flink中窗口的作用是什么

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窗口

• 窗口计算是流式计算中常用的数据计算方式之一，通过按照固定时间或长度将数据流切分成不同的窗口，再对数据进行相应的聚合操作，得到一定时间范围内的统计结果，例如统计最近5分钟内某网站的点击数，此时，点击数据在不断产生，通过5分钟窗口将数据限定在固定时间范围内，就可以对该范围内的有界数据执行聚合，得到最近5分钟的网站点击数。

• 代码接口规则

stream.keyBy(...)  //keyed类型数据集
.window(...)   //指定窗口分配器类型
[.trigger(...)]  //指定触发器类型(可选)
[.evictor(...)]  //指定evictor(可选)
[.allowedLateness(...)]  //指定是否延迟处理数据(可选)
[.sideOutputLateData(...)]  //指定Output Lag(可选)
.reduce/aggregate/fold/apply()  //指定窗口计算函数
[.getSideOutput(...)]  //根据Tag输出数据(可选)

• 算子

• Windows Assigner：指定窗口类型，定义如何将数据流分配到一个或多个窗口

• Windows Trigger：指定窗口触发的时机，定义窗口满足什么样的条件触发计算；

• Evictor：用于数据剔除

• Lateness：标记是否处理迟到数据，当迟到数据到达窗口中是否触发计算。

• Output Tag：标记输出标签，然后通过getSideOutput将窗口中的数据根据标签输出。

• Windows Function：定义窗口上数据处理的逻辑，例如对数据进行sum操作。

Keyed 和 Non-Keyed窗口

• 在运用窗口计算时，Flink根据上游数据集是否为KeyedStream类型（将数据集按Key分区），对应的Window Assigner会不同，

• 上游数据集为KeyedStream类型，则调用DataStream API的Windwo()方法指定Windows Assigner，数据将根据Key在不同的Task实例中并行分别计算，最后得出针对每个Key统计的结果。

• 如果是Non-Keyed类型，则调用WindowsAll()方法来指定Windows Assigner，所有数据都被窗口算子路由到一个Task中计算，并得到结果。

• 建议数据进行KeyedStream处理，这样启动并行计算，加速效率。

Window Assigner

• flink支持两种类型的窗口，一种基于时间，窗口大小由开始和结束时间戳约束，一种基于数量，根据固定数量定义窗口大小。

• 根据Windows Assigner数据分配方式的不同将Windows分为4大类：滚动窗口（Tumbling Windows）、滑动窗口（Sliding Windows）、会话窗口（Session Windows）和全局窗口（Global Windows）

滚动窗口

• 滚动窗口根据固定时间或大小切分，且窗口与窗口间元素互不重叠，适合于固定时间大小和周期统计某一指标的窗口计算。

• DataStream API提供了基于Event Time和Process Time两种时间类型的Tumbling窗口，对应的Assigner分别为TumblingEventTimeWindows和TumblingProcessTimeWindows，窗口大小童工of()指定，时间单位分别为Time.milliseconds(x)、Time.seconds(x)或Time.minutes(x)，也可以是不同时间单位的组合。

• 如下实例，窗口时间按10S进行切分，窗口的时间是[1:00:00.000-1:00:09.999] 到[1:00:10.000-1:00:19.999]的等固定时间范围。

val inputStream:DataStream[T]= ...
//定义Event Time Tumbling Windows
val tumblingEventTimeWindows=inputStream.keyBy(_.id)
//通过使用TumblingEventTimeWindows定义Event Time滚动窗口
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.process(...)  //定义窗口函数

//定义Process Time Tumbling Windows
val tumblingProcessingTimeWindows = inputStream.keyBy(_.id)
//通过TumblingProcessTimeWindows定义Evnet Time滚动窗口
.window(TumblingProcessTimeWindows.of(Times.seconds(10)))
.process(...)  //定义窗口函数

滑动窗口

• 滑动窗口是一种常见的窗口类型，特点是在滚动窗口基础上增加了窗口滑动时间(Slide Time)，且允许窗口数据发生重叠。这种窗口不像滚动窗口按照Windows Size向前移动，而是根据设定的Slide Time向前滑动。窗口之间的数据重叠大小根据Windows Size和Slide time决定，当Slide Time小于Windows Size便会发生窗口重叠，Slide Size大于WindowsSize会出现窗口不连续，数据可能不会再任何一个窗口内计算。

• DataStream API针对Sliding Windows根据不同时间类型Assigner，包括基于Event Time的SlidingEventTimeWindows和基于Process Time的SlidingProcessingTimeWindows。

• 实例如下，指定Windows Size为1h，Slide Time为10m。

val inputStream:DataStream[T]= ...
//定义Event Time Sliding Windows
val slidingEventTimeWindows=inputStream.keyBy(_.id)
//通过使用SlidingEventTimeWindows定义Event Time滚动窗口
.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.hours(1),Time.minutes(10)))
.process(...)  //定义窗口函数

//定义Process Time Sliding Windows
val slidingProcessTimeWindows = inputStream.keyBy(_.id)
//通过SlidingProcessTimeWindows定义Evnet Time滚动窗口
.window(SlidingProcessTimeWindows.of(Time.hours(1),Time.minutes(10)))
.process(...)  //定义窗口函数

会话窗口

• 将某个时间段内活跃较高的数据聚合为一个窗口进行计算，窗口的触发条件为Session Gap，指规定时间内没有数据活跃接入，则任务窗口结束，触发窗口计算。

• 注意：如果数据一直不间断，会导致窗口始终不触发。

• 与滑动、滚动窗口不同，Session Windows不需要定义Windows Size和Slide Time，只需要定义session gap，规定不活跃数据的时间上线即可。

• Session Windows比较适合非连续型数据处理或周期性产生数据的场景。DataStream API中可以创建基于Event Time和Process Time的Session Windows，对应的有Assigner分别为EventTimeSessionWindow和ProcessTimerSessionWindows。

• 实例代码如下：

val inputStream:DataStream[T]= ...
//定义Event Time Session Windows
val eventTimeSessionWindows=inputStream.keyBy(_.id)
//通过使用EventTimeSessionWindows定义Event Time滚动窗口
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.milliseconds(10)))
.process(...)  //定义窗口函数

//定义Process Time Session Windows
val processTimeSessionWindows = inputStream.keyBy(_.id)
//通过ProcessTimeSessionWindows定义Evnet Time滚动窗口
.window(ProcessTimeSessionWindows.withGap(Time.milliseconds(10)))
.process(...)  //定义窗口函数

• flink支持动态调整的Session Gap，需要实现SessionWindowTimeGapExtractor接口，并复写extract方法，完成Session Gap的抽取，然后将创建好的Session Gap抽取器传入ProcessiongTimeSessionWindows.withDynamicGap()方法即可。

val inputStream:DataStream[T]= ...
//定义Event Time Session Windows
val eventTimeSessionWindows=inputStream.keyBy(_.id)
//通过使用EventTimeSessionWindows定义Event Time滚动窗口
.window(EventTimeSessionWindows.withDynamicGap(

    //实例化SessionWindowTimeGapExtractor接口
    new SessionWindowTimeGapExtractor[String]{
        override def extract(element:String):Long={
            //动态指定并返回Session Gap
        }
    }
))
.process(...)  //定义窗口函数

//定义Process Time Session Windows
val processTimeSessionWindows = inputStream.keyBy(_.id)
//通过ProcessTimeSessionWindows定义Evnet Time滚动窗口
.window(ProcessTimeSessionWindows.withDynamicGap(

    //实例化SessionWindowTimeGapExtractor接口
    new SessionWindowTimeGapExtractor[String]{
        override def extract(element:String):Long={
            //动态指定并返回Session Gap
        }
    }
))
.process(...)  //定义窗口函数

全局窗口

• 全局会话窗口将所有相同的key数据分配到单个窗口中计算，窗口没有起始和结束时间，窗口需要借助Triger触发计算，如果不指定，则不会触发计算。

• 使用全局窗口要非常谨慎，必须明确自己在整个窗口中统计出的结果是什么，并指定对应的触发器，同时指定相应的数据清理机制，否则数据将一直留在内存中。

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

总结

• flink定义的四种窗口，容易和时间窗口和事件窗口混淆，他们是不同维度的的窗口定义，需要特别注意下。

• 越长大越孤单，珍惜好身边人。

感谢各位的阅读，以上就是“flink中窗口的作用是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对flink中窗口的作用是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！