前言
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。而Flink中的时间类型和窗口是非常重要概念，也是学习Flink必须要掌握的两个知识点。今天我们就来探讨一下这两个知识点。
Flink中的时间类型
时间类型介绍
Flink流式处理中支持不同类型的时间。分为以下几种：
- 处理时间
- Flink程序执行对应操作的系统时间。所有基于时间的操作（例如：时间窗口）都将使用运行相应operator的系统时间。例如：每个小时的处理时间窗口包括在系统时间范围内所有operator接收到的记录。例如：如果应用程序在09:15开始运行，则第一个滚动时间窗口将包括：09:15 – 10:00 之间的处理事件，下一个窗口包括上午10:00 – 11:00之间的处理事件
- 这种处理时间方式实时性是最好的，但数据未必准确
- 事件时间
- 每个事件发生的时间。这个时间一般是在进入到Flink之前就包含在事件中
- 针对Eventtime，事件被处理的时间以来与事件本身
- Eventtime必须要指定如何生成Eventtime Watermark（水印）
- 理想情况，不管事件何时到达或者顺序如何，事件时间处理能够得到完整一致地结果。
- 事件处理在等待乱序事件时，会产生一些延迟。这样会对Eventtime的应用性能有一定的影响
- 摄入时间
- 摄入时间是事件进入Flink的时间
- 在source operator中，每个记录以时间戳的形式获取源的当前时间
- 它在概念是处于事件时间和处理时间中间
- 摄入时间不能处理乱序问题或者延迟数据，摄入时间可以由流式系统自动生成水印
Flink代码中设置时间类型
通常，我们在Flink初始化流式运行环境时，就会设置流处理时间特性。这个设置很重要，它决定了数据流的行为方式。（例如：是否需要给事件分配时间戳），以及窗口操作应该使用什么样的时间类型。例如：KeyedStream.timeWindow(Time.seconds(30))。
我们接下来通过实现一个每5秒中进行一次单词计数的案例，来说明Flink中如何指定时间类型。
public class WordCountWindow {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 初始化流式运行环境
Configuration conf = new Configuration();
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(conf);
// 2. 设置时间处理类型，这里设置的方式处理时间
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
// 3. 定义数据源，每秒发送一个hadoop单词
DataStreamSource<String> wordDS = env.addSource(new RichSourceFunction<String>() {
private boolean isCanaled = false;
@Override
public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
while (!isCanaled) {
ctx.collect("hadooop");
Thread.sleep(1000);
}
}
@Override
public void cancel() {
isCanaled = true;
}
});
// 4. 每5秒进行一次，分组统计
// 4.1 转换为元组
wordDS.map(word -> Tuple2.of(word, 1))
// 指定返回类型
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
// 按照单词进行分组
.keyBy(t -> t.f0)
// 滚动窗口，3秒计算一次
.timeWindow(Time.seconds(3))
.reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> value1, Tuple2<String, Integer> value2) throws Exception {
return Tuple2.of(value1.f0, value1.f1 + value2.f1);
}
}, new RichWindowFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow>() {
@Override
public void apply(String word, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Integer>> input, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
// 打印窗口开始、结束时间
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
System.out.println("窗口开始时间:" + sdf.format(window.getStart())
+ " 窗口结束时间：" + sdf.format(window.getEnd())
+ " 窗口计算时间:" + sdf.format(System.currentTimeMillis()));
int sum = 0;
Iterator<Tuple2<String, Integer>> iterator = input.iterator();
while(iterator.hasNext()) {
Integer count = iterator.next().f1;
sum += count;
}
out.collect(Tuple2.of(word, sum));
}
}).print();
env.execute("app");
}
}
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:21 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:24 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:24
4> (hadooop,2)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:24 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:27 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:27
4> (hadooop,3)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:27 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:30 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:30
4> (hadooop,3)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:30 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:33 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:33
4> (hadooop,3)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:33 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:36 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:36
4> (hadooop,3)
窗口开始时间:2020-02-05 00:22:36 窗口结束时间：2020-02-05 00:22:39 窗口计算时间:2020-02-05 00:22:39
我们可以看到，这个滚动窗口，每3秒计算一次，是按照系统时间来计算的。
我们再把时间窗口设置为1分钟，再试试。
窗口开始时间:2020-02-05 00:27:00 窗口结束时间：2020-02-05 00:28:00 窗口计算时间:2020-02-05 00:28:00
4> (hadooop,32)窗口开始时间:2020-02-05 00:28:00 窗口结束时间：2020-02-05 00:29:00 窗口计算时间:2020-02-05 00:29:00
4> (hadooop,60)
Flink窗口介绍及应用
Windows是Flink流计算的核心，本文将概括的介绍几种窗口的概念，重点只放在窗口的应用上。
一、窗口（window）的类型
对于窗口的操作主要分为两种，分别对于Keyedstream和Datastream。他们的主要区别也仅仅在于建立窗口的时候一个为.window(...)，一个为.windowAll(...)。对于Keyedstream的窗口来说，他可以使得多任务并行计算，每一个logical key stream将会被独立的进行处理。
stream
.keyBy(...) <- keyed versus non-keyed windows
.window(...)/.windowAll(...) <- required: "assigner"
[.trigger(...)] <- optional: "trigger" (else default trigger)
[.evictor(...)] <- optional: "evictor" (else no evictor)
[.allowedLateness(...)] <- optional: "lateness" (else zero)
[.sideOutputLateData(...)] <- optional: "output tag" (else no side output for late data)
.reduce/aggregate/fold/apply() <- required: "function"
[.getSideOutput(...)] <- optional: "output tag"
按照窗口的Assigner来分，窗口可以分为
Tumbling window， sliding window，session window，global window，custom window
每种窗口又可分别基于processing time和event time，这样的话，窗口的类型严格来说就有很多。
还有一种window叫做count window，依据元素到达的数量进行分配，之后也会提到。
窗口的生命周期开始在第一个属于这个窗口的元素到达的时候，结束于第一个不属于这个窗口的元素到达的时候。
二、窗口的操作
2.1 Tumbling window
固定相同间隔分配窗口，每个窗口之间没有重叠看图一眼明白。
下面的例子定义了每隔3毫秒一个窗口的流：
WindowedStream<MovieRate, Integer, TimeWindow> Rates = rates
.keyBy(MovieRate::getUserId)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(3)));
2.2 Sliding Windows
跟上面一样，固定相同间隔分配窗口，只不过每个窗口之间有重叠。窗口重叠的部分如果比窗口小，窗口将会有多个重叠，即一个元素可能被分配到多个窗口里去。
下面的例子给出窗口大小为10毫秒，重叠为5毫秒的流：
WindowedStream<MovieRate, Integer, TimeWindow> Rates = rates
.keyBy(MovieRate::getUserId)
.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(10), Time.milliseconds(5)));
2.3 Session window
这种窗口主要是根据活动的事件进行窗口化，他们通常不重叠，也没有一个固定的开始和结束时间。一个session window关闭通常是由于一段时间没有收到元素。在这种用户交互事件流中，我们首先想到的是将事件聚合到会话窗口中（一段用户持续活跃的周期），由非活跃的间隙分隔开。
// 静态间隔时间
WindowedStream<MovieRate, Integer, TimeWindow> Rates = rates
.keyBy(MovieRate::getUserId)
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.milliseconds(10)));
// 动态时间
WindowedStream<MovieRate, Integer, TimeWindow> Rates = rates
.keyBy(MovieRate::getUserId)
.window(EventTimeSessionWindows.withDynamicGap(()));
2.4 Global window
将所有相同keyed的元素分配到一个窗口里。好吧，就这样：
WindowedStream<MovieRate, Integer, GlobalWindow> Rates = rates
.keyBy(MovieRate::getUserId)
.window(GlobalWindows.create());
三、窗口函数
窗口函数就是这四个：ReduceFunction，AggregateFunction，FoldFunction，ProcessWindowFunction。前两个执行得更有效，因为Flink可以增量地聚合每个到达窗口的元素。
Flink必须在调用函数之前在内部缓冲窗口中的所有元素，所以使用ProcessWindowFunction进行操作效率不高。不过ProcessWindowFunction可以跟其他的窗口函数结合使用，其他函数接受增量信息，ProcessWindowFunction接受窗口的元数据。
举一个AggregateFunction的例子吧，下面代码为MovieRate按user分组，且分配5毫秒的Tumbling窗口，返回每个user在窗口内评分的所有分数的平均值。
DataStream<Tuple2<Integer,Double>> Rates = rates
.keyBy(MovieRate::getUserId)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(5)))
.aggregate(new AggregateFunction<MovieRate, AverageAccumulator, Tuple2<Integer,Double>>() {
@Override
public AverageAccumulator createAccumulator() {
return new AverageAccumulator();
}
@Override
public AverageAccumulator add(MovieRate movieRate, AverageAccumulator acc) {
acc.userId = movieRate.userId;
acc.sum += movieRate.rate;
acc.count++;
return acc;
}
@Override
public Tuple2<Integer,Double> getResult(AverageAccumulator acc) {
return Tuple2.of(acc.userId, acc.sum/(double)acc.count);
}
@Override
public AverageAccumulator merge(AverageAccumulator acc0, AverageAccumulator acc1) {
acc0.count += acc1.count;
acc0.sum += acc1.sum;
return acc0;
}
});
public static class AverageAccumulator{
int userId;
int count;
double sum;
}
以下是部分输出：
...
1> (44,3.0)
4> (96,0.5)
2> (51,0.5)
3> (90,2.75)
...
看上面的代码，会发现add()函数特别生硬，因为我们想返回Tuple2<Integer, Double>类型，即Integer为key，但AggregateFunction似乎没有提供这个机制可以让AverageAccumulator的构造函数提供参数。所以，这里引入ProcessWindowFunction与AggregateFunction的结合版，AggregateFunction进行增量叠加，当窗口关闭时，ProcessWindowFunction将会被提供AggregateFunction返回的结果，进行Tuple封装：
DataStream<Tuple2<Integer,Double>> Rates = rates
.keyBy(MovieRate::getUserId)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(5)))
.aggregate(new MyAggregateFunction(), new MyProcessWindowFunction());
public static class MyAggregateFunction implements AggregateFunction<MovieRate, AverageAccumulator, Double> {
@Override
public AverageAccumulator createAccumulator() {
return new AverageAccumulator();
}
@Override
public AverageAccumulator add(MovieRate movieRate, AverageAccumulator acc) {
acc.sum += movieRate.rate;
acc.count++;
return acc;
}
@Override
public Double getResult(AverageAccumulator acc) {
return acc.sum/(double)acc.count;
}
@Override
public AverageAccumulator merge(AverageAccumulator acc0, AverageAccumulator acc1) {
acc0.count += acc1.count;
acc0.sum += acc1.sum;
return acc0;
}
}
public static class MyProcessWindowFunction extends
ProcessWindowFunction<Double, Tuple2<Integer, Double>, Integer, TimeWindow> {
@Override
public void process(Integer key,
Context context,
Iterable<Double> results,
Collector<Tuple2<Integer, Double>> out) throws Exception {
Double result = results.iterator().next();
out.collect(new Tuple2<>(key, result));
}
}
public static class AverageAccumulator{
int count;
double sum;
}
可以得到，结果与上面一样，但代码好看了很多。
四、其他操作
4.1 Triggers（触发器）
触发器定义了窗口何时准备好被窗口处理。每个窗口分配器默认都有一个触发器，如果默认的触发器不符合你的要求，就可以使用trigger(...)自定义触发器。
通常来说，默认的触发器适用于多种场景。例如，多有的event-time窗口分配器都有一个EventTimeTrigger作为默认触发器。该触发器在watermark通过窗口末尾时出发。
PS：GlobalWindow默认的触发器时NeverTrigger，该触发器从不出发，所以在使用GlobalWindow时必须自定义触发器。
4.2 Evictors（驱逐器）
Evictors可以在触发器触发之后以及窗口函数被应用之前和/或之后可选择的移除元素。使用Evictor可以防止预聚合，因为窗口的所有元素都必须在应用计算逻辑之前先传给Evictor进行处理
4.3 Allowed Lateness
当使用event-time窗口时，元素可能会晚到，例如Flink用于跟踪event-time进度的watermark已经超过了窗口的结束时间戳。
默认来说，当watermark超过窗口的末尾时，晚到的元素会被丢弃。但是flink也允许为窗口operator指定最大的allowed lateness，以至于可以容忍在彻底删除元素之前依然接收晚到的元素，其默认值是0。
为了支持该功能，Flink会保持窗口的状态，知道allowed lateness到期。一旦到期，flink会删除窗口并删除其状态。
把晚到的元素当作side output。
SingleOutputStreamOperator<T> result = input
.keyBy(<key selector>)
.window(<window assigner>)
.allowedLateness(<time>)
.sideOutputLateData(lateOutputTag)
.<windowed transformation>(<window function>);
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