Flink窗口分类简介及示例代码

news2024/9/20 7:59:16

水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道💦

文章目录

      • 1. 流式计算
      • 2. 窗口
      • 3. 窗口的分类
        • ◆ 基于时间的窗口（时间驱动）
          • 1) 滚动窗口（Tumbling Windows）
          • 2) 滑动窗口（Sliding Windows）
          • 3) 会话窗口（Session Windows）
        • ◆ 基于元素个数的（数据驱动）
          • 1) 滚动窗口（Tumbling Windows）
          • 2) 滑动窗口（Sliding Windows）

1. 流式计算

  Flink作为一个流式处理引擎，被设计用来处理无限数据集，理论上来说，无限数据集是一种不断产生，源源不断的数据集，说白了就是你不知道这个数据流它啥时候结束，这就是无限数据集。

  流式计算的思想是每来一个数据我就直接处理，而不用等，因此他非常适合在实时性要求比较高的场景下使用。

2. 窗口

  在流处理的场景下，如果我们想要统计过去某个时间段或过去多少条数据的指标时，就需要用到窗口，在Flink中，窗口（window）可以将流划分为有限块进行处理，Flink将这些有限的块抽象为“存储桶（bucket）”，我们可以在这些所谓的桶上做计算，也就实现了无限数据的有限计算。

  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。

  窗口的声明周期是：一个窗口在第一个属于它的元素到达时就会被创建，然后在时间（event 或 processing time） 超过窗口的“结束时间戳 + 用户定义的 allowed lateness （可容忍的迟到时间）”时 被完全删除。Flink 仅保证删除基于时间的窗口，其他类型的窗口不做保证， 比如全局窗口（Global Windows）。 例如，对于一个基于 event time 且范围互不重合（滚动）的窗口策略， 如果窗口设置的时长为五分钟、可容忍的迟到时间（allowed lateness）为 1 分钟， 那么第一个元素落入 12:00 至 12:05 这个区间时，Flink 就会为这个区间创建一个新的窗口。 当 watermark 越过 12:06 时，这个窗口将被摧毁。关于窗口的详细介绍查看->官方对于窗口的介绍

3. 窗口的分类

◆ 基于时间的窗口（时间驱动）

1) 滚动窗口（Tumbling Windows）

window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))，参数是时间滚动窗口大小。10秒滚动一个窗口

  滚动窗口将元素分发到指定大小的窗口。滚动窗口的大小是固定的，且个窗口之间没有空隙，不会重叠。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：
在这里插入图片描述
示例代码：

public class Flink01_Window_Time {
    public static void main(String[] args) {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInteger("rest.port",1000);
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);
        env.setParallelism(2);

        env
                .socketTextStream("hadoop101",9999)
                .map(line->{
                    String[] datas = line.split(",");
                    return new WaterSensor(
                            datas[0],
                            Long.valueOf(datas[1]),
                            Integer.valueOf(datas[2])
                    );
                })
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                // 定义一个长度为10s的滚动窗口 每隔10s滚动一次
                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
                .process(
                        // 泛型的含义是：输入元素的类型，输出元素的类型，key的类型，窗口类型
                        new ProcessWindowFunction<WaterSensor, Object, String, TimeWindow>() {
                            // 在窗口关闭的时候触发一次
                            @Override
                            public void process(String s, // key ,keyBy之后的key
                                                Context context,  //上下文对象：里面封装了一些信息，比如窗口开始时间，结束时间，定时服务器...
                                                Iterable<WaterSensor> elements, // 存储了这个窗口内所有的元素
                                                Collector<Object> out) throws Exception {
                                // 把Iterable中所有的元素取出并存入到 list 集合中
                                List<WaterSensor> list = AnqclnUtil.toList(elements);
                                // 获取窗口的相关信息，窗口开始时间和结束时间
                                String startTime = AnqclnUtil.toDateTime(context.window().getStart());
                                String endTime = AnqclnUtil.toDateTime(context.window().getEnd());

                                out.collect("窗口："+startTime+" "+endTime+" ，key："+s + " ，list："+list);
                            }
                        }
                )
                .print();

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

自定义的工具类：

public class AnqclnUtil {
    // 要先声明泛型
    public static <T>List<T> toList(Iterable<T> elements) {
        List<T> list = new ArrayList<>();

        for (T t : elements) {
            list.add(t);
        }
        return list;
    }
	// 将long类型的时间转换为时间字符串
    public static String toDateTime(long ts) {
        return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(ts);
    }
}

运行结果：

在这里插入图片描述

2) 滑动窗口（Sliding Windows）

window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(5)))，参数是时间滑动窗口大小和滑动距离。5秒滑动一个窗口，每个窗口最多放10个元素

  与滚动窗口类似，滑动窗口的 assigner 分发元素到指定大小的窗口，窗口大小通过 window size 参数设置。 滑动窗口需要一个额外的滑动距离（window slide）参数来控制生成新窗口的频率。 因此，如果 slide 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。

  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）。

在这里插入图片描述

示例代码：

public class Flink01_Window_Time {
    public static void main(String[] args) {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInteger("rest.port",1000);
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);
        env.setParallelism(2);

        env
                .socketTextStream("hadoop101",9999)
                .map(line->{
                    String[] datas = line.split(",");
                    return new WaterSensor(
                            datas[0],
                            Long.valueOf(datas[1]),
                            Integer.valueOf(datas[2])
                    );
                })
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                // 定义一个长度为10s的滚动窗口 每隔10s滚动一次
//                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
                // 定义一个滑动窗口：窗口长度是10s,滑动间隔5s   这种情况一个元素可能出现在多个窗口，因为有滑动
                .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(5)))
                .process(
                        // 泛型的含义是：输入元素的类型，输出元素的类型，key的类型，窗口类型
                        new ProcessWindowFunction<WaterSensor, Object, String, TimeWindow>() {
                            // 在窗口关闭的时候触发一次
                            @Override
                            public void process(String s, // key ,keyBy之后的key
                                                Context context,  //上下文对象：里面封装了一些信息，比如窗口开始时间，结束时间，定时服务器...
                                                Iterable<WaterSensor> elements, // 存储了这个窗口内所有的元素
                                                Collector<Object> out) throws Exception {
                                // 把Iterable中所有的元素取出并存入到 list 集合中
                                List<WaterSensor> list = AnqclnUtil.toList(elements);
                                // 获取窗口的相关信息，窗口开始时间和结束时间
                                String startTime = AnqclnUtil.toDateTime(context.window().getStart());
                                String endTime = AnqclnUtil.toDateTime(context.window().getEnd());

                                out.collect("窗口："+startTime+" "+endTime+" ，key："+s + " ，list："+list);
                            }
                        }
                )
                .print();

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

运行结果：
在这里插入图片描述

3) 会话窗口（Session Windows）

window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(4)))，参数是会话间隔，也就是多久没有活跃就关闭当前会话。4秒不活跃就关闭窗口。

  会话窗口的 assigner 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。 会话窗口的 assigner 可以设置固定的会话间隔（session gap）或 用 session gap extractor 函数来动态地定义多长时间算作不活跃。 当超出了不活跃的时间段，当前的会话就会关闭，并且将接下来的数据分发到新的会话窗口。

在这里插入图片描述

示例代码：

public class Flink01_Window_Time {
    public static void main(String[] args) {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInteger("rest.port",1000);
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);
        env.setParallelism(2);

        env
                .socketTextStream("hadoop101",9999)
                .map(line->{
                    String[] datas = line.split(",");
                    return new WaterSensor(
                            datas[0],
                            Long.valueOf(datas[1]),
                            Integer.valueOf(datas[2])
                    );
                })
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                // 定义一个长度为10s的滚动窗口 每隔10s滚动一次
//                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
                // 定义一个滑动窗口：窗口长度是10s,滑动间隔5s   这种情况一个元素可能出现在多个窗口，因为有滑动
//                .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(5)))
                // 定义一个session窗口，时间间隔为4s  对于session窗口来说，不同的key出发时间不同，每个key都维护自己的session
                .window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(4)))
                .process(
                        // 泛型的含义是：输入元素的类型，输出元素的类型，key的类型，窗口类型
                        new ProcessWindowFunction<WaterSensor, Object, String, TimeWindow>() {
                            // 在窗口关闭的时候触发一次
                            @Override
                            public void process(String s, // key ,keyBy之后的key
                                                Context context,  //上下文对象：里面封装了一些信息，比如窗口开始时间，结束时间，定时服务器...
                                                Iterable<WaterSensor> elements, // 存储了这个窗口内所有的元素
                                                Collector<Object> out) throws Exception {
                                // 把Iterable中所有的元素取出并存入到 list 集合中
                                List<WaterSensor> list = AnqclnUtil.toList(elements);
                                // 获取窗口的相关信息，窗口开始时间和结束时间
                                String startTime = AnqclnUtil.toDateTime(context.window().getStart());
                                String endTime = AnqclnUtil.toDateTime(context.window().getEnd());

                                out.collect("窗口："+startTime+" "+endTime+" ，key："+s + " ，list："+list);
                            }
                        }
                )
                .print();

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

运行结果：
在这里插入图片描述

◆ 基于元素个数的（数据驱动）

1) 滚动窗口（Tumbling Windows）

countWindow(3)，参数是个数滚动窗口大小。3个元素滚动一个窗口

  每来多少个元素就滚动一次

示例代码：

public class Flink02_Window_Count {
    public static void main(String[] args) {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInteger("rest.port",1000);
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);
        env.setParallelism(2);

        env
                .socketTextStream("hadoop101",9999)
                .map(line -> {
                    String[] data = line.split(",");

                    return new WaterSensor(
                            data[0],
                            Long.valueOf(data[1]),
                            Integer.valueOf(data[2])
                    );
                })
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                // 定义长度为3的基于个数的滚动窗口 因为是keyBy之后的，所以key一样的不到三条不会触发
                .countWindow(3)
                .process(new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, GlobalWindow>() {
                    @Override
                    public void process(String s,
                                        Context context,
                                        Iterable<WaterSensor> elements,
                                        Collector<String> out) throws Exception {
                        List<WaterSensor> list = AnqclnUtil.toList(elements);

                        out.collect(" key: "+s+" "+list);
                    }
                })
                .print();

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

运行结果：
在这里插入图片描述

2) 滑动窗口（Sliding Windows）

countWindow(3,2)，参数是个数滑动窗口大小和滑动步长。每两个元素产生一个新的窗口，每个窗口最多放3个元素。

  就比滚动的多了个参数，滑动步长。步长是生成新窗口的条件，而窗口大小是指这个窗口最多能放多少个元素

示例代码：

public class Flink02_Window_Count {
    public static void main(String[] args) {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInteger("rest.port",1000);
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);
        env.setParallelism(2);

        env
                .socketTextStream("hadoop101",9999)
                .map(line -> {
                    String[] data = line.split(",");

                    return new WaterSensor(
                            data[0],
                            Long.valueOf(data[1]),
                            Integer.valueOf(data[2])
                    );
                })
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                // 定义长度为3的基于个数的滚动窗口 因为是keyBy之后的，所以key一样的不到三条不会触发
//                .countWindow(3)
                // 定义一个长度为3（窗口内元素的最大个数）  每来两个2个元素滑动一次，
                .countWindow(3,2)
                .process(new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, GlobalWindow>() {
                    @Override
                    public void process(String s,
                                        Context context,
                                        Iterable<WaterSensor> elements,
                                        Collector<String> out) throws Exception {
                        List<WaterSensor> list = AnqclnUtil.toList(elements);

                        out.collect(" key: "+s+" "+list);
                    }
                })
                .print();

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

运行结果：
在这里插入图片描述

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交流有效值，峰值和平均值关系

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1&#xff0c;交流有效值&#xff0c;峰值和平均值关系&#xff1a; 2&#xff0c;根据负载&#xff0c;确定变压器满载时的输出电压&#xff1a; 1&#xff09;&#xff0c;为了使稳压芯片MIC29302输出4V&#xff0c;LDO压差 0.4V&#xff0c;整流桥压降为1V&#xff0c; 则…
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新品发布会上出现国风数字人？写实数字人定制技术助推品牌引领年轻消费市场潮流

新品发布会上出现国风数字人？写实数字人定制技术助推品牌引领年轻消费市场潮流

在小牧优品新品发布会上推出首位国风数字人潇沐&#xff0c;这是为了让年轻化、时尚化品牌特质更加呈现出来&#xff0c;聚焦年轻消费市场的一大战略。品牌结合虚拟形象3d建模技术&#xff0c;打造出符合品牌专属数字人&#xff0c;并且结合了动作捕捉技术打破行业交流壁垒&…
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深度优先搜索与动态规划|543, 124, 687

深度优先搜索与动态规划|543, 124, 687

深度优先搜索与动态规划|543. 二叉树的直径&#xff0c;124. 二叉树中的最大路径和&#xff0c;687. 最长同值路径 二叉树的直径二叉树中的最大路径和最长同值路径 二叉树的直径 好久没写二叉树了&#xff0c;主要还是看遍历的顺序是什么样的。 # Definition for a binary tr…
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模拟出栈的所有顺序（dfs+回溯）

模拟出栈的所有顺序（dfs+回溯）

题目&#xff1a; 已知某一个字母序列&#xff0c;把序列中的字母按出现顺序压入一个栈&#xff0c;在入栈的任意过程中&#xff0c;允许栈中的字母出栈&#xff0c;求所有可能的出栈顺序 示例&#xff1a; 输入abc 输出abc、acb、bac、bca、cba 代码如下 #define _CRT_SECURE…
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人工智能术语翻译（六）

人工智能术语翻译（六）

文章目录 摘要UVWXYZ 摘要 人工智能术语翻译第六部分&#xff0c;包括U、V、W、X、Y、Z开头的词汇&#xff01; U 英文术语中文翻译常用缩写备注Ugly Duckling Theorem丑小鸭定理Unbiased无偏Unbiased Estimate无偏估计Unbiased Sample Variance无偏样本方差Unconstrained …
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微服务与Nacos概述-2

微服务与Nacos概述-2

微服务间消息传递 微服务是一种软件开发架构&#xff0c;它将一个大型应用程序拆分为一系列小型、独立的服务。每个服务都可以独立开发、部署和扩展&#xff0c;并通过轻量级的通信机制进行交互。 应用开发 common模块中包含服务提供者和服务消费者共享的内容 provider模块是…
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【数学】CF1796 C

【数学】CF1796 C

Problem - 1796C - Codeforces 题意&#xff1a; 思路&#xff1a; 模拟一下样例可以发现一些规律 Code&#xff1a; #include <bits/stdc.h>#define int long longusing i64 long long;constexpr int N 1e6 10; constexpr int mod 998244353;void solve() {int l…
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搭建 Java 部署环境

搭建 Java 部署环境

yum 认识 yum yum(Yellow dog Updater, Modified)是Linux下非常常用的一种包管理器. 主要应用在Fedora, RedHat, Centos等发行版上. 包管理器就好比 "应用商店", 我们可以在应用商店上下载一些 app. yum 起到的功能和 Maven 的依赖管理功能类似. 使用 Maven 能帮…
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kubernetes pod 资源限制 探针

kubernetes pod 资源限制 探针

资源限制 当定义 Pod 时可以选择性地为每个容器设定所需要的资源数量。 最常见的可设定资源是 CPU 和内存大小&#xff0c;以及其他类型的资源。 当为 Pod 中的容器指定了 request 资源时&#xff0c;代表容器运行所需的最小资源量&#xff0c;调度器就使用该信息来决定将 Pod …
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JS逆向系列之猿人学爬虫第8题-验证码-图文点选

JS逆向系列之猿人学爬虫第8题-验证码-图文点选

题目地址 https://match.yuanrenxue.cn/match/8本题的难点就在于验证码的识别，没啥js加密，只要识别对了携带坐标就给返回数据 回过头来看验证码 这里复杂的字体比较多，人看起来都有点费劲（感觉可能对红绿色盲朋友不太又好）&#x
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为什么说Java是值传递？

为什么说Java是值传递？

值传递、引用传递 首要我们需要明确什么是值传递、什么是引用传递。 值传递&#xff1a;形参接收的是实参的拷贝&#xff08;副本&#xff09;。因此对形参的修改&#xff0c;不一定会影响实参。引用传递&#xff1a;形参接收的是实参本身&#xff0c;不会创建副本。因此对形…
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flutter 手写日历组件

flutter 手写日历组件

先看效果 直接上代码 calendar_popup_view.dart import package:flutter/material.dart; import package:intl/intl.dart;import custom_calendar.dart; import hotel_app_theme.dart;class CalendarPopupView extends StatefulWidget {const CalendarPopupView({required th…
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翻出了我当时学习的笔记来了html

翻出了我当时学习的笔记来了html

php&#xff1a;高级语言 web应用程序 万维网 浏览器中查看 apache&#xff1a;服务器 mysql&#xff1a;数据库 html 标签 css&#xff1a;层叠样式表 javascript&#xff1a;客户端脚本 js jquery mysql数据库基础 php语法基础 面向对象&#xff08;物件&#xff09; smar…
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WebRTC | 实现数据流的一对一通信

WebRTC | 实现数据流的一对一通信

目录 一、浏览器对WebRTC的支持 二、MediaStream与MediaStreamTrack 三、RTCPeerConnection 1. RTCPeerConnection与本地音视频数据绑定 2. 媒体协商SDP 3. ICE &#xff08;1&#xff09;Candidate信息 &#xff08;2&#xff09;WebRTC收集Candidate &#xff08;3&…
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LOTO示波器实测过压保护芯片LP5300工作效果

LOTO示波器实测过压保护芯片LP5300工作效果

过压保护电路是电子产品设置中经常要用到的&#xff0c;以前都是用分立元件搭的各种经典电路&#xff0c;最近LOTO虚拟示波器客户推荐了一款很便宜的集成的过压保护芯片LP5300&#xff0c;体积很小&#xff0c;使用简单&#xff0c;外接两个电容就可以了&#xff0c;下图是它的…
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linux自定义网络访问规则

linux自定义网络访问规则

1.更改防火墙默认区域为trusted firewall-cmd --set-default-zonetrusted 2.新建一个zone&#xff0c;将想要访问本机80端口的ip&#xff0c;如&#xff1a;192.168.3.99 &#xff0c;添加的这个zone中&#xff0c;同时在这个zone中放行80端口。 firewall-cmd --permanent --ne…
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django中使用bootstrap-datepicker时间插件

django中使用bootstrap-datepicker时间插件

1、插件的下载 Bootstrap Datepicker是一款基 于Bootstrap框架的日期选择控件&#xff0c;可以方便地在Web应用中添加可交互的日期选择功能。Bootstrap Datepicker拥有丰富的选项和API,支持多种日期格式&#xff0c;可以自定义样式并支持各种语言。 Bootstrap Datepicker 依赖…
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DolphinScheduler集群搭建详细笔记

DolphinScheduler集群搭建详细笔记

1.DolphinScheduler Cluster部署 1.1 集群部署规划 集群模式下&#xff0c;可配置多个Master及多个Worker。通常可配置2~3个Master&#xff0c;若干个Worker。由于集群资源有限&#xff0c;此处配置一个Master&#xff0c;三个Worker&#xff0c;集群规划如下。 主机名ip服务…
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Hybrid App 技术发展的趋势解读

Hybrid App 技术发展的趋势解读

Hybrid这个词&#xff0c;在App开发领域&#xff0c;相信大家都不陌生。Hybrid App是指介于web-app、native-app这两者之间的app&#xff0c;它虽然看上去是一个Native App&#xff0c;但只有一个UI WebView&#xff0c;里面访问的是一个Web App。Hybrid在移动领域的发展&#…
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