1.窗口的概念
窗口概念
时间是为窗口服务的。窗口是什么？为什么会有窗口呢？
（1）Flink要处理的数据，一般是从Kafka过来的流式数据，如果只是单纯地统计流的数据量，是没办法统计的。
（2）所以，要人为的 加上了一个时间区间限制（窗口），才可以进行统计。
2.窗口的分类
2.1滚动窗口（tumble）
2.1.1 sql版
窗口大小 = 滑动距离。
它的窗口是紧密排布的，中间没有任何的数据重复和丢失。
sql
--创建表
CREATE TABLE source_table (
user_id STRING,
price BIGINT,
`timestamp` bigint,
row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),
watermark for row_time as row_time - interval '0' second
) WITH (
'connector' = 'socket',
'hostname' = 'node1',
'port' = '9999',
'format' = 'csv'
);
--语法
tumble(row_time,时间间隔)，比如，如下的sql
tumble(row_time,interval '5' second)，每隔5秒滚动一次。
--业务查询逻辑（传统方式）
select
user_id,
count(*) as pv,
sum(price) as sum_price,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval '5' second) AS STRING)) * 1000 as window_start,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_end(row_time, interval '5' second) AS STRING)) * 1000 as window_end
from source_table
group by
user_id,
tumble(row_time, interval '5' second);
--TVF写法
--语法,跟3个参数：
--参数1：表名
--参数2：表中事件时间列
--参数3：窗口大小
from table(tumble(table source,descriptor(row_time),interval '5' second))
--sql为：
SELECT
user_id,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(window_start AS STRING)) * 1000 as window_start,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(window_end AS STRING)) * 1000 as window_end,
sum(price) as sum_price
FROM TABLE(TUMBLE(
TABLE source_table
, DESCRIPTOR(row_time)
, INTERVAL '5' SECOND))
GROUP BY window_start,
window_end,
user_id;
--window_start，window_end是新写法的关键字
sql
在事件时间下，窗口的划分是根据第一条事件时间来划分的，只有等数据来了才会创建窗口。
计算公式 = 事件时间 - （事件时间 % 窗口大小）
刚刚的案例中，第一条数据的事件时间为1，窗口大小为5
1 - (1 % 5) = 0,所以，窗口的起始是从0开始。
由于窗口的大小是5秒，因此，后面的窗口排布就是：
[0,5)
[5,10)
[10,15)
什么时候触发计算呢？
在事件时间下，窗口的触发计算就是窗口结束 - 1（毫秒)。
比如上面的窗口是[0,5），结束的点就是5 * 1000 - 1 = 4999。
所以，我们输入5秒的时候，会触发窗口内的数据计算。2.1.2 DataStream API版
java
开发步骤：
//1.创建流式执行环境
//2.数据源
//3.数据处理
//3.1数据map转换操作，转成Tuple3
//3.2把Tuple3的数据添加Watermark（monotonousTimestamps）
前两个目的是为了指定时间列（才能根据这一列进行窗口的划分）
//3.3把数据根据id进行分组
//3.4分组之后，设置滚动事件时间窗口，并且制定窗口大小为5秒钟
//3.5对窗口内的数据进行sum操作
//3.6把Tuple3转成了Tuple2（取id和sum的值）
//4.数据输出
//5.启动流式任务
java
package flink.test;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
public class tests {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// TODO: 1.创建流式执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// TODO: 2.数据源
DataStreamSource<String> source = env.socketTextStream("node1", 9999);
// TODO: 3.处理数据
//分配窗口,创建窗口就有水位线，不需要就设置为0，类似于sql版
/**
* WatermarkStrategy的策略有四种：
* forMonotonousTimestamps，单调递增水印
* forBoundedOutOfOrderness，允许乱序数据(数据迟到)的水印
* forGenerator，自定义水印
* noWatermarks，没有水印
*
* ---
* (1)map转换得到 每一行对应的列
* (2)通过 .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Tuple3<String, Integer, Long>>forMonotonousTimestamps() 来创建窗口
* (3) .withTimestampAssigner() 来指定哪一列来表示时间列（才能根据这一列进行窗口的划分）
*/
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer, Long>> mapAndWatermarkStream = source.map(new MapFunction<String, Tuple3<String, Integer, Long>>() {
@Override
public Tuple3<String, Integer, Long> map(String s) throws Exception {
String[] lines = s.split(",");
/**
* lines分为3个字段：String id，Integer price，Long ts 所有要类型转换一下
*/
return Tuple3.of(lines[0], Integer.valueOf(lines[1]), Long.valueOf(lines[2]));
}
}).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Tuple3<String, Integer, Long>>forMonotonousTimestamps().withTimestampAssigner(
new SerializableTimestampAssigner<Tuple3<String, Integer, Long>>() {
@Override
public long extractTimestamp(Tuple3<String, Integer, Long> element, long l) {
//这个方法用于标记 哪一列是表示时间戳
return element.f2 * 1000L;
}
}));
mapAndWatermarkStream.print("原数据：");
//数据分组 sql group by
KeyedStream<Tuple3<String, Integer, Long>, String> keybyStream = mapAndWatermarkStream.keyBy(value -> value.f0);
//划分窗口和统计 指定窗口的大小，再sum ---》类似与离线 sql where条件限制范围 time between 20240101 and 20240107（比如说求一周内的某个指标） 和 select中的 sum
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer, Long>> result = keybyStream.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
.sum(1)
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
// TODO: 4.数据输出
result.printToErr("聚合后的数据：");
// TODO: 5.启动流式任务
env.execute();
}
}数据输出和结果输出：
2.1.3 案例
sql
/**
* 实时看板 指标计算任务
* 今天每 5分钟的pv数、uv数、会话数
* 2024-01-01 10:00:00,2024-01-01 10:05:00, 3259345,200203,178235
* 2024-01-01 10:05:00,2024-01-01 10:10:00, 3259345,200203,178235
* 2024-01-01 10:10:00,2024-01-01 10:15:00, 3259345,200203,178235
*/
tenv.executeSql(
" INSERT INTO dashboard_traffic_1 "+
" SELECT "+
" window_start, "+
" window_end, "+
" sum(if(event_id='page_load',1,0)) as pv_amt, "+
" count(distinct user_id) as uv_amt, "+
" count(distinct session_id) as ses_amt "+
" from TABLE( "+
" TUMBLE(TABLE dwd_kafka,DESCRIPTOR(row_time),INTERVAL '5' MINUTE) "+
" ) "+
" GROUP BY "+
" window_start, "+
" window_end "
);2.2滑动窗口（hop）
滑动窗口 ：滑动距离 不等于 窗口大小。
（1）如果滑动距离<窗口大小===>数据重复;
（2）如果滑动距离=窗口大小===>滚动窗口(没有任何的数据重复和丢失);
（3）如果滑动距离>窗口大小===>数据丢失（不考虑）!!!
2.2.1 sql版
sql
--创建表
CREATE TABLE source_table (
user_id STRING,
price BIGINT,
`timestamp` bigint,
row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),
watermark for row_time as row_time - interval '0' second
) WITH (
'connector' = 'socket',
'hostname' = 'node1',
'port' = '9999',
'format' = 'csv'
);
--语法
hop(事件时间列，滑动间隔，窗口大小)
hop(row_time,interval '2' second, interval '5' second)
--业务SQL
SELECT user_id,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(hop_start(row_time, interval '2' SECOND, interval '5' SECOND) AS STRING)) * 1000 as window_start,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(hop_end(row_time, interval '2' SECOND, interval '5' SECOND) AS STRING)) * 1000 as window_end,
sum(price) as sum_price
FROM source_table
GROUP BY user_id
, hop(row_time, interval '2' SECOND, interval '5' SECOND);--每隔两秒滑动一次
--TVF写法
--table:表名
--descriptor：事件时间列
--滑动距离：interval 2 second
--窗口大小：interval 5 second
from table(hop(table 表名,descriptor(事件时间列),滑动间隔，窗口大小))
from table(hop(table source,descriptor(row_time),interval '2' second,interval '5' second))
--sql为：
SELECT
user_id,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(window_start AS STRING)) * 1000 as window_start,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(window_end AS STRING)) * 1000 as window_end,
sum(price) as sum_price
FROM TABLE(HOP(
TABLE source_table
, DESCRIPTOR(row_time)
, interval '2' SECOND, interval '6' SECOND))
GROUP BY window_start,
window_end,
user_id;数据输入和运行结果如下：
说明：
（1）事件时间1的到来，会让窗口仅限排布（划分），划分的窗口如下：
[-2，3]，[0，5]，[2，7]，[4，9]
（2）窗口每隔两秒滑动一次，所以会有数据重复计算。
2.2.2 DataStream API版
java
package flink.test;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
public class Demo02_SlideWindow {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//1.创建流式执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
//2.数据源
DataStreamSource<String> source = env.socketTextStream("node1", 9999);
//3.数据处理
//3.1数据map转换操作，转成Tuple3
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer, Long>> mapStream = source.map(value -> {
/**
* 由一行数据中，用逗号进行切分【id，price，ts】
* String id
* Integer price
* Long ts
*/
String[] lines = value.split(",");
return Tuple3.of(lines[0], Integer.valueOf(lines[1]), Long.parseLong(lines[2]));
}).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT, Types.LONG));
//3.2把Tuple3的数据添加Watermark（monotonousTimestamps）
/**
* WatermarkStrategy生成水印的策略有四种：
* forMonotonousTimestamps，单调递增水印（用的次多）
* forBoundedOutOfOrderness，运行数据迟到（乱序）（用的最多）
* forGeneric，自定义水印（不用）
* noWatermark，没有水印（不用）
*/
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer, Long>> watermarks = mapStream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Tuple3<String, Integer, Long>>forMonotonousTimestamps()
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple3<String, Integer, Long>>() {
@Override
public long extractTimestamp(Tuple3<String, Integer, Long> element, long recordTimestamp) {
return element.f2 * 1000L;
}
}));
//3.3把数据根据id进行分组
watermarks.print("源数据：");
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer, Long>> sumStream = watermarks.keyBy(value -> value.f0)
//3.4分组之后，设置滑动事件时间窗口，并且制定窗口大小为5秒钟，滑动间隔为2秒。
/**
* SlidingEventTimeWindows，滑动事件时间窗口，带2个参数：
* 参数1：窗口大小
* 参数2：滑动间隔
*/
.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5), Time.seconds(2)))
//3.5对窗口内的数据进行sum操作
.sum(1);
//3.6把Tuple3转成了Tuple2（取id和sum的值）
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> result = sumStream.map(value -> Tuple2.of(value.f0, value.f1))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT));
//4.数据输出
result.printToErr("聚合后的数据：");
//5.启动流式任务
env.execute();
}
}数据输入和结果输出：
2.3会话窗口（session）
会话窗口：在一个会话周期内，窗口的数据会累积，超过 会话周期就会触发窗口的计算，同时开辟下一个新窗口。
注意：
数据本身的事件时间大于窗口间隔，才会触发当前窗口的计算。
2.3.1 sql版
sql
--创建表
CREATE TABLE source_table (
user_id STRING,
price BIGINT,
`timestamp` bigint,
row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),
watermark for row_time as row_time - interval '0' second
) WITH (
'connector' = 'socket',
'hostname' = 'node1',
'port' = '9999',
'format' = 'csv'
);
--语法
session(事件时间列，窗口间隔)
session(row_time,interval '5' second)
--业务SQL
SELECT
user_id,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(session_start(row_time, interval '5' SECOND) AS STRING)) * 1000 as window_start,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(session_end(row_time, interval '5' SECOND) AS STRING)) * 1000 as window_end,
sum(price) as sum_price
FROM source_table
GROUP BY user_id
, session(row_time, interval '5' SECOND);
!!!会话窗口没有TVF写法。数据输入和结果输出：
2.3.2 DataStream API版
java
package flink.test;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.EventTimeSessionWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
public class Demo03_SessionWindow {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//1.创建流式执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
//2.数据源
DataStreamSource<String> source = env.socketTextStream("node1", 9999);
//3.数据处理
//3.1数据map转换操作，转成Tuple3
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer, Long>> mapStream = source.map(new MapFunction<String, Tuple3<String, Integer, Long>>() {
@Override
public Tuple3<String, Integer, Long> map(String value) throws Exception {
/**
* String id
* Integer price
* Long ts
*/
String[] lines = value.split(",");
return Tuple3.of(lines[0], Integer.valueOf(lines[1]), Long.parseLong(lines[2]));
}
});
//3.2把Tuple3的数据添加Watermark（monotonousTimestamps）
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer, Long>> watermarks = mapStream
.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Tuple3<String, Integer, Long>>forMonotonousTimestamps()
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple3<String, Integer, Long>>() {
@Override
public long extractTimestamp(Tuple3<String, Integer, Long> element, long recordTimestamp) {
return element.f2 * 1000L;
}
}));
watermarks.print("源数据：");
//3.3把数据根据id进行分组
//3.4分组之后，设置会话事件时间窗口，并且指定窗口间隔为5秒钟。
//3.5对窗口内的数据进行sum操作
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer, Long>> sumStream = watermarks.keyBy(value -> value.f0)
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(5)))
.sum(1);
//3.6把Tuple3转成了Tuple2（取id和sum的值）
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> result = sumStream.map(value -> Tuple2.of(value.f0, value.f1)).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
//4.数据输出
result.printToErr("聚合后的结果：");
//5.启动流式任务
env.execute();
}
}数据输入和结果输出：
2.4渐进式窗口（cumulate）
概念
渐进式窗口：在固定时间内，结果是单调递增的。比如周期性累计求某些指标。
代码案例
sql
--语法
--1.source：表名
--2.事件时间列
--3.时间间隔，每隔多久把窗口内的数据统计一次
--4.窗口大小，窗口的时间长度
from table(cumulate(table source,descriptor(事件时间列),时间间隔，窗口大小))
--案例：
// 3. 计算指标，每5分钟更新一次，累计次此刻的当天的pv总数和uv总数
tenv.executeSql(
" insert into dashboard_traffic_2 "+
" SELECT "+
" window_end as update_time, "+
" sum(if(event_id='page_load',1,0)) as pv_amt, "+
" count(distinct user_id) as uv_amt "+
" FROM TABLE( "+
" CUMULATE(TABLE dwd_kafka,DESCRIPTOR(row_time),INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '24' HOUR) "+
" ) "+
" GROUP BY "+
" window_start "+
" ,window_end "
);