Flink 窗口 window

一、基本概念

1.窗口分类

　　TimeWindow：按照时间生成 Window。对于 TimeWindow，可以根据窗口实现原理的不同分成三类：滚动窗口（TumblingWindow）、滑动窗口（Sliding Window）和会话窗口（Session Window）。

　　CountWindow：按照指定的数据条数生成一个 Window，与时间无关。

2.时间分类

　　Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。

　　Ingestion Time：是数据进入 Flink 的时间。

　　Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是 Processing Time。

3.水位Watermark

　　由于事件产生的时间，和到达Flink的时间并不是完全有序的，可能先发生的时间却后达到Flink。因此需要需要设定一个延迟时间t，窗口不是到达长度之后就触发计算，而是到达长度+延迟t之后才触发计算。而水位watermark就是窗口当前数据的时间戳减去延迟时间，表示小于watermark的数据都已经到达了（不含watermark）。

二、案例演示

案例1：按Processing Time划分滚动时间窗口

　　TimeWindow 是将指定时间范围内的所有数据组成一个 window，一次对一个window 里面的所有数据进行计算。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。时间间隔可以通过 Time.milliseconds(x)，Time.seconds(x)，Time.minutes(x)等其中的一个来指定。

　　在下面的代码中，因为没有指定时间类型，所以采用了默认的Processing Time，即Flink实际计算数据的时间，通过.timeWindow(Time.seconds(10))设定窗口的大小为10秒，当一条数据进来后开始计时，10秒之后输出这个窗口中所有数据的计算结果。

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

object WindowTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)

    val socketStream = env.socketTextStream("hadoop102",7777)

    val dataStream: DataStream[SensorReading] = socketStream.map(d => {
      val arr = d.split(",")
      SensorReading(arr(0).trim, arr(1).trim.toLong, arr(2).toDouble)
    })

    //统计10秒内的最小温度
    val minTemperatureStream = dataStream.map(data=>(data.id,data.temperature))
      .keyBy(_._1)
      .timeWindow(Time.seconds(10)) //10秒滚动窗口，不指定时间特性，默认为ProcessingTime
      .reduce((data1, data2)=>(data1._1,data1._2.min(data2._2)))

    //打印原始的dataStream
    dataStream.print("data stream")

    //打印窗口数据流
    minTemperatureStream.print("min temperature")

    env.execute("window test")

  }

}

　　测试：　　

　　连续输入两条数据

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[atguigu@hadoop102 ~]$ nc -lk 7777
sensor_1, 1547718200, 30.8
sensor_1, 1547718201, 40.8

　　在一个10秒的滚动窗口内，窗口流minTemperatureStream 只输出了一条数据。此时触发TimeWindow去计算的时机就是第一条数据来的10秒过后。

data stream> SensorReading(sensor_1,1547718200,30.8)
data stream> SensorReading(sensor_1,1547718201,40.8)
min temperature> (sensor_1,30.8)

案例2：带水位的滚动时间窗口

　　代码分析：

　　①通过env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)设定窗口的时间特性为事件时间。

　　②在assignTimestampsAndWatermarks()方法中，传递一个BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor类实现对象，构造器参数就是容忍的延迟时间，实现方法，指明时间戳用哪个字段。

object WindowTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

    val socketStream = env.socketTextStream("hadoop102",7777)

    val dataStream: DataStream[SensorReading] = socketStream
      .map(d => {
        val arr = d.split(",")
        SensorReading(arr(0).trim, arr(1).trim.toLong, arr(2).toDouble)
      })
      .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[SensorReading](Time.seconds(2)) {
        override def extractTimestamp(t: SensorReading): Long = t.timestamp * 1000
      })

      //.assignAscendingTimestamps(_.timestamp) //升序数据添指定时间戳

    //统计5秒内的最小温度
    val minTemperatureStream = dataStream.map(data=>(data.id,data.temperature))
      .keyBy(_._1)
      .timeWindow(Time.seconds(5)) //5秒滚动窗口
      .reduce((data1, data2)=>(data1._1,data1._2.min(data2._2)))

    //打印原始的dataStream
    dataStream.print("data stream")

    //打印窗口数据流
    minTemperatureStream.print("min temperature")

    env.execute("window test")

  }

}

　　测试：

　　当输入第一条数据时，时间戳是1547718200（单位秒），因为窗口的长度为5，所以理论上当时间戳为1547718205的数据来后，窗口会打印输出，但是由于设定了延迟2秒，所以此时水位才到1547718203，所以只有当时间戳为1547718207或之后的数据到来，水位线涨到大于等于1547718205时，窗口才会触发计算并关闭。

　　sockt输入数据如下

[atguigu@hadoop102 ~]$ nc -lk 7777
sensor_1, 1547718200, 30.8
sensor_1, 1547718201, 31         
sensor_1, 1547718202, 32  
sensor_1, 1547718203, 33  
sensor_1, 1547718204, 34  
sensor_1, 1547718205, 35  
sensor_1, 1547718206, 36  
sensor_1, 1547718207, 37  
sensor_1, 1547718208,38

　　控制台打印如下：

data stream> SensorReading(sensor_1,1547718200,30.8)
data stream> SensorReading(sensor_1,1547718201,31.0)
data stream> SensorReading(sensor_1,1547718202,32.0)
data stream> SensorReading(sensor_1,1547718203,33.0)
data stream> SensorReading(sensor_1,1547718204,34.0)
data stream> SensorReading(sensor_1,1547718205,35.0)
data stream> SensorReading(sensor_1,1547718206,36.0)
data stream> SensorReading(sensor_1,1547718207,37.0)
min temperature> (sensor_1,30.8)
data stream> SensorReading(sensor_1,1547718208,38.0)

案例3：滑动时间窗口

　　滑动窗口和滚动窗口特性类似，滚动窗口可以看作一种特殊的滑动窗口，其窗口长度与滑动长度一样。在.timeWindow(Time.seconds(10),Time.seconds(5)) 方法中，设定了窗口的长度为10，滑动长度为5。窗口长度决定了窗口计算的数据的范围有多大，而滑动长度决定了窗口计算并关闭的时机。

//统计10秒内的最小温度，5秒输出一次
val minTemperatureStream = dataStream.map(data=>(data.id,data.temperature))
  .keyBy(_._1)
  .timeWindow(Time.seconds(10),Time.seconds(5)) //滑动窗口
  .reduce((data1, data2)=>(data1._1,data1._2.min(data2._2)))

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