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这篇CFSDN的博客文章彻底搞清 Flink 中的 Window 机制由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

1、 为什么需要Window

在流处理应用中，数据是连续不断的，有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页.

在这种情况下，我们必须定义一个窗口(window)，用来收集最近1分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算 。

2、Window的分类

2.1 按照time和count分类 。

time-window:时间窗口:根据时间划分窗口,如:每xx分钟统计最近xx分钟的数据 。

count-window:数量窗口:根据数量划分窗口,如:每xx个数据统计最近xx个数据 。

2.2 按照slide和size分类 。

窗口有两个重要的属性: 窗口大小size和滑动间隔slide,根据它们的大小关系可分为

tumbling-window:滚动窗口:size=slide,如:每隔10s统计最近10s的数据 。

sliding-window:滑动窗口:size>slide,如:每隔5s统计最近10s数据 。

注意:当size 。

小结 。

按照上面窗口的分类方式进行组合,可以得出如下的窗口

• 基于时间的滚动窗口tumbling-time-window--用的较多
• 基于时间的滑动窗口sliding-time-window--用的较多
• 基于数量的滚动窗口tumbling-count-window--用的较少
• 基于数量的滑动窗口sliding-count-window--用的较少

注意:Flink还支持一个特殊的窗口:Session会话窗口,需要设置一个会话超时时间,如30s,则表示30s内没有数据到来,则触发上个窗口的计算 。

3、WindowAPI

3.1 window和windowAll 。

使用keyby的流,应该使用window方法 。

未使用keyby的流,应该调用windowAll方法 。

区别:

Window算子：是可以设置并行度的 。

WindowAll 算子：并行度始终为1 。

3.2 WindowAssigner 。

Windows Assigner的作用是指定窗口的类型，定义如何将数据流分配到一个或者多个窗口，API中通过window (WindowsAssigner assigner)指定。在Flink中支持两种类型的窗口，一种是基于时间的窗口(TimeWindow)，另一种是基于数量的窗口(countWindow)。窗口所表现出的类型特性取决于window assigner的定义.

Flink底层Window模型仅有TimeWindow以及GlobalWindow.

Flink提供了很多各种场景用的WindowAssigner:

如果需要自定制数据分发策略，则可以实现一个 class，继承自 WindowAssigner.

3.3 evictor 。

evictor 主要用于做一些数据的自定义操作，可以在执行用户代码之前，也可以在执行 。

用户代码之后，更详细的描述可以参考org.apache.flink.streaming.api.windowing.evictors.Evictor 的 evicBefore 和 evicAfter两个方法.

Flink 提供了如下三种通用的 evictor:

CountEvictor 保留指定数量的元素 。

TimeEvictor 设定一个阈值 interval，删除所有不再 max_ts - interval 范围内的元 。

素，其中 max_ts 是窗口内时间戳的最大值.

DeltaEvictor 通过执行用户给定的 DeltaFunction 以及预设的 theshold，判断是否删 除一个元素.

3.4 trigger 。

trigger 用来判断一个窗口是否需要被触发，每个 WindowAssigner 都自带一个默认的trigger， 。

如果默认的 trigger 不能满足你的需求，则可以自定义一个类，继承自Trigger 即可，我们详细描述下 Trigger 的接口以及含义:

onEventTime() 当 event-time timer 被触发的时候会调用 。

onElement() 每次往 window 增加一个元素的时候都会触发 。

onMerge() 对两个 `rigger 的 state 进行 merge 操作 。

clear() window 销毁的时候被调用 。

上面的接口中前三个会返回一个 TriggerResult， TriggerResult 有如下几种可能的选 择:

• CONTINUE 不做任何事情
• FIRE 触发 window
• PURGE 清空整个 window 的元素并销毁窗口
• PURGE 清空整个 window 的元素并销毁窗口

4、WindowAPI调用案例示例

4.1 基于时间的滚动和滑动窗口 。

测试数据 。

1. 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量
2. 9,3
3. 9,2
4. 9,7
5. 4,9
6. 2,6
7. 1,5
8. 2,3
9. 5,7
10. 5,4

需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口 。

需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口 。

1. packagecom.flink.source
3. importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction
4. importorg.apache.flink.streaming.api.scala._
5. importorg.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.{SlidingProcessingTimeWindows,TumblingProcessingTimeWindows}
6. importorg.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
8. /**
9. *@Packagecom.flink.source
10. *@File：WindowDemo_TimeWindow.java
11. *@author大数据老哥
12. *@date2021/10/2610:50
13. *@versionV1.0
14. */
15. objectWindowDemo_TimeWindow{
16. defmain(args:Array[String]):Unit={
17. valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
19. valsocketData=env.socketTextStream("192.168.100.101",9999)
20. valsocketMap=socketData.map(newMapFunction[String,CartInfo](){
21. overridedefmap(t:String):CartInfo={
22. valarr=t.split(",")
23. CartInfo(arr(0),arr(1).toInt)
24. }
25. })
26. //需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量
27. valresult=socketMap.keyBy(_.sensorId).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5))).sum("count")
28. //需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量
29. valresult2=socketMap.keyBy(_.sensorId).window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5),Time.seconds(10))).sum("count")
30. result.print()
31. result2.print()
32. env.execute("winds")
33. }
35. }
37. caseclassCartInfo(varsensorId:String,varcount:Int)

4.2 基于数量的滚动和滑动窗口 。

测试数据 。

1. 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量
2. 9,3
3. 9,2
4. 9,7
5. 4,9
6. 2,6
7. 1,5
8. 2,3
9. 5,7
10. 5,4

需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口 。

需求2:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口 。

1. packagecom.flink.source
3. importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction
4. importorg.apache.flink.streaming.api.scala._
6. /**
7. *@Packagecom.flink.source
8. *@File：WindosDemoo_CountWindos.java
9. *@author大数据老哥
10. *@date2021/10/2614:04
11. *@versionV1.0
12. */
13. objectWindowDemo_CountWindow{
14. defmain(args:Array[String]):Unit={
15. valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
16. valsocketData=env.socketTextStream("192.168.100.101",9999)
17. valsocketMap=socketData.map(newMapFunction[String,CartInfo]{
18. overridedefmap(t:String):CartInfo={
19. valarr=t.split(",")
20. CartInfo(arr(0),arr(1).toInt)
21. }
22. })
23. //需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计
24. valresult=socketMap.keyBy(_.sensorId).countWindow(5L).sum("count")
25. //需求2:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现3次进行统计
26. valresult2=socketMap.keyBy(_.sensorId).countWindow(5L,3L).sum("count")
27. result.print("result")
28. result2.print("result2")
29. env.execute()
31. }
32. }
33. caseclassCartInfo(varsensorId:String,varcount:Int)

case class CartInfo(var sensorId: String, var count: Int) 。

4.3 会话窗口 。

测试数据 。

1. 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量
2. 9,3
3. 9,2
4. 9,7
5. 4,9
6. 2,6
7. 1,5
8. 2,3
9. 5,7
10. 5,4

设置会话超时时间为10s,10s内没有数据到来,则触发上个窗口的计算 。

1. packagecom.flink.source
3. importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction
4. importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator
5. importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment
6. importorg.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.ProcessingTimeSessionWindows
7. importorg.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
10. /**
11. *@Packagecom.flink.source
12. *@File：WindowDemo_SessionWindow.java
13. *@author大数据老哥
14. *@date2021/11/116:10
15. *@versionV1.0
16. */
17. objectWindowDemo_SessionWindow{
18. defmain(args:Array[String]):Unit={
19. valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
21. valsocketData=env.socketTextStream("192.168.100.101",9999)
22. valsocketMap:SingleOutputStreamOperator[CartInfo]=socketData.map(newMapFunction[String,CartInfo](){
23. overridedefmap(t:String):CartInfo={
24. valarr=t.split(",")
25. CartInfo(arr(0),arr(1).toInt)
26. }
27. })
28. //设置会话超时时间为10s,10s内没有数据到来,则触发上个窗口的计算
29. valresult=socketMap.keyBy(0)
30. .window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)))
31. .sum("count")
32. result.print()
33. env.execute("winds")
34. }
35. }
38. caseclassCartInfo(varsensorId:String,varcount:Int)

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/GPIcjPQUT1xAKAG6fBmvtg 。

最后此篇关于彻底搞清 Flink 中的 Window 机制的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于彻底搞清 Flink 中的 Window 机制的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。