时间戳，并分配给元素。时间戳的分配是生成水位线的基础。
  • WatermarkGenerator：主要负责按照既定的方式，基于时间戳生成水位线。在WatermarkGenerator 接口中，主要又有两个方法：onEvent()和 onPeriodicEmit()。
  • onEvent：每个事件（数据）到来都会调用的方法，它的参数有当前事件、时间戳，以及允许发出水位线的一个WatermarkOutput，可以基于事件做各种操作.
  • onPeriodicEmit：周期性调用的方法，可以由 WatermarkOutput 发出水位线。周期时间为处理时间，可以调用环境配置的.setAutoWatermarkInterval()方法来设置，默认为200ms。
env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(60*1000L);
3.2 Flink 内置水位线生成器

WatermarkStrategy 这个接口是一个生成水位线策略的抽象，让我们可以灵活地实现自己的需求；Flink提供了内置的水位线生成器（WatermarkGenerator），不仅开箱即用简化了编程，而且也为我们自定义水位线策略提供了模板。

1.有序流

对于有序流，主要特点就是时间戳单调增长（Monotonously Increasing Timestamps），所以永远不会出现迟到数据的问题。这是周期性生成水位线的最简单的场景，直接调用

WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()

方法就可以实现。

简单来说，就是直接拿当前最大的时间戳作为水位线就可以了。

时间戳和水位线的单位，必须都是毫秒。

stream06.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy//  有序流(时间戳单调递增).<Event>forMonotonousTimestamps()//  时间戳抽取逻辑.withTimestampAssigner(newSerializableTimestampAssigner<Event>(){@OverridepubliclongextractTimestamp(Event element,long recordTimestamp){return element.timstamp;}}));

上面代码中我们调用

.withTimestampAssigner()

方法，将数据中的 

timestamp

字段提取出来，作为时间戳分配给数据元素；然后用内置的有序流水位线生成器构造出了生成策略。

2.乱序流

由于乱序流中需要等待迟到数据到齐，所以必须设置一个固定量的延迟时间（Fixed Amount of Lateness）。

这时生成水位线的时间戳，就是当前数据流中最大的时间戳减去延迟的结果，相当于把表调慢，当前时钟会滞后于数据的最大时间戳。调用 

WatermarkStrategy. forBoundedOutOfOrderness()

方法就可以实现。这个方法需要传入一个

maxOutOfOrderness

参数，表示“最大乱序程度”，它表示数据流中乱序数据时间戳的最大差值；

//  插入水位线逻辑
stream06.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy//  乱序流(针对乱序流插入水位线，延迟时间设置为5s).<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))//  时间戳抽取逻辑.withTimestampAssigner(newSerializableTimestampAssigner<Event>(){@OverridepubliclongextractTimestamp(Event element,long recordTimestamp){return element.timstamp;}}));

事实上，有序流的水位线生成器本质上和乱序流是一样的，相当于延迟设为 0 的乱序流水位线生成器，两者完全等同：

WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(0))

乱序流中生成的水位线真正的时间戳，其实是 当前最大时间戳 – 延迟时间 – 1。

3.3 自定义水位线策略

1. 周期性水位线生成器（Periodic Generator）

周期性生成器一般是通过 onEvent()观察判断输入的事件，而在 onPeriodicEmit()里发出水位线。

importcom.lydms.flink.domain.Event;importorg.apache.flink.api.common.eventtime.*;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;// 自定义水位线的产生publicclassCustomWatermarkTest{publicstaticvoidmain(String[] args)throwsException{StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        env
                .addSource(newClickSource()).assignTimestampsAndWatermarks(newCustomWatermarkStrategy()).print();
        env.execute();}publicstaticclassCustomWatermarkStrategyimplementsWatermarkStrategy<Event>{@OverridepublicTimestampAssigner<Event>createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context){returnnewSerializableTimestampAssigner<Event>(){@OverridepubliclongextractTimestamp(Event element,long recordTimestamp){return element.timestamp;// 告诉程序数据源里的时间戳是哪一个字段}};}@OverridepublicWatermarkGenerator<Event>createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context){returnnewCustomPeriodicGenerator();}}publicstaticclassCustomPeriodicGeneratorimplementsWatermarkGenerator<Event>{privateLong delayTime =5000L;// 延迟时间privateLong maxTs =Long.MIN_VALUE + delayTime +1L;// 观察到的最大时间戳@OverridepublicvoidonEvent(Event event,long eventTimestamp,WatermarkOutput
                output){// 每来一条数据就调用一次
            maxTs =Math.max(event.timestamp, maxTs);// 更新最大时间戳}@OverridepublicvoidonPeriodicEmit(WatermarkOutput output){// 发射水位线，默认 200ms 调用一次
            output.emitWatermark(newWatermark(maxTs - delayTime -1L));}}}

2. 断点式水位线生成器（Punctuated Generator）

断点式生成器会不停地检测 onEvent()中的事件，当发现带有水位线信息的特殊事件时，就立即发出水位线。一般来说，断点式生成器不会通过 onPeriodicEmit()发出水位线。

publicclassCustomPunctuatedGeneratorimplementsWatermarkGenerator<Event>{@OverridepublicvoidonEvent(Event r,long eventTimestamp,WatermarkOutput output){// 只有在遇到特定的 itemId 时，才发出水位线if(r.user.equals("Mary")){
            output.emitWatermark(newWatermark(r.timestamp -1));}}@OverridepublicvoidonPeriodicEmit(WatermarkOutput output){// 不需要做任何事情，因为我们在 onEvent 方法中发射了水位线}}

我们在 onEvent()中判断当前事件的 user 字段，只有遇到“Mary”这个特殊的值时，才调用

output.emitWatermark()

发出水位线。这个过程是完全依靠事件来触发的，所以水位线的生成一定在某个数据到来之后。

4、水位线的传递

如图所示，当前任务的上游，有四个并行子任务，所以会接收到来自四个分区的水位线；而下游有三个并行子任务，所以会向三个分区发出水位线。具体过程如下：

在这里插入图片描述

  1. 上游并行子任务发来不同的水位线，当前任务会为每一个分区设置一个“分区水位线” （Partition Watermark），这是一个分区时钟；而当前任务自己的时钟，就是所有分区时钟里最小的那个。
  2. 当有一个新的水位线（第一分区的 4）从上游传来时，当前任务会首先更新对应的分区时钟；然后再次判断所有分区时钟中的最小值，如果比之前大，说明事件时间有了进展，当前任务的时钟也就可以更新了。这里要注意，更新后的任务时钟，并不一定是新来的那个分区水位线，比如这里改变的是第一分区的时钟，但最小的分区时钟是第三分区的 3，于是当前任务时钟就推进到了 3。当时钟有进展时，当前任务就会将自己的时钟以水位线的形式，广播给下游所有子任务。
  3. 再次收到新的水位线（第二分区的 7）后，执行同样的处理流程。首先将第二个分区时钟更新为 7，然后比较所有分区时钟；发现最小值没有变化，那么当前任务的时钟也不变，也不会向下游任务发出水位线。
  4. 同样道理，当又一次收到新的水位线（第三分区的 6）之后，第三个分区时钟更新为6，同时所有分区时钟最小值变成了第一分区的 4，所以当前任务的时钟推进到 4，并发出时间戳为 4 的水位线，广播到下游各个分区任务。

水位线在上下游任务之间的传递，非常巧妙地避免了分布式系统中没有统一时钟的问题，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，就可以保证窗口处理的结果总是正确的。

三、窗口(Window)

1、概念

把无界流进行切分，每一段数据分别进行聚合，结果只输出一次。这就相当于将无界流的聚合转化为了有界数据集的聚合，这就是所谓的“窗口”（Window）聚合操作。窗口聚合其实是对实时性和处理效率的一个权衡。

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。窗口就是用来处理无界流的核心。

在这里插入图片描述

Flink 中窗口并不是静态准备好的，而是动态创建——当有落在这个窗口区间范围的数据达到时，才创建对应的窗口。另外，这里我们认为到达窗口结束时间时，窗口就触发计算并关闭，事实上“触发计算”和“窗口关闭”两个行为也可以分开。

  1. 第一个数据时间戳为 2，判断之后创建第一个窗口[0, 10），并将 2 秒数据保存进去；
  2. 后续数据依次到来，时间戳均在 [0, 10）范围内，所以全部保存进第一个窗口；
  3. 11 秒数据到来，判断它不属于[0, 10）窗口，所以创建第二个窗口[10, 20），并将 11秒的数据保存进去。由于水位线设置延迟时间为 2 秒，所以现在的时钟是 9 秒，第一个窗口也没有到关闭时间；
  4. 之后又有 9 秒数据到来，同样进入[0, 10）窗口中；
  5. 12 秒数据到来，判断属于[10, 20）窗口，保存进去。这时产生的水位线推进到了 10秒，所以 [0, 10）窗口应该关闭了。第一个窗口收集到了所有的 7 个数据，进行处理计算后输出结果，并将窗口关闭销毁；
  6. 同样的，之后的数据依次进入第二个窗口，遇到 20 秒的数据时会创建第三个窗口[20, 30）并将数据保存进去；遇到 22 秒数据时，水位线达到了 20 秒，第二个窗口触发计算，输出结果并关闭。

2、窗口分类

在这里插入图片描述

2.1 驱动类型分类
  • 时间窗口(Time Window)
  • 计数窗口(Count Window)

窗口本身是截取有界数据的一种方式，所以窗口一个非常重要的信息其实就是“怎样截取数据”。换句话说，就是以什么标准来开始和结束数据的截取，我们把它叫作窗口的“驱动类型”。

时间窗口（Time Window）：按照时间段去截取数据。

计数窗口（Count Window）：按照固定的个数，来截取一段数据集。

在这里插入图片描述

时间窗口（Time Window）

时间窗口以时间点来定义窗口的开始（start）和结束（end），所以截取出的就是某一时间段的数据。到达结束时间时，窗口不再收集数据，触发计算输出结果，并将窗口关闭销毁。所以可以说基本思路就是“定点发车”。

窗口中的数据，最大允许的时间戳就是 end - 1，这也就代表了我们定义的窗口时间范围都是左闭右开的区间[start，end)。

Flink 中有一个专门的类来表示时间窗口，名称就叫作 TimeWindow。这个类只有两个私有属性：start 和 end，表示窗口的开始和结束的时间戳，单位为毫秒。

publicclassTimeWindowextendsWindow{privatefinallong start;privatefinallong end;publicTimeWindow(long start,long end){this.start = start;this.end = end;}//    获取开始时间戳publiclonggetStart(){return start;}//    获取结束时间戳publiclonggetEnd(){return end;}}

计数窗口（Count Window）

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。

计数窗口相比时间窗口就更加简单，我们只需指定窗口大小，就可以把数据分配到对应的窗口中了。在 Flink 内部也并没有对应的类来表示计数窗口，底层是通过“全局窗口”（Global Window）来实现的。

2.2 窗口分配数据规则
  • 滚动窗口(Tumbling Window)
  • 滑动窗口(Sliding Window)
  • 会话窗口(Session Window)
  • 全局窗口(Global Window)

滚动窗口(Tumbling Window)

  • 滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行“均匀切片”的划分方式。
  • 窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是“首尾相接”的状态。
  • 每个数据都会被分配到一个窗口，而且只会属于一个窗口。
  • 需要的参数只有一个，就是窗口的大小（window size）。
  • 滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义；

如图所示，小圆点表示流中的数据，我们对数据按照 userId 做了分区。当固定了窗口大小之后，所有分区的窗口划分都是一致的；窗口没有重叠，每个数据只属于一个窗口。

在这里插入图片描述

滑动窗口(Sliding Window)

与滚动窗口类似，滑动窗口的大小也是固定的。区别在于，窗口之间并不是首尾相接的，而是可以“错开”一定的位置。如果看作一个窗口的运动，那么就像是向前小步“滑动”一样。

  • 参数有两个：窗口大小（window size）之外，还有一个“滑动步长”（window slide）。
  • 滚动窗口也可以看作是一种特殊的滑动窗口——窗口大小等于滑动步长（size = slide）。

我们可以看到，当滑动步长小于窗口大小时，滑动窗口就会出现重叠，这时数据也可能会被同时分配到多个窗口中。而具体的个数，就由窗口大小和滑动步长的比值（size/slide）来决定。如图所示，滑动步长刚好是窗口大小的一半，那么每个数据都会被分配到 2 个窗口里。

在这里插入图片描述

会话窗口(Session Window)

是基于“会话”（session）来来对数据进行分组的，借用会话超时失效的机制来描述窗口。

  • 如果接下来还有数据陆续到来，那么就一直保持会话；
  • 如果一段时间一直没收到数据，那就认为会话超时失效，窗口自动关闭。
  • 参数就是这段时间的长度（size），它表示会话的超时时间。

与前两种窗口不同，会话窗口的长度不固定，起始和结束时间也是不确定的，各个分区之间窗口没有任何关联。如图 6-19 所示，会话窗口之间一定是不会重叠的，而且会留有至少为 size 的间隔（session gap）。

在这里插入图片描述

全局窗口(Global Window)

全局窗口全局有效，会把相同 key 的所有数据都分配到同一个窗口中；说直白一点，就跟没分窗口一样。

可以看到，全局窗口没有结束的时间点，所以一般在希望做更加灵活的窗口处理时自定义使用。Flink 中的计数窗口（Count Window），底层就是用全局窗口实现的。

在这里插入图片描述

3、API概述

3.1 按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）

在定义窗口操作之前，首先需要确定，到底是基于按键分区（Keyed）的数据流 KeyedStream来开窗，还是直接在没有按键分区的 DataStream 上开窗。也就是说，在调用窗口算子之前，是否有 keyBy 操作。

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。

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

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。所以在实际应用中一般不推荐使用这种方式。

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

stream.windowAll(...)
3.2 代码中窗口 API 的调用

窗口操作主要有两个部分：窗口分配器（Window Assigners）和窗口函数（Window Functions）。

stream.keyBy(<key selector>).window(<window assigner>).aggregate(<window function>)
  • .window()方法需要传入一个窗口分配器，它指明了窗口的类型；
  • .aggregate()方法传入一个窗口函数作为参数，它用来定义窗口具体的处理逻辑。

4、窗口分配器(（Window Assigners)

在这里插入图片描述

定义窗口分配器（Window Assigners）是构建窗口算子的第一步，它的作用就是定义数据应该被“分配”到哪个窗口。

4.1 时间窗口

时间窗口是最常用的窗口类型，又可以细分为滚动、滑动和会话三种。

1-1 滚动处理时间窗口

窗口分配器由类 TumblingProcessingTimeWindows 提供，需要调用它的静态方法.of()。

这里.of()方法需要传入一个 Time 类型的参数 size，表示滚动窗口的大小，我们这里创建了一个长度为 5 秒的滚动窗口。

定义 1 天的窗口，默认就从 0 点开始；如果定义 1 小时的窗口，默认就从整点开始。

stream.keyBy(...).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5))).aggregate(...)

可以增加起始时间偏移量，来确定什么时间开始任务的执行。

//    早上8点开始执行(增加偏移量).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.days(1),Time.hours(-8)))

1-2. 滑动处理时间窗口

窗口分配器由类 SlidingProcessingTimeWindows 提供，同样需要调用它的静态方法.of()。

stream.keyBy(...).window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(5))).aggregate(...)

这里.of()方法需要传入两个 Time 类型的参数：size 和 slide，前者表示滑动窗口的大小，后者表示滑动窗口的滑动步长。我们这里创建了一个长度为 10 秒、滑动步长为 5 秒的滑动窗口。

滑动窗口同样可以追加第三个参数，用于指定窗口起始点的偏移量，用法与滚动窗口完全一致。

1-3. 会话时间窗口

窗口分配器由类

ProcessingTimeSessionWindows

提供，需要调用它的静态方法

.withGap()

或者

.withDynamicGap()

。

这里.withGap()方法需要传入一个 Time 类型的参数 size，表示会话的超时时间，也就是最小间隔 session gap。

stream.keyBy(...).window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10))).aggregate(...)

案例：

.window(ProcessingTimeSessionWindows.withDynamicGap(newSessionWindowTimeGapExtractor<Tuple2<String,Long>>(){@Overridepubliclongextract(Tuple2<String,Long> element){// 提取 session gap 值返回, 单位毫秒return element.f0.length()*1000;}}))

2-1. 滚动事件时间窗口

窗口分配器由类 TumblingEventTimeWindows 提供，用法与滚动处理事件窗口完全一致。

stream.keyBy(...).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))).aggregate(...)

2-2 滑动事件时间窗口

窗口分配器由类 SlidingEventTimeWindows 提供，用法与滑动处理事件窗口完全一致。

stream.keyBy(...).window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(5))).aggregate(...)

2-3 事件时间会话窗口

窗口分配器由类 EventTimeSessionWindows 提供，用法与处理事件会话窗口完全一致。

stream.keyBy(...).window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10))).aggregate(...)
4.2 计数窗口

计数窗口概念非常简单，本身底层是基于全局窗口（Global Window）实现的。Flink 为我们提供了非常方便的接口：直接调用.countWindow()方法。

根据分配规则的不同，又可以分为滚动计数窗口和滑动计数窗口两类。

1. 滚动计数窗口

滚动计数窗口只需要传入一个长整型的参数 size，表示窗口的大小。

定义一个长度为 10 的滚动计数窗口，当窗口中元素数量达到 10 的时候，就会触发计算执行并关闭窗口。

stream.keyBy(...).countWindow(10)

2. 滑动计数窗口

与滚动计数窗口类似，不过需要在.countWindow()调用时传入两个参数：size 和 slide，前者表示窗口大小，后者表示滑动步长。

stream.keyBy(...).countWindow(10，3)

定义一个长度为 10、滑动步长为 3 的滑动计数窗口。每个窗口统计 10 个数据，每隔 3 个数据就统计输出一次结果。

4.3 全局窗口

全局窗口是计数窗口的底层实现，一般在需要自定义窗口时使用。它的定义同样是直接调用.window()，分配器由 GlobalWindows 类提供。

stream.keyBy(...).window(GlobalWindows.create());

需要注意使用全局窗口，必须自行定义触发器才能实现窗口计算，否则起不到任何作用。

5、窗口函数(Window Functions)

经窗口分配器处理之后，数据可以分配到对应的窗口中，而数据流经过转换得到的数据类型是 

WindowedStream

。这个类型并不是 

DataStream

，所以并不能直接进行其他转换，而必须进一步调用窗口函数，对收集到的数据进行处理计算之后，才能最终再次得到 

DataStream

，如图所示。

在这里插入图片描述

处理的方式可以分为两类：增量聚合函数和全窗口函数。

5.1 增量聚合函数(incremental aggregation functions)

为了提高实时性，可以像

DataStream

简单聚合一样，每来一条数据就立即进行计算，中间只要保持一个简单的聚合状态就可以了。区别在于不立即输出结果，而是等到窗口结束时间，拿出之前聚合的状态直接输出。

典型的增量聚合函数有两个：ReduceFunction 和 AggregateFunction。

5.1.1 归约函数（ReduceFunction）

最基本的聚合方式就是归约（reduce）。

5.2 全窗口函数
标签： flink 大数据
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_44624117/article/details/131446086
版权归原作者 ha_lydms 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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