Flink实践：Flink窗口函数在SQL中的使用

最新推荐文章于 2025-11-15 17:10:02 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-15 17:10:02 发布 · 2.7k 阅读

5 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍如何利用 Flink SQL 实现滚动窗口和滑动窗口计算，包括 PV 和 UV 的统计方法及参数配置，并提供具体实现代码示例。

1.滚动窗口

计算每天的pv,uv，可以开一个24h的窗口，统计窗口内数据情况。但是这样有一个问题，flink sql没有办法直接设置trigger，所以只能等待窗口结束后才会有计算结果输出。这往往不是我们想要的，针对这种情况，有两种解决办法，一种是设置参数，提前输出计算结果；另一种办法是开一分钟窗口（根据自己输出频率来设定窗口）做初步聚合，然后根据日期做二次聚合；

两种方式有一个区别，提前输出方式，因为窗口没有关闭，输出的数据是update，而二次聚合方式，因为窗口已经关闭，所以每分钟都会insert一条数据，当需要数据绘制曲线图时，推荐二次聚合方式，如果只是显示一个计算数字，则推荐使用提前输出方式；

提前输出所需设置参数:

// 设置 early fired
tableEnv.getConfig().getConfiguration().setBoolean("table.exec.emit.early-fire.enabled", true)
tableEnv.getConfig().getConfiguration().setString("table.exec.emit.early-fire.delay", "5000ms")

注意：这里的时间是指系统时间，而非时间事件。即每隔5秒钟输出数据。

完整代码如下

import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSett