這篇文章主要講解了“flink中窗口的作用是什么”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“flink中窗口的作用是什么”吧！

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窗口

• 窗口計(jì)算是流式計(jì)算中常用的數(shù)據(jù)計(jì)算方式之一，通過按照固定時間或長度將數(shù)據(jù)流切分成不同的窗口，再對數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的聚合操作，得到一定時間范圍內(nèi)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，例如統(tǒng)計(jì)最近5分鐘內(nèi)某網(wǎng)站的點(diǎn)擊數(shù)，此時，點(diǎn)擊數(shù)據(jù)在不斷產(chǎn)生，通過5分鐘窗口將數(shù)據(jù)限定在固定時間范圍內(nèi)，就可以對該范圍內(nèi)的有界數(shù)據(jù)執(zhí)行聚合，得到最近5分鐘的網(wǎng)站點(diǎn)擊數(shù)。

• 代碼接口規(guī)則

stream.keyBy(...)  //keyed類型數(shù)據(jù)集
.window(...)   //指定窗口分配器類型
[.trigger(...)]  //指定觸發(fā)器類型(可選)
[.evictor(...)]  //指定evictor(可選)
[.allowedLateness(...)]  //指定是否延遲處理數(shù)據(jù)(可選)
[.sideOutputLateData(...)]  //指定Output Lag(可選)
.reduce/aggregate/fold/apply()  //指定窗口計(jì)算函數(shù)
[.getSideOutput(...)]  //根據(jù)Tag輸出數(shù)據(jù)(可選)

• 算子

• Windows Assigner：指定窗口類型，定義如何將數(shù)據(jù)流分配到一個或多個窗口

• Windows Trigger：指定窗口觸發(fā)的時機(jī)，定義窗口滿足什么樣的條件觸發(fā)計(jì)算；

• Evictor：用于數(shù)據(jù)剔除

• Lateness：標(biāo)記是否處理遲到數(shù)據(jù)，當(dāng)遲到數(shù)據(jù)到達(dá)窗口中是否觸發(fā)計(jì)算。

• Output Tag：標(biāo)記輸出標(biāo)簽，然后通過getSideOutput將窗口中的數(shù)據(jù)根據(jù)標(biāo)簽輸出。

• Windows Function：定義窗口上數(shù)據(jù)處理的邏輯，例如對數(shù)據(jù)進(jìn)行sum操作。

Keyed 和 Non-Keyed窗口

• 在運(yùn)用窗口計(jì)算時，F(xiàn)link根據(jù)上游數(shù)據(jù)集是否為KeyedStream類型（將數(shù)據(jù)集按Key分區(qū)），對應(yīng)的Window Assigner會不同，

• 上游數(shù)據(jù)集為KeyedStream類型，則調(diào)用DataStream API的Windwo()方法指定Windows Assigner，數(shù)據(jù)將根據(jù)Key在不同的Task實(shí)例中并行分別計(jì)算，最后得出針對每個Key統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。

• 如果是Non-Keyed類型，則調(diào)用WindowsAll()方法來指定Windows Assigner，所有數(shù)據(jù)都被窗口算子路由到一個Task中計(jì)算，并得到結(jié)果。

• 建議數(shù)據(jù)進(jìn)行KeyedStream處理，這樣啟動并行計(jì)算，加速效率。

Window Assigner

• flink支持兩種類型的窗口，一種基于時間，窗口大小由開始和結(jié)束時間戳約束，一種基于數(shù)量，根據(jù)固定數(shù)量定義窗口大小。

• 根據(jù)Windows Assigner數(shù)據(jù)分配方式的不同將Windows分為4大類：滾動窗口（Tumbling Windows）、滑動窗口（Sliding Windows）、會話窗口（Session Windows）和全局窗口（Global Windows）

滾動窗口

• 滾動窗口根據(jù)固定時間或大小切分，且窗口與窗口間元素互不重疊，適合于固定時間大小和周期統(tǒng)計(jì)某一指標(biāo)的窗口計(jì)算。

• DataStream API提供了基于Event Time和Process Time兩種時間類型的Tumbling窗口，對應(yīng)的Assigner分別為TumblingEventTimeWindows和TumblingProcessTimeWindows，窗口大小童工of()指定，時間單位分別為Time.milliseconds(x)、Time.seconds(x)或Time.minutes(x)，也可以是不同時間單位的組合。

• 如下實(shí)例，窗口時間按10S進(jìn)行切分，窗口的時間是[1:00:00.000-1:00:09.999] 到[1:00:10.000-1:00:19.999]的等固定時間范圍。

val inputStream:DataStream[T]= ...
//定義Event Time Tumbling Windows
val tumblingEventTimeWindows=inputStream.keyBy(_.id)
//通過使用TumblingEventTimeWindows定義Event Time滾動窗口
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.process(...)  //定義窗口函數(shù)

//定義Process Time Tumbling Windows
val tumblingProcessingTimeWindows = inputStream.keyBy(_.id)
//通過TumblingProcessTimeWindows定義Evnet Time滾動窗口
.window(TumblingProcessTimeWindows.of(Times.seconds(10)))
.process(...)  //定義窗口函數(shù)

滑動窗口

• 滑動窗口是一種常見的窗口類型，特點(diǎn)是在滾動窗口基礎(chǔ)上增加了窗口滑動時間(Slide Time)，且允許窗口數(shù)據(jù)發(fā)生重疊。這種窗口不像滾動窗口按照Windows Size向前移動，而是根據(jù)設(shè)定的Slide Time向前滑動。窗口之間的數(shù)據(jù)重疊大小根據(jù)Windows Size和Slide time決定，當(dāng)Slide Time小于Windows Size便會發(fā)生窗口重疊，Slide Size大于WindowsSize會出現(xiàn)窗口不連續(xù)，數(shù)據(jù)可能不會再任何一個窗口內(nèi)計(jì)算。

• DataStream API針對Sliding Windows根據(jù)不同時間類型Assigner，包括基于Event Time的SlidingEventTimeWindows和基于Process Time的SlidingProcessingTimeWindows。

• 實(shí)例如下，指定Windows Size為1h，Slide Time為10m。

val inputStream:DataStream[T]= ...
//定義Event Time Sliding Windows
val slidingEventTimeWindows=inputStream.keyBy(_.id)
//通過使用SlidingEventTimeWindows定義Event Time滾動窗口
.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.hours(1),Time.minutes(10)))
.process(...)  //定義窗口函數(shù)

//定義Process Time Sliding Windows
val slidingProcessTimeWindows = inputStream.keyBy(_.id)
//通過SlidingProcessTimeWindows定義Evnet Time滾動窗口
.window(SlidingProcessTimeWindows.of(Time.hours(1),Time.minutes(10)))
.process(...)  //定義窗口函數(shù)

會話窗口

• 將某個時間段內(nèi)活躍較高的數(shù)據(jù)聚合為一個窗口進(jìn)行計(jì)算，窗口的觸發(fā)條件為Session Gap，指規(guī)定時間內(nèi)沒有數(shù)據(jù)活躍接入，則任務(wù)窗口結(jié)束，觸發(fā)窗口計(jì)算。

• 注意：如果數(shù)據(jù)一直不間斷，會導(dǎo)致窗口始終不觸發(fā)。

• 與滑動、滾動窗口不同，Session Windows不需要定義Windows Size和Slide Time，只需要定義session gap，規(guī)定不活躍數(shù)據(jù)的時間上線即可。

• Session Windows比較適合非連續(xù)型數(shù)據(jù)處理或周期性產(chǎn)生數(shù)據(jù)的場景。DataStream API中可以創(chuàng)建基于Event Time和Process Time的Session Windows，對應(yīng)的有Assigner分別為EventTimeSessionWindow和ProcessTimerSessionWindows。

• 實(shí)例代碼如下：

val inputStream:DataStream[T]= ...
//定義Event Time Session Windows
val eventTimeSessionWindows=inputStream.keyBy(_.id)
//通過使用EventTimeSessionWindows定義Event Time滾動窗口
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.milliseconds(10)))
.process(...)  //定義窗口函數(shù)

//定義Process Time Session Windows
val processTimeSessionWindows = inputStream.keyBy(_.id)
//通過ProcessTimeSessionWindows定義Evnet Time滾動窗口
.window(ProcessTimeSessionWindows.withGap(Time.milliseconds(10)))
.process(...)  //定義窗口函數(shù)

• flink支持動態(tài)調(diào)整的Session Gap，需要實(shí)現(xiàn)SessionWindowTimeGapExtractor接口，并復(fù)寫extract方法，完成Session Gap的抽取，然后將創(chuàng)建好的Session Gap抽取器傳入ProcessiongTimeSessionWindows.withDynamicGap()方法即可。

val inputStream:DataStream[T]= ...
//定義Event Time Session Windows
val eventTimeSessionWindows=inputStream.keyBy(_.id)
//通過使用EventTimeSessionWindows定義Event Time滾動窗口
.window(EventTimeSessionWindows.withDynamicGap(

    //實(shí)例化SessionWindowTimeGapExtractor接口
    new SessionWindowTimeGapExtractor[String]{
        override def extract(element:String):Long={
            //動態(tài)指定并返回Session Gap
        }
    }
))
.process(...)  //定義窗口函數(shù)

//定義Process Time Session Windows
val processTimeSessionWindows = inputStream.keyBy(_.id)
//通過ProcessTimeSessionWindows定義Evnet Time滾動窗口
.window(ProcessTimeSessionWindows.withDynamicGap(

    //實(shí)例化SessionWindowTimeGapExtractor接口
    new SessionWindowTimeGapExtractor[String]{
        override def extract(element:String):Long={
            //動態(tài)指定并返回Session Gap
        }
    }
))
.process(...)  //定義窗口函數(shù)

全局窗口

• 全局會話窗口將所有相同的key數(shù)據(jù)分配到單個窗口中計(jì)算，窗口沒有起始和結(jié)束時間，窗口需要借助Triger觸發(fā)計(jì)算，如果不指定，則不會觸發(fā)計(jì)算。

• 使用全局窗口要非常謹(jǐn)慎，必須明確自己在整個窗口中統(tǒng)計(jì)出的結(jié)果是什么，并指定對應(yīng)的觸發(fā)器，同時指定相應(yīng)的數(shù)據(jù)清理機(jī)制，否則數(shù)據(jù)將一直留在內(nèi)存中。

val inputStream:DataStream[T]= ...
val globalWindows = inputStream.keyBy(_.id)
.window(GlobalWindows.create())  //通過GlobalWindows定義Global Windows
.process()

總結(jié)

• flink定義的四種窗口，容易和時間窗口和事件窗口混淆，他們是不同維度的的窗口定義，需要特別注意下。

• 越長大越孤單，珍惜好身邊人。

感謝各位的閱讀，以上就是“flink中窗口的作用是什么”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對flink中窗口的作用是什么這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

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