Flink 窗口机制

Flink Window 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。

Flink Window 总览

Window 是flink处理无限流的核心,Windows将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以在其上应用计算。
Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 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。
而窗口（window）就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。
Flink 提供了非常完善的窗口机制。
在流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。
当然我们可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。
在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。
窗口可以是基于时间驱动的（Time Window，例如：每30秒钟）
也可以是基于数据驱动的（Count Window，例如：每一百个元素）
同时基于不同事件驱动的窗口又可以分成以下几类：
- 翻滚窗口 (Tumbling Window, 无重叠)
- 滑动窗口 (Sliding Window, 有重叠)
- 会话窗口 (Session Window, 活动间隙)
- 全局窗口 (略)
Flink要操作窗口，先得将StreamSource 转成WindowedStream

步骤：

1、获取流数据源

2、获取窗口

3、操作窗口数据

4、输出窗口数据

第 1 节时间窗口（TimeWindow）

1.1 滚动时间窗口（Tumbling Window）

将数据依据固定的窗口长度对数据进行切分

特点：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠

代码示例

package com.example.window;

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.GlobalWindow;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Random;

/**
 * 翻滚窗口：窗口不重叠
 * 1、基于时间驱动
 * 2、基于事件驱动
 */
public class TumblingWindow {

    public static void main(String[] args) {
        //设置执行环境，类似spark中初始化sparkContext
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(1);

        DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.socketTextStream("teache2", 7777);

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> mapStream = dataStreamSource.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {

                SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");

                long timeMillis = System.currentTimeMillis();

                int random = new Random().nextInt(10);

                System.out.println("value: " + value + " random: " + random + "timestamp: " + timeMillis + "|" + format.format(timeMillis));

                return new Tuple2<String, Integer>(value, random);
            }
        });

        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();

        try {
            // 转换算子都是lazy init的, 最后要显式调用 执行程序
            env.execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

1.2.1 基于时间驱动

场景：我们需要统计每一分钟中用户购买的商品的总数，需要将用户的行为事件按每一分钟进行切分，这种切分被成为翻滚时间窗口（Tumbling Time Window）

package com.example.window;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.text.SimpleDateFormat;

public class MyTimeWindowFunction implements WindowFunction<Tuple2<String, Integer>, String, Tuple, TimeWindow> {

    @Override
    public void apply(Tuple tuple, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<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;
        }

        long start = window.getStart();
        long end = window.getEnd();

        out.collect("key:" + tuple.getField(0) + " value: " + sum + "| window_start :"
                + format.format(start) + "  window_end :" + format.format(end)
        );

    }
}

1.2.2 基于事件驱动

场景：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。

package com.example.window;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.GlobalWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.text.SimpleDateFormat;

public class MyCountWindowFunction implements WindowFunction<Tuple2<String, Integer>, String, Tuple, GlobalWindow> {

    @Override
    public void apply(Tuple tuple, GlobalWindow window, Iterable<Tuple2<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)
        );
    }
}

1.2 滑动时间窗口（Sliding Window）

滑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

1.2.1 基于时间的滑动窗口

场景: 我们可以每30秒计算一次最近一分钟用户购买的商品总数

1.2.2 基于事件的滑动窗口

场景: 每10个 “相同”元素计算一次最近100个元素的总和

代码实现

package com.example.window;

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.GlobalWindow;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Random;

/**
 * 滑动窗口：窗口可重叠
 * 1、基于时间驱动
 * 2、基于事件驱动
 */
public class SlidingWindow {

    public static void main(String[] args) {
        // 设置执行环境, 类似spark中初始化SparkContext
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(1);

        DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.socketTextStream("teacher2", 7777);

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> mapStream = dataStreamSource.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
                SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
                long timeMillis = System.currentTimeMillis();

                int random = new Random().nextInt(10);
                System.err.println("value : " + value + " random : " + random + " timestamp : " + timeMillis + "|" + format.format(timeMillis));

                return new Tuple2<String, Integer>(value, random);
            }
        });
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple> keyedStream = mapStream.keyBy(0);

        //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));
        //基于事件驱动，每隔2个事件，触发一次计算，本次窗口的大小为3，代表窗口里的每种事件最多为3个
        WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple, GlobalWindow> countWindow = keyedStream.countWindow(3, 2);

        //   timeWindow.sum(1).print();

        countWindow.sum(1).print();

        //   timeWindow.apply(new MyTimeWindowFunction()).print();

        try {
            env.execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

1.3 会话窗口（Session Window）

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。

session窗口分配器通过session活动来对元素进行分组，session窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况

session窗口在一个固定的时间周期内不再收到元素，即非活动间隔产生，那么这个窗口就会关闭。

一个session窗口通过一个session间隔来配置，这个session间隔定义了非活跃周期的长度，当这个非活跃周期产生，那么当前的session将关闭并且后续的元素将被分配到新的session窗口中去。

特点

会话窗口不重叠，没有固定的开始和结束时间

与翻滚窗口和滑动窗口相反, 当会话窗口在一段时间内没有接收到元素时会关闭会话窗口。

后续的元素将会被分配给新的会话窗口

案例描述

计算每个用户在活跃期间总共购买的商品数量，如果用户30秒没有活动则视为会话断开