java - 使用基于计数的窗口加入两个流

Question

我是 Flink Streaming API 的新手，我想完成以下简单 (IMO) 任务。我有两个流，我想使用基于计数的窗口加入它们。到目前为止，我的代码如下:

public class BaselineCategoryEquiJoin {

private static final String recordFile = "some_file.txt";

private static class ParseRecordFunction implements MapFunction<String, Tuple2<String[], MyRecord>> {
    public Tuple2<String[], MyRecord> map(String s) throws Exception {
        MyRecord myRecord = parse(s);
        return new Tuple2<String[], myRecord>(myRecord.attributes, myRecord);
    }
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
    ExecutionConfig config = environment.getConfig();
    config.setParallelism(8);
    DataStream<Tuple2<String[], MyRecord>> dataStream = environment.readTextFile(recordFile)
            .map(new ParseRecordFunction());
    DataStream<Tuple2<String[], MyRecord>> dataStream1 = environment.readTextFile(recordFile)
            .map(new ParseRecordFunction());
    DataStreamSink<Tuple2<String[], String[]>> joinedStream = dataStream1
            .join(dataStream)
            .where(new KeySelector<Tuple2<String[],MyRecord>, String[]>() {
                public String[] getKey(Tuple2<String[], MyRecord> recordTuple2) throws Exception {
                    return recordTuple2.f0;
                }
            }).equalTo(new KeySelector<Tuple2<String[], MyRecord>, String[]>() {
                public String[] getKey(Tuple2<String[], MyRecord> recordTuple2) throws Exception {
                    return recordTuple2.f0;
                }
            }).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1)))
            .apply(new JoinFunction<Tuple2<String[],MyRecord>, Tuple2<String[],MyRecord>, Tuple2<String[], String[]>>() {
                public Tuple2<String[], String[]> join(Tuple2<String[], MyRecord> tuple1, Tuple2<String[], MyRecord> tuple2) throws Exception {
                    return new Tuple2<String[], String[]>(tuple1.f0, tuple1.f0);
                }
            }).print();
    environment.execute();
}
}

我的代码没有错误，但没有产生任何结果。事实上，对 apply 方法的调用从未被调用(通过在 Debug模式下添加断点来验证)。我认为，前一个的主要原因是我的数据没有时间属性。因此，窗口化(通过 window 实现)没有正确完成。因此，我的问题是如何表明我希望我的加入基于计数窗口进行。例如，我希望连接实现每个流中的每 100 个元组。之前在Flink中可行吗？如果是，我应该在我的代码中更改什么来实现它。

在这一点上，我必须通知你，我试图调用countWindow() 方法，但由于某些原因Flink 的JoinedStreams 没有提供它。

谢谢

Answer 1

不支持基于计数的连接。您可以通过使用“事件时间”语义来模拟基于计数的窗口，并将唯一的 seq-id 作为时间戳应用于每条记录。因此，“5”的时间窗口实际上是 5 的计数窗口。