大纲
在 《0基础学习PyFlink------时间滚动窗口(Tumbling Time Windows)》一文中，我们使用的是运行时间(Tumbling ProcessingTime Windows)作为窗口的参考时间：
python
reduced=keyed.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.milliseconds(2))) \
.apply(SumWindowFunction(),
Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()]))而得到的结果也是不稳定的。
这是因为每次运行时，CPU等系统资源的繁忙程度是不一样的，这就影响了最后的运行结果。
为了让结果稳定，我们可以不依赖运行时间（ProcessingTime），而使用不依赖于运行环境，只依赖于数据的事件时间（EventTime）。
一般，我们需要大数据处理的数据，往往存在一个字段用于标志该条数据的"顺序"。这个信息可以是单调递增的ID，也可以是不唯一的时间戳。我们可以将这类信息看做事件发生的时间。
那如何让输入的数据中的"事件时间"参与到窗口时长的计算中呢？这儿就要引入Watermark（水印）的概念。
假如我们把数据看成一张纸上的内容，水印则是这张纸的背景。它并不影响纸上内容的表达，只是系统要用它来做更多的事情。
将数据中表达"顺序"的数据转换成"时间"，我们可以使用水印单调递增时间戳分配器
定制策略
python
class ElementTimestampAssigner(TimestampAssigner):
def extract_timestamp(self, value, record_timestamp)-> int:
return int(value[1])
......
# define the watermark strategy
watermark_strategy = WatermarkStrategy.for_monotonous_timestamps() \
.with_timestamp_assigner(ElementTimestampAssigner())for_monotonous_timestamps会分配一个水印单调递增时间戳分配器，然后使用with_timestamp_assigner告知输入数据中"顺序"字段的值。这样系统就会根据这个字段的值生成一个单调递增的时间戳。这个时间戳相对顺序就和输入数据一样，是稳定的。
比如上图中，会分别用2，1，4，3......来计算时间戳。
运行策略
然后对原始数据使用该策略，这样source_with_wartermarks中的数据就包含了时间戳。
python
source_with_wartermarks=source.assign_timestamps_and_watermarks(watermark_strategy)Reduce
这次我们使用TumblingEventTimeWindows，即事件时间（EventTime）窗口，而不是运行时间（ProcessingTime）窗口。
python
# keying
keyed=source_with_wartermarks.key_by(lambda i: i[0])
# reducing
reduced=keyed.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(2))) \
.apply(SumWindowFunction(),
Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()]))('E', 1) TimeWindow(start=0, end=2)
('E', 3) ('E', 2) TimeWindow(start=2, end=4)
('E', 4) ('E', 5) TimeWindow(start=4, end=6)
('E', 6) ('E', 7) TimeWindow(start=6, end=8)
('E', 8) ('E', 9) TimeWindow(start=8, end=10)
('E', 10) TimeWindow(start=10, end=12)
(E,1)
(E,2)
(E,2)
(E,2)
(E,2)
(E,1)
多运行几次，结果是稳定输出的。
我们再多关注下TimeWindow中的start和end，它们是不重叠的、步长为2、左闭右开的区间。这个符合滚动窗口特性。
完整代码
python
from typing import Iterable
from pyflink.common import Types, Time, WatermarkStrategy
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment, RuntimeExecutionMode, WindowFunction
from pyflink.datastream.window import TumblingEventTimeWindows, TimeWindow, TumblingProcessingTimeWindows, SlidingProcessingTimeWindows
from pyflink.common.watermark_strategy import TimestampAssigner
class ElementTimestampAssigner(TimestampAssigner):
def extract_timestamp(self, value, record_timestamp)-> int:
return int(value[1])
class SumWindowFunction(WindowFunction[tuple, tuple, str, TimeWindow]):
def apply(self, key: str, window: TimeWindow, inputs: Iterable[tuple]):
print(*inputs, window)
return [(key, len([e for e in inputs]))]
word_count_data = [("E",3),("E",1),("E",4),("E",2),("E",6),("E",5),("E",7),("E",8),("E",9),("E",10)]
def word_count():
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)
# write all the data to one file
env.set_parallelism(1)
source_type_info = Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()])
# define the source
# mappging
source = env.from_collection(word_count_data, source_type_info)
# source.print()
# define the watermark strategy
watermark_strategy = WatermarkStrategy.for_monotonous_timestamps() \
.with_timestamp_assigner(ElementTimestampAssigner())
source_with_wartermarks=source.assign_timestamps_and_watermarks(watermark_strategy)
# keying
keyed=source_with_wartermarks.key_by(lambda i: i[0])
# reducing
reduced=keyed.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(2))) \
.apply(SumWindowFunction(),
Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()]))
# # define the sink
reduced.print()
# submit for execution
env.execute()
if __name__ == '__main__':
word_count()滑动窗口案例
python
from typing import Iterable
from pyflink.common import Types, Time, WatermarkStrategy
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment, RuntimeExecutionMode, WindowFunction
from pyflink.datastream.window import SlidingEventTimeWindows, TimeWindow
from pyflink.common.watermark_strategy import TimestampAssigner
class ElementTimestampAssigner(TimestampAssigner):
def extract_timestamp(self, value, record_timestamp)-> int:
return int(value[1])
class SumWindowFunction(WindowFunction[tuple, tuple, str, TimeWindow]):
def apply(self, key: str, window: TimeWindow, inputs: Iterable[tuple]):
print(*inputs, window)
return [(key, len([e for e in inputs]))]
word_count_data = [("E",3),("E",1),("E",4),("E",2),("E",6),("E",5),("E",7),("E",8),("E",9),("E",10)]
def word_count():
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)
# write all the data to one file
env.set_parallelism(1)
source_type_info = Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()])
# define the source
# mappging
source = env.from_collection(word_count_data, source_type_info)
# source.print()
# define the watermark strategy
watermark_strategy = WatermarkStrategy.for_monotonous_timestamps() \
.with_timestamp_assigner(ElementTimestampAssigner())
source_with_wartermarks=source.assign_timestamps_and_watermarks(watermark_strategy)
# keying
keyed=source_with_wartermarks.key_by(lambda i: i[0])
# reducing
reduced=keyed.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(2), Time.milliseconds(1))) \
.apply(SumWindowFunction(),
Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()]))
# # define the sink
reduced.print()
# submit for execution
env.execute()
if __name__ == '__main__':
word_count()('E', 1) TimeWindow(start=0, end=2)
('E', 1) ('E', 2) TimeWindow(start=1, end=3)
('E', 3) ('E', 2) TimeWindow(start=2, end=4)
('E', 3) ('E', 4) TimeWindow(start=3, end=5)
('E', 4) ('E', 5) TimeWindow(start=4, end=6)
('E', 6) ('E', 5) TimeWindow(start=5, end=7)
('E', 6) ('E', 7) TimeWindow(start=6, end=8)
('E', 7) ('E', 8) TimeWindow(start=7, end=9)
('E', 8) ('E', 9) TimeWindow(start=8, end=10)
('E', 9) ('E', 10) TimeWindow(start=9, end=11)
('E', 10) TimeWindow(start=10, end=12)
(E,1)
(E,2)
(E,2)
(E,2)
(E,2)
(E,2)
(E,2)
(E,2)
(E,2)
(E,2)
(E,1)
通过TimeWindow的信息，我们看到这是一个步长为1、长度为2左闭右开的窗口。这个符合滑动窗口特点。
