Flink-Window详细讲解-countWindow

一.countWindow和countWindowall区别

1.countWindow：

如果您使用 countWindow(5)，这意味着您将数据流划分成多个大小为 5 的窗口。划分后的窗口如下：

• 窗口 1: [1, 2, 3, 4, 5]
• 窗口 2: [6, 7, 8, 9, 10]

当每个窗口中的元素数量达到 5 时，将触发计算。这意味着窗口 1 中的计算会在处理 5 个元素后触发，窗口 2 中的计算会在处理 10 个元素后触发。

2.countWindowAll：

假设您有一个数据流，其中的数据元素逐个增加：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]。

现在，我们使用 countWindowAll(5) 来观察这个数据流。

1. 初始状态：当数据流中的元素数量达到 5 时，即 [1, 2, 3, 4, 5]，将会触发第一次计算。

2. 后续状态：现在，数据流中的元素数量已经超过 5 了，但由于 countWindowAll 会持续监视整个数据流，所以并不会立即触发第二次计算。数据流继续增加。

3. 再次触发计算：当数据流中的元素数量达到 10，即 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，将会触发第二次计算。这是因为虽然数据流中的元素已经超过 5，但是 countWindowAll 是持续监视整个数据流的元素数量，只有在数据流中的元素数量从不小于 5 变为不小于 10 时，才会再次触发计算。

综上所述，countWindowAll 会持续监视整个数据流的元素数量，只有当元素数量达到阈值并且之前没有达到过，才会触发计算。这使得 countWindowAll 不仅触发一次计算，而是每次在元素数量达到阈值时都会触发计算。

二.countWindow和countWindowall代码验证

1.countWindow

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class WordCountWithCountWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream text = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        DataStream> counts = text
            .flatMap(new Tokenizer())
            .keyBy(0)
            .countWindow(5)  // 使用 countWindow
            .sum(1);

        counts.print();

        env.execute("WordCountWithCountWindow");
    }

    public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction> {
        @Override
        public void flatMap(String value, Collector> out) {
            String[] words = value.toLowerCase().split("\\W+");
            for (String word : words) {
                if (word.length() > 0) {
                    out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
                }
            }
        }
    }
}

2.countWindowAll

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class WordCountWithCountWindowAll {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream text = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        DataStream> counts = text
            .flatMap(new Tokenizer())
            .countWindowAll(5)  // 使用 countWindowAll
            .sum(1);

        counts.print();

        env.execute("WordCountWithCountWindowAll");
    }

    public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction> {
        @Override
        public void flatMap(String value, Collector> out) {
            String[] words = value.toLowerCase().split("\\W+");
            for (String word : words) {
                if (word.length() > 0) {
                    out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
                }
            }
        }
    }
}

三.countWindow和countWindowall两种方式对比

countWindow：

应用场景：

• 滑动窗口聚合：适用于需要对连续的数据元素进行滑动窗口聚合计算的场景，例如每处理固定数量的数据点就进行一次平均值、总和等计算。
• 数据流分段处理：适用于将数据流划分为连续的段进行处理的场景，例如每处理一段数据就执行某种操作。
• 实时流式处理：在实时数据流处理中，将数据分批次处理，以平稳地处理不断流入的数据。

优势：

• 更精细的控制：可以将数据流划分为多个小窗口，对每个小窗口进行独立的计算，具有更精细的控制。
• 灵活性：窗口大小可调整，适应不同大小的数据处理需求。
• 内存管理：每个小窗口的数据量较小，可能更适合内存管理。

劣势：

• 窗口间隔：可能需要更多的逻辑来管理不同窗口之间的数据和计算。

countWindowAll：

应用场景：

• 批量数据处理：适用于需要将整个数据集视为一个窗口进行处理的场景，通常用于有限的数据集或一次性处理。
• 实时报警与监控：适用于监控数据流，一旦累计的数据达到阈值，即触发报警或监控。
• 小数据集处理：对于较小的数据集，将其作为一个整体进行处理可能更合适。

优势：

• 简单性：将整个数据流作为一个窗口，简化了窗口管理和数据处理逻辑。
• 全局计算：可以在全局范围内进行计算，不需要关注窗口间隔。

劣势：

• 内存需求：对于大规模的数据流，可能需要更多内存来处理整个数据流。
• 处理延迟：需要等待整个数据流中的数据达到一定数量才会触发计算，可能会引入一定的处理延迟。

综上所述，选择使用 countWindow 还是 countWindowAll 取决于您的数据处理需求、数据流的规模以及对计算控制和延迟的关注程度。在实际应用中，您可能会根据具体情况选择合适的窗口类型。