Flink-Window概述 | Window类型 | TimeWindow、CountWindow、SessionWindow、WindowFunction

最新推荐文章于 2024-05-16 08:52:55 发布

SmallScorpion

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分类专栏： Flink模块化学习文章标签： flink stream java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40180229/article/details/106359443

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本文详细介绍了Flink中的窗口操作，包括Window的基本概念、不同类型的Window（如TimeWindow、CountWindow、SessionWindow）及其特点。还讨论了滑动窗口、滚动窗口和会话窗口的工作原理，并提供了代码示例进行演示。此外，文章提到了窗口函数和Flink的Window API概览。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

>代码GitHub：https://github.com/SmallScorpion/flink-tutorial.git

Window概述

streaming流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。
Window是无限数据流处理的核心，Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。

Window类型

1. CountWindow：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关。
2. TimeWindow：按照时间生成Window。
在这里插入图片描述

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。
特点：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠。

滚动窗口分配器将每个元素分配到一个指定窗口大小的窗口中，滚动窗口有一个固定的大小，并且不会出现重叠。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

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：时间对齐，窗口长度固定，可以有重叠。

滑动窗口分配器将元素分配到固定长度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。因此，滑动窗口如果滑动参数小于窗口大小的话，窗口是可以重叠的，在这种情况下元素会被分配到多个窗口中。
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

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。
特点：时间无对齐。

session窗口分配器通过session活动来对元素进行分组，session窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素，即非活动间隔产生，那个这个窗口就会关闭。一个session窗口通过一个session间隔来配置，这个session间隔定义了非活跃周期的长度，当这个非活跃周期产生，那么当前的session将关闭并且后续的元素将被分配到新的session窗口中去。
在这里插入图片描述

TimeWindow代码实操

Flink默认的时间窗口根据Processing Time 进行窗口的划分，将Flink获取到的数据根据进入Flink的时间划分到不同的窗口中。必须在KeyBy之后做窗口操作

import com.atguigu.bean.SensorReading
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

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

    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val inputDStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("hadoop102", 7777)

    val dataDstream: DataStream[SensorReading] = inputDStream.map(
      data => {
   
        val dataArray: Array[String] = data.split(",")
        SensorReading(dataArray(0), dataArray(1).toLong, dataArray(2).toDouble)
      }
    )

    val windowDStream: Data