flink学习之窗口处理函数

窗口处理函数

什么是窗口处理函数

Flink 本身提供了多层 API，DataStream API 只是中间的一环，在更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如 map()，filter()，或者 window()），而只是提炼出一个统一的"处理"（process）操作------它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作"处理函数"（process function）。

如何使用窗口处理函数

进行窗口计算，我们可以直接调用现成的简单聚合方法（sum()/max()/min()）,也可以通过调用 reduce()或 aggregate()来自定义一般的增量聚合函数（ReduceFunction/AggregateFucntion）；

而对于更加复杂、需要窗口信息和额外状态的一些场景，我们还可以直接使用全窗口函数、把数据全部收集保存在窗口内，等到触发窗口计算时再统一处理。窗口处理函数就是一种典型的全窗口函数。

窗口处理函数 ProcessWindowFunction 的使用与其他窗口函数类似，也是基于

WindowedStream 直接调用方法就可以，只不过这时调用的是 process()。

复制代码

stream.keyBy(_._1)
 .window( TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)) )
 .process(new MyProcessWindowFunction)

rocessWindowFunction 是一个继承了 AbstractRichFunction 的抽象类，它有四个类型

参数：
IN ：input，数据流中窗口任务的输入数据类型。
OUT ：output，窗口任务进行计算之后的输出数据类型。
KEY ：数据中键 key 的类型。
W ：窗口的类型，是 Window 的子类型。一般情况下我们定义时间窗口，W 就是

TimeWindow。

因为全窗口函数不是逐个处理元素的，所以处理数据的方法在这里并不是 processElement()，
而是改成了 process()。方法包含四个参数。

key：窗口做统计计算基于的键，也就是之前 keyBy()用来分区的字段。
context：当前窗口进行计算的上下文，它的类型就是
ProcessWindowFunction 内部定义的抽象类 Context。
elements：窗口收集到用来计算的所有数据，这是一个可迭代的集合类型。 out：用来发送数据输出计算结果的收集器，类型为Collector。

可以明显看出，这里的参数 elements 不再是一个输入数据，而是窗口中所有数据的集合。

ProcessWindowFunction 中除.process()方法外，并没有 onTimer()方法，而是多出了一个

clear()方法，这主要是方便我们进行窗口的清理工作。

至于另一种窗口处理函数 ProcessAllWinfdowFunction，它的用法非常类似。区别在于它基

于的是 AllWindowedStream，相当于对没有 keyBy()的数据流直接开窗并调用 process()方法:

复制代码

stream.windowAll( TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)) )
.process(new MyProcessAllWindowFunction)