【4】flink window窗口算子

【README】

• 本文记录了 窗口算子操作；
• 本文使用的flink为 1.14.4 版本；
• 本文部分内容总结自 flink 官方文档：

窗口 | Apache Flink窗口 # 窗口（Window）是处理无界流的关键所在。窗口可以将数据流装入大小有限的“桶”中，再对每个“桶”加以处理。 本文的重心将放在 Flink 如何进行窗口操作以及开发者如何尽可能地利用 Flink 所提供的功能。下面展示了 Flink 窗口在 keyed streams 和 non-keyed streams 上使用的基本结构。 我们可以看到，这两者唯一的区别仅在于：keyed streams 要调用 keyBy(...)后再调用 window(...) ， 而 non-keyed streams 只用直接调用 windowAll(...)。留意这个区别，它能帮我们更好地理解后面的内容。Keyed Windowsstream .keyBy(...) <- 仅 keyed 窗口需要 .window(...) <- 必填项："assigner" [.trigger(...)] <- 可选项："trigger" (省略则使用默认 trigger) [.evictor(...)] <- 可选项："evictor" (省略则不使用 evictor) [.allowedLateness(...)] <- 可选项："lateness" (省略则为 0) [.sideOutputLateData(...)] <- 可选项："output tag" (省略则不对迟到数据使用 side output) .reduce/aggregate/apply() <- 必填项："function" [.getSideOutput(...)] <- 可选项："output tag" Non-Keyed Windowshttps://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/docs/dev/datastream/operators/windows/

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【1】flink window api概念

1）定义：窗口（Window）是处理无界流的关键所在。窗口可以将无界数据流装入大小有限的“桶”中（有界流），再对每个“桶”加以处理。即以窗口为单位把无界流切分为有界流。

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【1.1】窗口分类

1）时间窗口：

• 滚动时间窗口；
• 滑动时间窗口；
• 会话窗口；

2）计数窗口：

• 滚动计数窗口；
• 滑动计数窗口；

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【1.2】几种常用窗口类型

【1.2.1】 滚动时间窗口

1）定义： 滚动窗口的时间范围是固定的，且各自范围之间不重叠。

2）例子：比如说，如果你指定了滚动窗口的大小为 5 分钟，那么每 5 分钟就会有一个窗口被计算，且一个新的窗口被创建（如下图所示）。

基于时间的窗口用 start timestamp（包含）和 end timestamp（不包含）描述窗口的大小。（窗口区间为左闭右开）1个元素只能被分发给1个窗口；

3）api调用：

// 滚动窗口
sensorStream.keyBy(SensorReading::getId)
//.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))) // 事件时间滚动窗口
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))  // 处理时间滚动窗口
                  ;

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 【1.2.2】滑动时间窗口

1）定义：两个参数，窗口大小与滑动距离；

滑动窗口分配器WindowAssigner 分发元素到指定大小的窗口，窗口大小通过 window size 参数设置。 滑动窗口还有滑动距离（window slide）参数来控制生成新窗口的频率。

• 因此，如果 滑动距离小于窗口大小，滑动窗口可以允许窗口重叠。这种情况下，一个元素可能会被分发到多个窗口（与滚动时间窗口不同）。

2）滚动时间窗口 VS 滑动时间窗口

• 滚动时间窗口：窗口大小与滑动距离相同的滑动时间窗口；（滚动时间窗口是滑动时间窗口的特例）
• 滑动时间窗口：窗口大小与滑动距离或相同或不同；

3）例子： 比如说，你设置了大小为 10 分钟，滑动距离 5 分钟的窗口，你会在每 5 分钟得到一个新的窗口， 里面包含之前 10 分钟到达的数据（如下图所示）。

 4）api代码：

sensorStream.keyBy(SensorReading::getId)
//.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5))); // 事件时间滑动窗口
.window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5))); // 处理时间滑动窗口

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 【1.2.3】会话窗口

1）定义：会话窗口分配器会把数据按活跃的会话分组。

• 与滚动窗口和滑动窗口不同，会话窗口不会相互重叠，且没有固定的开始或结束时间。 会话窗口在一段时间没有收到数据之后会关闭，即在一段不活跃的间隔之后。

2）例子：

 3）api代码：

  // 会话窗口
sensorStream.keyBy(SensorReading::getId)
//.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(5))); // 事件时间会话窗口
.window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(5))); // 处理时间会话窗口

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【1.2.4】全局窗口

1）定义：全局窗口分配器将拥有相同 key 的所有数据分发到一个全局窗口。

• 这样的窗口模式仅在你指定了自定义的 trigger 时有用。 否则，计算不会发生，因为全局窗口没有天然的终点去触发其中积累的数据。

 2）api代码：

 // 全局窗口
sensorStream.keyBy(SensorReading::getId)
.window(GlobalWindows.create())

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【2】窗口分配器：4种通用窗口分配器；

• 滚动窗口；
• 滑动窗口；
• 会话窗口；
• 全局窗口 ；

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【3】窗口函数

1）定义：计算每个窗口中的数据的操作；

2）窗口函数有三种：

• ReduceFunction-约简函数：指定两条输入数据如何合并起来产生一条输出数据，输入和输出数据的类型必须相同，如增量聚合；（仅保存状态，如sum，仅保留结果和，不保存所有数据）
• AggregateFunction -聚合函数 （仅保存状态，如sum，仅保留结果和，不保存所有数据）
• ProcessWindowFunction- 处理窗口函数（需要得到当前窗口所有数据）

3）效率

• 前两者执行起来更高效：因为 Flink 可以在每条数据到达窗口后 进行增量聚合（incrementally aggregate）。（不需要存储所有数据）
• ProcessWindowFunction ：而ProcessWindowFunction 会得到能够遍历当前窗口内所有数据的 Iterable（效率低），以及关于这个窗口的 meta-information。

使用 ProcessWindowFunction 的窗口转换操作没有其他两种函数高效，因为 Flink 在窗口触发前必须缓存里面的所有数据。 ProcessWindowFunction 可以与 ReduceFunction 或 AggregateFunction 合并来提高效率。

【补充】flink 水位线，refer2

Flink 水位线（Watermark）_Alienware^的博客-CSDN博客

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【3.1】滚动时间窗口代码示例

1）滚动时间窗口代码：

/**
 * @Description 时间窗口算子
 * @author xiao tang
 * @version 1.0.0
 * @createTime 2022年04月21日
 */
public class WindowTest1_TimeWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(1*4000L); // 设置水位线生成间隔

        // 从socket读取数据
        DataStream fileStream = env.readTextFile("D:\\workbench_idea\\diydata\\flinkdemo2\\src\\main\\resources\\sensorTimeWindow.txt");

        // 转换为 SensorReader pojo类型
        DataStream sensorStream = fileStream.map(x -> {
            String[] arr = x.split(",");
            return new SensorReadingTimeWindow(arr[0], arr[1], arr[2], new BigDecimal(arr[3]));
        });

        // 滚动窗口，进行增来聚合来计算温度均值（采用 Tuple2 ）
        DataStream> windowAggStream = sensorStream
                .assignTimestampsAndWatermarks( // 设置水位线
                        WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()
                                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner(){
                    @Override
                    public long extractTimestamp(SensorReadingTimeWindow record, long l) {
                        return record.getTimestamp().getTime(); // 直接拿当前最大的时间戳作为水位线
                    }
                }))
                .keyBy(SensorReadingTimeWindow::getType)// 按照 type 分组
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3))) // 事件时间滚动窗口
                .aggregate(new AggregateFunction>, Tuple2>() {
                    @Override
                    public Tuple3> createAccumulator() {
                        return new Tuple3<>(BigDecimal.ZERO, 0, new ArrayList<>()); // 初始值
                    }
                    @Override
                    public Tuple3> add(SensorReadingTimeWindow sensorReading, Tuple3> accumulator) {
                        accumulator.f2.add(sensorReading.getId());
                        return new Tuple3<>(sensorReading.getTemperature().add(accumulator.f0).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP), accumulator.f1+1, accumulator.f2);
                    }
                    @Override
                    public Tuple2 getResult(Tuple3> accumulator) {
                        return new Tuple2<>(accumulator.f0.divide(new BigDecimal(accumulator.f1)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP), accumulator.f2.toString());
                    }
                    @Override
                    public Tuple3> merge(Tuple3> a, Tuple3> b) {
                        a.f2.addAll(b.f2);
                        return new Tuple3>(a.f0.add(b.f0), a.f1 + b.f1, a.f2);
                    }
                })
                ;
        // 打印
        windowAggStream.print("TumblingEventTimeWindowsStream");
        // 执行
        env.execute("TumblingEventTimeWindowsJob");
    }
}

文本内容：

1,sensor1,2022-04-17 22:07:01,36.1
2,sensor2,2022-04-17 22:07:02,36.2
3,sensor1,2022-04-17 22:07:03,36.3
4,sensor2,2022-04-17 22:07:04,36.4
5,sensor1,2022-04-17 22:07:05,36.5
6,sensor1,2022-04-17 22:07:06,36.6
7,sensor1,2022-04-17 22:07:07,36.7
8,sensor1,2022-04-17 22:07:08,36.8

打印结果：

TumblingEventTimeWindowsStream> (36.10,[1])
TumblingEventTimeWindowsStream> (36.20,[2])
TumblingEventTimeWindowsStream> (36.40,[4])
TumblingEventTimeWindowsStream> (36.40,[3, 5])
TumblingEventTimeWindowsStream> (36.70,[6, 7, 8])

 2）结果分析：

2.1）参数： 窗口大小为3，滑动步长为3，即每3秒都会生成一个大小为3个窗口；且时间窗口的时间范围是左闭右开；如第3秒生成窗口的时间范围是 [0, 3）大于等于0秒小于3秒；

2.2）以 sensor1为例，其数据id为 1,3,5， 6， 7， 8 ； 对应的时间为 第1、3、 5、 6、 7、 8秒，生成的窗口列表如下：

• 窗口1：时间范围在 [ 22:07:00, 22:07:03 )；数据列表为 36.1，所以均值为 36.1 ；
• 窗口1：时间范围在 [ 22:07:03, 22:07:06 )；数据列表为 36.3，36.5，所以均值为 36.4
• 窗口3：时间范围在 [ 22:07:06, 22:07:09 )；数据列表为 36.6 36.7 36.8 ，所以均值为 36.7；

【注意】

• 通过 事件时间来进行窗口计算，必须定义事件时间是什么，以及水位线；上文代码的事件时间是传感器时间，水位先是递增的水位线，每4s生成一条水位记录；

DataStream> windowAggStream = sensorStream
                .assignTimestampsAndWatermarks( // 设置水位线
                        WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()
                                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner(){
                    @Override
                    public long extractTimestamp(SensorReadingTimeWindow record, long l) {
                        return record.getTimestamp().getTime(); // 直接拿当前最大的时间戳作为水位线
                    }
                }))....


env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(1*4000L); // 设置水位线生成间隔

【补充】 水位线作用

1. 水位线是用来解决数据乱序问题，本身是一个特殊的时间戳；由flink加入到数据流；
2. 水位线单调递增的，Flink认为事件时间早于水位线的数据都来了；
3. 当前的watermark >= 窗口的最大时间戳时，窗口关闭；
4. 需要设置水位线生成间隔时间，默认200ms；

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 【3.2】滑动计数窗口示例

1）滑动计数窗口参数

• 窗口大小：5；
• 滑动步长：2，即生成新窗口频率，每2条数据就会生成一个新窗口；

2）代码

/**
 * @Description 滑动计数窗口算子
 * @author xiao tang
 * @version 1.0.0
 * @createTime 2022年04月17日
 */
public class WindowTest2_CountWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // 从socket读取数据
        DataStream fileStream = env.readTextFile("D:\\workbench_idea\\diydata\\flinkdemo2\\src\\main\\resources\\sensorTimeWindow.txt");

        // 转换为 SensorReader pojo类型
        DataStream sensorStream = fileStream.map(x -> {
            String[] arr = x.split(",");
            return new SensorReadingWindow(arr[0], arr[1], new BigDecimal(arr[2]));
        });

        // 滑动计数窗口，进行增量聚合来计算温度均值（采用 Tuple2 ）
        DataStream> windowAggStream = sensorStream
                .keyBy(SensorReadingWindow::getId)// 按照id 分组
                .countWindow(5, 2) // 滑动计数窗口
                .aggregate(new AggregateFunction, Tuple2>() {
                    @Override
                    public Tuple3 createAccumulator() {
                        return new Tuple3<>("", BigDecimal.ZERO, 0); // 初始值
                    }
                    @Override
                    public Tuple3 add(SensorReadingWindow sensorReading, Tuple3 accumulator) {
                        return new Tuple3<>(sensorReading.getId(), sensorReading.getTemperature().add(accumulator.f1).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP), accumulator.f2+1);
                    }
                    @Override
                    public Tuple2 getResult(Tuple3 accumulator) {
                        return new Tuple2<>(accumulator.f0, accumulator.f1.divide(new BigDecimal(accumulator.f2)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP));
                    }
                    @Override
                    public Tuple3 merge(Tuple3 a, Tuple3 b) {
                        return new Tuple3(a.f0, a.f1.add(b.f1), a.f2 + b.f2);
                    }
                })
                ;
        // 打印
        windowAggStream.print("slideCountWindowAggStream");
        // 执行
        env.execute("slideCountWindowAggStreamJob");
    }
}

sensor文本：

sensor1,2022-04-17 22:07:01,36.1
sensor2,2022-04-17 22:07:02,36.2
sensor1,2022-04-17 22:07:03,36.3
sensor2,2022-04-17 22:07:04,36.4
sensor1,2022-04-17 22:07:05,36.5
sensor1,2022-04-17 22:07:06,36.6
sensor1,2022-04-17 22:07:07,36.7
sensor1,2022-04-17 22:07:07,36.7

打印结果：

slideCountWindowAggStream> (sensor1,36.20)
slideCountWindowAggStream> (sensor2,36.30)
slideCountWindowAggStream> (sensor1,36.38)
slideCountWindowAggStream> (sensor1,36.56)

3）分析： 根据keyby分组后，

sensor1 的温度是 36.1、 36.3、 36.5、 36.6、 36.7、36.7 ；
sensor2 的温度是 36.2、36.4 ；

所以 sensor2 的温度均值是 36.3 ，打印结果没有问题；

对于 sensor1 的温度均值 （每2个数据生成一个新窗口）：

• 第1个窗口包含的数据是 【36.1  36.3 】，均值为 36.2；
• 第2个窗口包含的数据是 【36.1 ，36.3，36.5, 36.6】，均值为 36.375，四舍五入为 36.56；
• 第3个窗口包含的数据是 【36.3，36.5, 36.6 ， 36.7, 36.7 】，均值为 36.56；

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【4】window其他可选API

refer2 https://blog.csdn.net/PacosonSWJTU/article/details/124312346