【API篇】七、Flink窗口

文章目录

在批处理统计中,可以等待一批数据都到齐后,统一处理。但是在无界流的实时处理统计中,是来一条就得处理一条,那么如何统计最近一段时间内的数据呢? ⇒ 窗口的概念:将无限数据切割成一个个的"数据块"

1、窗口

Flink的窗口,可以理解为一个桶,水龙头下面的水桶的桶,窗口把无限流切割成一个个存储桶,流中数据被分发到对应的桶,再按需对每个桶中收集的数据做计算。

2、分类

按照驱动类型分

即按照窗口怎么去截取数据来分:

  • 时间窗口 :以时间点来定义窗口的开始和结束,定点发车,到点窗口就不再收集数据,且触发计算和窗口的销毁关闭
  • 计数窗口 :基于当前窗口里的元素个数,人齐发车

按窗口数据分配规则:

滚动窗口:

  • 固定大小,均匀切片
  • 窗口之间首位相接,没有重叠,也没有间隔
  • 每个数据都会被分配到一个窗口,且只会属于一个窗口
  • 关键参数:窗口大小Windows size,可以时时长,也可以时元素数

滑动窗口:

  • 窗口大小固定,但不是首尾相接
  • 关键参数:窗口大小windows size、滑动步长windows slide,滑动步长即代表计算频率
  • 滑动步长小于窗口大小时,出现重叠,此时的数据可能会被同时分配到多个窗口(size除以slide)
  • 滚动窗口即size=slide的滑动窗口
  • 举例:计算最近一个小时的订单数,每10分钟输出一次,即窗口长度一小时,滑动步长10分钟

会话窗口:

  • 基于会话来分割数据
  • 参数:会话超时时间size
  • 相邻两条数据的间隔大于会话超时时间时,切割一次,开新的窗口
  • 会话窗口长度不是固定的
  • 会话窗口不会重叠,且留至少为size的间隔(session gap)
  • 举个例子:上一条数据走了十分钟后,下一条数据还没有到来,即默认会话中止,下次数据来时开启新的会话窗口。关键词:间隔多久没有数据进来

全局窗口:

  • 把相同key的所有数据都分配到同一个窗口
  • 全局窗口没有结束时间点
  • 窗口没结束时,默认不触发计算,因此需要自定义触发器才能做计算。比如Flink的计数窗口底层就是全局窗口

3、窗口API概览

调用窗口API前,要确定是否是基于按键分区(Keyed)的数据流KeyedStream来开窗,即调用窗口算子之前,是否有keyBy操作,按键分区的窗口

  • 对DataStream先keyby,此时数据流被分成多条逻辑流,即一个个KeyedStream
  • 基于KeyedStream做窗口操作,窗口计算会在多个并行子任务上同时执行
  • 相同key的数据会被发送到同一个并行子任务,而窗口操作会基于每个key进行单独的处理
java 复制代码
stream.keyBy(...)
       .window(...)

对于非按键分区的窗口操作,原始的DataStream就不会分成多条逻辑流,这时窗口逻辑只能在一个任务(task)上执行,就相当于强行把并行度变成了1

java 复制代码
stream.windowAll(...)

对于非按键分区的窗口操作,手动调大窗口算子的并行度也是无效的,windowAll本身就是一个非并行的操作。

对于窗口的操作,分为窗口分配器和窗口函数,前者指明了窗口的类型,是时间窗口、计数窗口、滑动、滚动还是会话窗口。后者定义窗口数据的计算和处理逻辑

java 复制代码
stream.keyBy(<key selector>)
       .window(<window assigner>)
       .aggregate(<window function>)

4、窗口分配器

时间窗口

时间窗口是最常用的窗口类型,又可以细分为滚动、滑动和会话三种:

  • 滚动
java 复制代码
stream.keyBy(...)
       .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))  //长度为5秒的滚动窗口
       .aggregate(...)
  • 滑动
java 复制代码
stream.keyBy(...)
		//长度为10秒、滑动步长为5秒的滑动窗口
       .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(5)))
       .aggregate(...)
  • 会话
java 复制代码
stream.keyBy(...)
       .window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)))  //会话的超时时间
       .aggregate(...)

看完window方法的传参,窗口分配器由类xxxEventTimeWindows提供:

java 复制代码
//滚动
stream.keyBy(...)
       .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
       .aggregate(...)
java 复制代码
//滑动
stream.keyBy(...)
       .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(5)))
       .aggregate(...)
java 复制代码
//会话
stream.keyBy(...)
       .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)))
       .aggregate(...)

计数窗口

  • 滚动计数
java 复制代码
stream.keyBy(...)
       .countWindow(10)
  • 滑动计数
java 复制代码
stream.keyBy(...)
       .countWindow(10,3)  //传入两个参数:size和slide

全局窗口

全局窗口是计数窗口的底层实现,一般在需要自定义窗口时使用。它的定义同样是直接调用.window(),分配器由GlobalWindows类提供。

java 复制代码
stream.keyBy(...)
       .window(GlobalWindows.create());

使用全局窗口,必须自行定义触发器才能实现窗口计算,否则不起作用。

相关推荐
EasyCVR1 小时前
私有化部署视频平台EasyCVR宇视设备视频平台如何构建视频联网平台及升级视频转码业务?
大数据·网络·音视频·h.265
hummhumm1 小时前
第 22 章 - Go语言 测试与基准测试
java·大数据·开发语言·前端·python·golang·log4j
科技象限2 小时前
电脑禁用U盘的四种简单方法(电脑怎么阻止u盘使用)
大数据·网络·电脑
天冬忘忧2 小时前
Kafka 生产者全面解析:从基础原理到高级实践
大数据·分布式·kafka
青云交3 小时前
大数据新视界 -- Hive 数据仓库:构建高效数据存储的基石(下)(2/ 30)
大数据·数据仓库·hive·数据安全·数据分区·数据桶·大数据存储
zmd-zk3 小时前
flink学习(2)——wordcount案例
大数据·开发语言·学习·flink
电子手信3 小时前
知识中台在多语言客户中的应用
大数据·人工智能·自然语言处理·数据挖掘·知识图谱
隔着天花板看星星3 小时前
Kafka-Consumer理论知识
大数据·分布式·中间件·kafka
holywangle3 小时前
解决Flink读取kafka主题数据无报错无数据打印的重大发现(问题已解决)
大数据·flink·kafka
隔着天花板看星星3 小时前
Kafka-副本分配策略
大数据·分布式·中间件·kafka