Flink的窗口聚合操作(Time\Count Window)

窗口基本概念：Flink中的窗口是左闭右开的窗口

Flink认为批处理是流处理的一个特例，而窗口window就是从流处理到批处理的一个桥梁，通常来讲窗口就是用来将无线数据流转换为优先数据集，从而在优先数据集上进行操作的一种机制，在flink当中支持基于无限大（永久）窗口的集合操作以及特定窗口的集合操作。

在flink当中支持的窗口聚合主要分为2种：window Aggregate和Over Aggregate，window Aggregate只有当窗口结束时才会输出结果，window aggregate从整体上分为3种类型：Time Window、Count Cindow 和自定义Window，其中每一种Window从粒度上又细分为滚动窗口（tumbling windows）、滑动窗口（sliding windows）和Session回话窗口。 

无界窗口案列说明：

package Flink_Window;

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.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

//flink原生支持的无界和操作
public class SocketInfiniteWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource streamSource=env.socketTextStream("192.168.208.112",8821,"\n");
        DataStream> windowCounts = streamSource.flatMap(new FlatMapFunction>() {
            @Override
            public void flatMap(String s, Collector> collector) throws Exception {

                String[] split=s.split("\\W+");
                for(String word:split){
                    collector.collect(Tuple2.of(word,1));
                }
            }
        });
        //原来基础上，不断进行聚合操作
        //进行聚合keyby,没有time，这就是Flink原生操作的无界窗口操作
        SingleOutputStreamOperator> sum = windowCounts.keyBy(0).sum(1);
        sum.print();
        env.execute("SocketInfiniteWindow");
    }
}

有界窗口：

1、Time Window使用
 Time Window是根据时间对数据流进行分组的，它支持滚动窗口（tumbling windows）、滑动窗口（sliding windows）和Session回话窗口。

2种使用方式：
timeWindow（Time.minutes(1)):表示滚动窗口的大小是1min，对每一分钟内的数据进行聚合计算，即每隔1min计算一下最近内的数据；

timeWindow(Time.minutes(1).Time.seconds(30)):表示滑动窗口的大小为1min，滑动间隔30秒，即每隔30秒统计最近1min内的数据。

案列：

package Flink_Window;

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.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.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;

//flink原生支持的无界和操作
public class SocketInfiniteWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource streamSource=env.socketTextStream("192.168.208.112",8821,"\n");
        DataStream> windowCounts = streamSource.flatMap(new FlatMapFunction>() {
            @Override
            public void flatMap(String s, Collector> collector) throws Exception {

                String[] split=s.split("\\W+");
                for(String word:split){
                    collector.collect(Tuple2.of(word,1));
                }
            }
        });
        //原来基础上，不断进行聚合操作
        //进行聚合keyby,没有time，这就是Flink原生操作的无界窗口操作
//        SingleOutputStreamOperator> sum = windowCounts.keyBy(0).sum(1);
//        sum.print();
        //有界滚动窗口(30秒计算一次)
//        SingleOutputStreamOperator> sum = windowCounts.keyBy(0).timeWindow(Time.seconds(30)).sum(1);
//        sum.print();
        //有界滑动窗口(30秒计算一次)
        SingleOutputStreamOperator> sum = windowCounts.keyBy(0).timeWindow(Time.seconds(30),Time.seconds(2)).sum(1);
        sum.print();
        env.execute("SocketInfiniteWindow");
    }
}

2、Count window使用

Count Window是根据元素的个数对数据流进行分组的，它支持滚动窗口（tumbling windows）、滑动窗口（sliding windows） 和Session回话窗口。

2种使用方式：
countWindow(100):表示滚动窗口的大小是100个元素，当窗口中填满100个元素的时候，就会对窗口进行计算，即没间隔100个元素计算一次

countWindow（100,10）：表示滑动窗口的大小是100个元素，滑动间隔为10个元素，也就是说每新增10各元素就会对前面100个元素计算一次。

案例：

package Flink_Window;

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.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.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;

//flink原生支持的无界和操作
public class SocketInfiniteWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource streamSource=env.socketTextStream("192.168.208.112",8821,"\n");
        DataStream> windowCounts = streamSource.flatMap(new FlatMapFunction>() {
            @Override
            public void flatMap(String s, Collector> collector) throws Exception {

                String[] split=s.split("\\W+");
                for(String word:split){
                    collector.collect(Tuple2.of(word,1));
                }
            }
        });
        //原来基础上，不断进行聚合操作
        //进行聚合keyby,没有time，这就是Flink原生操作的无界窗口操作
//        SingleOutputStreamOperator> sum = windowCounts.keyBy(0).sum(1);
//        sum.print();
        //有界滚动窗口(30秒计算一次)
//        SingleOutputStreamOperator> sum = windowCounts.keyBy(0).countWindow(5).sum(1);
//        sum.print();
        //有界滑动窗口(30秒计算一次)
        SingleOutputStreamOperator> sum = windowCounts.keyBy(0).countWindow(5,2).sum(1);
        sum.print();
        env.execute("SocketInfiniteWindow");
    }
}

3、自定义window

可以分为2种：一种是基于key的window，一种是不基于key的window，2种使用方式：
.keyBy.window():属于基于key的window，会先对窗口中的数据进行分组，然后在计算；
.windowAll（）:属于不基于key的window，会对窗口中的所有数据进行聚合操作；
其实：有keyBy就是window，没有keyBy就是windowALl。

Time window和Count Window的源码，这俩个window本质上就是针对window的封装实现。 

滚动窗口：

滚动窗口（TUMBLE）将每个袁旭分配到一个指定大小的窗口中，通常滚动窗口有一个固定的大小，窗口之间不会出现重叠；滑动窗口（HOP）不同于滚动窗口，窗口之间可以休闲重叠，对于滑动窗口来说，有俩个重要的参数：slide和size，size为窗口的大小，slide为每次窗口滑动的步长。

滚动窗口（tumbling windows）：表示窗口内的数据没有重叠

 Session会话；

案列分析：