【Flink】Window API
Window APIWindow的概念窗口窗口的分类Window API窗口分配器(window assigner)窗口函数(window function)其它可选 APIWindow的概念窗口一般真实的流都是无界的,怎样处理无界的数据?可以把无限的数据流进行切分,得到有限的数据集进行处理 —— 也就是得到有界流窗口(window)就是将无限流切割为有限流的一种方式,它会将流数据分发到有限大小的
Window的概念
窗口
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一般真实的流都是无界的,怎样处理无界的数据?
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可以把无限的数据流进行切分,得到有限的数据集进行处理 —— 也就是得到有界流
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窗口(window)就是将无限流切割为有限流的一种方式,它会将流数据分发到有限大小的桶(bucket)中进行分析
窗口的分类
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滚动窗口(Tumbling Windows)
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将数据依据固定的窗口长度对数据进行切分
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时间对齐,窗口长度固定,没有重叠
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滑动窗口(Sliding Windows)
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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
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窗口长度固定,可以有重叠
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滑动窗口可以看作是一个特殊的滚动窗口(滑动间隔等于大小的)
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会话窗口(Session Windows)
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由一系列事件组合一个指定时间长度的 timeout 间隙组成,也就是一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口
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特点:时间无对齐
Window API
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窗口分配器 —— window() 方法
我们可以用 .window() 来定义一个窗口,然后基于这个 window 去做一些聚合或者其它处理操作。注意 window () 方法必须在 keyBy 之后才能用。
Flink 提供了更加简单的 .timeWindow 和 .countWindow 方法,用于定义时间窗口和计数窗口。
dataStream.keyBy("id")
.timeWindow(Time.seconds(15))
.min("temp");
窗口分配器(window assigner)
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window() 方法接收的输入参数是一个 WindowAssigner
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WindowAssigner 负责将每条输入的数据分发到正确的 window 中
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Flink 提供了通用的 WindowAssigner
滚动窗口(tumbling window)
滑动窗口(sliding window)
会话窗口(session window)
全局窗口(global window)
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如何创建各个窗口?
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滚动时间窗口(tumbling time window)
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滑动时间窗口(sliding time window)
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会话窗口(session window)
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滚动计数窗口(tumbling count window)
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滑动计数窗口(sliding count window)
窗口函数(window function)
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window function 定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作,可以分为两类
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增量聚合函数(incremental aggregation functions)
每条数据到来就进行计算,保持一个简单的状态
ReduceFunction, AggregateFunction
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全窗口函数(full window functions)
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
ProcessWindowFunction,WindowFunction
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自定义AggregateFunction
SingleOutputStreamOperator<Integer> aggregate = dataStream
.keyBy("id")
.timeWindow(Time.seconds(15))
/**
* 三个参数分别是输入、累加器和输出
*/
.aggregate(new AggregateFunction<SenSorReading, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer createAccumulator() {
return 0;
}
/**\
* 在什么时候启用累加,如何累加
* @param senSorReading
* @param integer
* @return
*/
@Override
public Integer add(SenSorReading senSorReading, Integer integer) {
return integer + 1;
}
@Override
public Integer getResult(Integer integer) {
return integer;
}
/**
* 合并多个分区的数据
* @param integer
* @param acc1
* @return
*/
@Override
public Integer merge(Integer integer, Integer acc1) {
return integer + acc1;
}
});
- 自定义WindowFunction
SingleOutputStreamOperator<Integer> apply = dataStream
.keyBy("id")
.timeWindow(Time.seconds(15))
/**
* 四个参数:输入、输出、输入的key,和窗口
*/
.apply(new WindowFunction<SenSorReading, Integer, Tuple, TimeWindow>() {
@Override
public void apply(Tuple tuple, TimeWindow timeWindow, Iterable<SenSorReading> iterable, Collector<Integer> collector) throws Exception {
Integer count = IteratorUtils.toList(iterable.iterator()).size();
collector.collect(count);
}
});
其它可选 API
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trigger() —— 触发器:定义 window 什么时候关闭,触发计算并输出结果
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evictor() —— 移除器:定义移除某些数据的逻辑
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allowedLateness() —— 允许处理迟到的数据
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sideOutputLateData() —— 将迟到的数据放入侧输出流
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getSideOutput() —— 获取侧输出流
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练习
OutputTag<SenSorReading> late = new OutputTag<>("late");
dataStream
.keyBy("id")
.timeWindow(Time.seconds(15))
.allowedLateness(Time.minutes(1))//允许超市一分钟
.sideOutputLateData(late);//超时的数据单独分成与i个流
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