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大数据开发Flink窗口全解析

Flink窗口背景

Flink认为Batch是Streaming的一个特例,因此Flink底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理。而Window就是从Streaming到Batch的桥梁。通俗讲,Window是用来对一个无限的流设置一个有限的集合,从而在有界的数据集上进行操作的一种机制。流上的集合由Window来划定范围,比如“计算过去10分钟”或者“最后50个元素的和”。Window可以由时间(Time Window)(比如每30s)或者数据(Count Window)(如每100个元素)驱动。DataStream API提供了Time和Count的Window。

一个Flink窗口应用的大致骨架结构如下所示:

// Keyed Window
stream
.keyBy(...)               <-  按照一个Key进行分组
.window(...)              <-  将数据流中的元素分配到相应的窗口中
[.trigger(...)]            <-  指定触发器Trigger(可选)
[.evictor(...)]            <-  指定清除器Evictor(可选)
.reduce/aggregate/process()      <-  窗口处理函数Window Function
// Non-Keyed Window
stream
.windowAll(...)           <-  不分组,将数据流中的所有元素分配到相应的窗口中
[.trigger(...)]            <-  指定触发器Trigger(可选)
[.evictor(...)]            <-  指定清除器Evictor(可选)
.reduce/aggregate/process()      <-  窗口处理函数Window Function

Flink窗口的骨架结构中有两个必须的两个操作:

滚动窗口

基于时间驱动

将数据依据固定的窗口长度对数据进行切分,滚动窗口下窗口之间之间不重叠,且窗口长度是固定的。我们可以用

TumblingEventTimeWindows
TumblingProcessingTimeWindows
创建一个基于Event Time或Processing Time的滚动时间窗口。窗口的长度可以用
org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
中的
seconds
minutes
hours
days
来设置。

大数据开发Flink窗口全解析

//关键处理案例
KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple> keyedStream = mapStream.keyBy(0);
// 基于时间驱动,每隔10s划分一个窗口
WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple, TimeWindow> timeWindow =
keyedStream.timeWindow(Time.seconds(10));
// 基于事件驱动, 每相隔3个事件(即三个相同key的数据), 划分一个窗口进行计算
// WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple, GlobalWindow> countWindow =
keyedStream.countWindow(3);
// apply是窗口的应用函数,即apply里的函数将应用在此窗口的数据上。
timeWindow.apply(new MyTimeWindowFunction()).print();
// countWindow.apply(new MyCountWindowFunction()).print();

基于事件驱动

当我们想要每100个用户的购买行为作为驱动,那么每当窗口中填满100个”相同”元素了,就会对窗口进行计算,很好理解,下面是一个实现案例

public class MyCountWindowFunction implements WindowFunction<Tuple2<String, Integer>,
String, Tuple, GlobalWindow> {
@Override
public void apply(Tuple tuple, GlobalWindow window, Iterable<Tuple2&l
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t;String, Integer>>
input, Collector<String> out) throws Exception {
SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
int sum = 0;
for (Tuple2<String, Integer> tuple2 : input){
sum += tuple2.f1;
}

//无用的时间戳,默认值为: Long.MAX_VALUE,因为基于事件计数的情况下,不关心时间。
long maxTimestamp = window.maxTimestamp();
out.collect("key:" + tuple.getField(0) + " value: " + sum + "| maxTimeStamp :"+ maxTimestamp + "," + format.format(maxTimestamp)
);
}
}

滑动时间窗口

动窗口是固定窗口的更广义的一种形式,滑动窗口由固定的窗口长度和滑动间隔组成,特点:窗口长度固定,可以有重叠,滑动窗口以一个步长(Slide)不断向前滑动,窗口的长度固定。使用时,我们要设置Slide和Size。Slide的大小决定了Flink以多大的频率来创建新的窗口,Slide较小,窗口的个数会很多。Slide小于窗口的Size时,相邻窗口会重叠,一个事件会被分配到多个窗口;Slide大于Size,有些事件可能被丢掉

大数据开发Flink窗口全解析

基于时间的滚动窗口

//基于时间驱动,每隔5s计算一下最近10s的数据
// WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple, TimeWindow> timeWindow =
keyedStream.timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds(5));
SingleOutputStreamOperator<String> applyed = countWindow.apply(new WindowFunction<Tuple3<String, String, String>, String, String, GlobalWindow>() {
@Override
public void apply(String s, GlobalWindow window, Iterable<Tuple3<String, String, String>> input, Collector<String> out) throws Exception {
Iterator<Tuple3<String, String, String>> iterator = input.iterator();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
while (iterator.hasNext()) {
Tuple3<String, String, String> next = iterator.next();
sb.append(next.f0 + ".." + next.f1 + ".." + next.f2);
}
//                window.
out.collect(sb.toString());
}
});

基于事件的滚动窗口

/**
* 滑动窗口:窗口可重叠
* 1、基于时间驱动
* 2、基于事件驱动
*/
WindowedStream<Tuple3<String, String, String>, String, GlobalWindow> countWindow = keybyed.countWindow(3,2);

SingleOutputStreamOperator<String> applyed = co
ad8
untWindow.apply(new WindowFunction<Tuple3<String, String, String>, String, String, GlobalWindow>() {
@Override
public void apply(String s, GlobalWindow window, Iterable<Tuple3<String, String, String>> input, Collector<String> out) throws Exception {
Iterator<Tuple3<String, String, String>> iterator = input.iterator();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
while (iterator.hasNext()) {
Tuple3<String, String, String> next = iterator.next();
sb.append(next.f0 + ".." + next.f1 + ".." + next.f2);
}
//                window.
out.collect(sb.toString());
}
});

会话时间窗口

由一系列事件组合一个指定时间长度的timeout间隙组成,类似于web应用的session,也就是一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口,在这种模式下,窗口的长度是可变的,每个窗口的开始和结束时间并不是确定的。我们可以设置定长的Session gap,也可以使用

SessionWindowTimeGapExtractor
动态地确定Session gap的长度。

val input: DataStream[T] = ...
// event-time session windows with static gap
input
.keyBy(...)
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(10)))
.<window function>(...)
// event-time session windows with dynamic gap
input
.keyBy(...)
.window(EventTimeSessionWindows.withDynamicGap(new SessionWindowTimeGapExtractor[T] {
override def extract(element: T): Long = {
// determine and return session gap
}
}))
.<window function>(...)
// processing-time session windows with static gap
input
.keyBy(...)
.window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(10)))
.<window function>(...)
// processing-time session windows with dynamic gap
input
.keyBy(...)
.window(DynamicProcessingTimeSessionWindows.withDynamicGap(new SessionWindowTimeGapExtractor[T] {
override def extract(element: T): Long = {
// determine and return session gap
}
}))
.<window function>(...)

窗口函数

在窗口划分完毕后,就是要对窗口内的数据进行处理,一是增量计算对应

reduce
aggregate
,二是全量计算对应
process
,增量计算指的是窗口保存一份中间数据,每流入一个新元素,新元素与中间数据两两合一,生成新的中间数据,再保存到窗口中。全量计算指的是窗口先缓存该窗口所有元素,等到触发条件后对窗口内的全量元素执行计算

参考

<
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p>https://cloud.tencent.com/developer/article/1584926

吴邪,小三爷,混迹于后台,大数据,人工智能领域的小菜鸟。
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