41、Flink 连续窗口操作详解

使用窗口计算的结果

a）概述

窗口操作的结果会变回 DataStream，并且窗口操作的信息不会保存在输出的元素中，如果想要保留窗口的 meta-information，需要在 ProcessWindowFunction 里手动将他们放入输出的元素中。

输出元素中保留的唯一相关的信息是元素的 timestamp ，它被设置为窗口能允许的最大 timestamp，也就是 end timestamp - 1，因为窗口末端的 timestamp 是排它的，同时适用于 event-time 窗口和 processing-time 窗口。

在窗口操作之后，元素总是会携带一个 event-time 或 processing-time timestamp，对 Processing-time 窗口来说，这并不意味着什么。而对于 event-time 窗口来说，"输出携带 timestamp" 以及 "watermark 与窗口的相互作用" 这两者使建立窗口大小相同的连续窗口操作变为可能。

b）watermarks 和 windows 的交互

当 watermark 到达窗口算子时，它触发了两件事：

这个 watermark 触发了所有最大 timestamp（即 end-timestamp - 1）小于它的窗口
这个 watermark 被原封不动地转发给下游的任务。

c）连续窗口操作

窗口结果的 timestamp 如何计算以及 watermark 如何与窗口相互作用使串联多个窗口操作成为可能；这提供了一种便利的方法，能够有两个连续的窗口，他们即能使用不同的 key，又能让上游操作中某个窗口的数据出现在下游操作的相同窗口。

示例：第一个操作中时间窗口[0, 5) 的结果会出现在下一个窗口操作的 [0, 5) 窗口中，即先在一个窗口内按 key 求和，再在下一个操作中找出这个窗口中 top-k 的元素。

DataStream<Integer> input = ...;

DataStream<Integer> resultsPerKey = input
    .keyBy(<key selector>)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
    .reduce(new Summer());

DataStream<Integer> globalResults = resultsPerKey
    .windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
    .process(new TopKWindowFunction());