快速入门Flink (9) —— DataStream API 开发之【Time 与 Window】Alice菌的博客-

写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:https://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/
尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。我希望在最美的年华，做最好的自己！

        本文是快速入门Flink的第九篇博客，主要介绍的是关于DataStream API的开发，其中涉及到一些抽象性名词，理解起来会有点难度，希望大家认真阅读ヽ(￣▽￣)ﾉ

        码字不易，先赞后看!!!

DataStream API 开发

1、Time 与 Window

1.1 Time

        在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示：

        Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中， 每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。

        Ingestion Time：是数据进入 Flink 的时间。

        Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是 Processing Time。

        例如，一条日志进入 Flink 的时间为 2019-08-12 10:00:00.123，到达 Window 的系统时间为：

        2019-08-12 10:00:01.234，

        日志的内容如下：

        2019-08-02 18:37:15.624 INFO Fail over to rm2

        对于业务来说，要统计 1min 内的故障日志个数，哪个时间是最有意义的？—— eventTime， 因为我们要根据日志的生成时间进行统计。

1.2 Window

1.2.1 Window 概述

        Streaming 流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而 window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。

        Window 是无限数据流处理的核心，Window 将一个无限的 stream 拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。

1.2.2 Window 类型

        Window 可以分成两类：

        1) CountWindow：按照指定的数据条数生成一个 Window，与时间无关。

        2) TimeWindow：按照时间生成 Window。

        对于 TimeWindow，可以根据窗口实现原理的不同分成三类：滚动窗口（Tumbling Window）、 滑动窗口（Sliding Window）和会话窗口（Session Window）。

• 滚动窗口（Tumbling Windows）

        将数据依据固定的窗口长度对数据进行切片。

        特点：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠。

        滚动窗口分配器将每个元素分配到一个指定窗口大小的窗口中，滚动窗口有一个固定的大小，并且不会出现重叠。例如：如果你指定了一个 5 分钟大小的滚动窗口，窗口的创建如下图所示：

        适用场景：适合做 BI 统计等（做每个时间段的聚合计算）

• 滑动窗口（Sliding Windows）

        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：时间对齐，窗口长度固定，有重叠。

        滑动窗口分配器将元素分配到固定长度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。因此，滑动窗口如果滑动参数小于窗口大小的话，窗口是可以重叠的，在这种情况下元素会被分配到多个窗口中。 例如，你有 10 分钟的窗口和 5 分钟的滑动，那么每个窗口中 5 分钟的窗口里包含着上个 10 分钟产生的数据。

        如下图所示：

        适用场景：对最近一个时间段内的统计（求某接口最近 5min 的失败率来决定是否要报警）

• 会话窗口（Session Windows）

        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。

        特点：时间无对齐。

        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，相反，当它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，那个这个窗口就会关闭。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。

1.3 Window API

        下面介绍一些流数据处理中常用的一些Window API。

1.3.1 CountWindow

        CountWindow 根据窗口中相同 key 元素的数量来触发执行，执行时只计算元素数量达到窗口大小的 key 对应的结果。

        默认的 CountWindow 是一个滚动窗口，只需要指定窗口大小即可，当元素数量达到窗口大小时，就会触发窗口的执行。

        步骤：

        1.获取执行环境

        2.创建 SocketSource

        3.对 stream 进行处理并按 key 聚合

        4.countWindow 操作

        5.执行聚合操作

        6.将聚合数据输出

        7.执行程序

• 参考代码

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, KeyedStream, StreamExecutionEnvironment, WindowedStream} import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.GlobalWindow  /*  * @Author: Alice菌  * @Date: 2020/7/10 09:22  * @Description:        */ object StreamCountWindow {   def main(args: Array[String]): Unit = { // 1、创建执行环境     val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment      // 2、 构建数据源 ， 创建 SocketSource     val socketSource: DataStream[String] = senv.socketTextStream("node01",9999) // 3、 对 stream 进行处理并按 key 聚合 import org.apache.flink.api.scala._     val keyByStream: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = socketSource.flatMap(x=>x.split(" ")).map((_, 1)).keyBy(0) // 4、 引入 countWindow 操作 // 这里的 5 指的是 5 个相同的 key 的元素计算一次     val streamWindow: WindowedStream[(String, Int), Tuple, GlobalWindow] = keyByStream.countWindow(5) // 执行聚合操作     val reduceStream: DataStream[(String, Int)] = streamWindow.reduce((v1,v2) => (v1._1,v1._2 + v2._2)) // 将聚合数据输出     reduceStream.print(this.getClass.getSimpleName) // 执行程序     senv.execute("StreamCountWindow") } } 

• 演示效果

        我们打开node01节点上的9999通信端口。

        nc -lk 9999

        然后制造一些信息。

        此时观察控制台，可以发现将key的个数等于5的结果展示了出来。

1.3.2 TimeWindow

        TimeWindow 是将指定时间范围内的所有数据组成一个 window，一次对一个 window 里面的所有数据进行计算。

        Flink 默认的时间窗口根据 Processing Time 进行窗口的划分，将 Flink 获取到的数据 根据进入 Flink 的时间 划分到不同的窗口中。

        步骤：

        1.获取执行环境

        2.创建你 socket 链接获取数据

        3.进行数据转换处理并按 key 聚合

        4.引入 timeWindow

        5.执行聚合操作

        6.输出打印数据

        7.执行程序

• 参考代码

import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, KeyedStream, StreamExecutionEnvironment} import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow /*  * @Author: Alice菌  * @Date: 2020/8/10 23:53  * @Description:        */ object StreamTimeWindow {   def main(args: Array[String]): Unit = { //1.获取执行环境     val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment      //2.创建socket链接获取数据     val socketSource: DataStream[String] = senv.socketTextStream("node01", 9999) //3.进行数据转换处理并按 key 聚合     val keyByStream: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = socketSource.flatMap(x => x.split(" ")).map((_, 1)).keyBy(0) //4.引入滚动窗口     val timeWindowStream: WindowedStream[(String, Int), Tuple, TimeWindow] = keyByStream.timeWindow(Time.seconds(5)) //5.执行聚合操作     val reduceStream: DataStream[(String, Int)] = timeWindowStream.reduce( (item1, item2) => (item1._1, item1._2 + item2._2) ) //6.输出打印数据     reduceStream.print() //7.执行程序     senv.execute("StreamTimeWindow") } } 

• 演示效果

        观察程序的控制台，发现每达到5秒，就会计算一个窗口内的数据。

1.3.3 Window Reduce

        这意味着 WindowedStream → DataStream：给 window 赋一个 reduce 功能的函数，并返回一个聚合的结果。

• 参考代码

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, KeyedStream, StreamExecutionEnvironment, WindowedStream} import org.apache.flink.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow /*  * @Author: Alice菌  * @Date: 2020/8/11 09:38  * @Description:        */ object StreamReduceWindow {   def main(args: Array[String]): Unit = { // 1、 获取执行环境     val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment     // 创建 SocketSource     val stream: DataStream[String] = senv.socketTextStream("node01",9999) // 对 stream 进行处理并按 key 聚合     val streamKeyBy: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = stream.flatMap(x => x.split("0")).map(item => (item,1)).keyBy(0) // 引入时间窗口     val streamWindow: WindowedStream[(String, Int), Tuple, TimeWindow] = streamKeyBy.timeWindow(Time.seconds(5)) // 执行聚合操作     val streamReduce: DataStream[(String, Int)] = streamWindow.reduce( (item1, item2) => (item1._1, item1._2 + item2._2) ) // 将聚合数据写入文件     streamReduce.print() // 执行程序     senv.execute("StreamReduceWindow") } } 

        因为效果和上边介绍的TimeWindow是一样的，所以这里就不做演示了。

1.3.4 Window Apply

        apply 方法可以进行一些自定义处理，通过匿名内部类的方法来实现。当有一些复杂计算时使用。

用法

1. 实现一个 WindowFunction 类

2. 指定该类的泛型为 [输入数据类型, 输出数据类型, keyBy 中使用分组字段的类型, 窗 口类型]

示例

        使用 apply 方法来实现单词统计

步骤

        1) 获取流处理运行环境

        2) 构建 socket 流数据源，并指定 IP 地址和端口号

        3) 对接收到的数据转换成单词元组

        4) 使用 keyBy 进行分流（分组）

        5) 使用 timeWinodw 指定窗口的长度（每 3 秒计算一次）

        6) 实现一个 WindowFunction 匿名内部类

        ■ apply 方法中实现聚合计算

        ■ 使用 Collector.collect 收集数据

        7) 打印输出

        8) 启动执行

        9) 在 Linux 中，使用 nc -lk 端口号 监听端口，并发送单词

参考代码

import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.RichWindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.util.Collector /*  * @Author: Alice菌  * @Date: 2020/8/11 09:58  * @Description:       使用 apply 实现单词统计     apply 方法可以进行一些自定义处理，通过匿名内部类的方法来实现。     当有一些复杂计算时使用。   */ object StreamApplyWindow {   def main(args: Array[String]): Unit = { // 1、获取流处理运行环境     val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment     // 2、构建 socket 流数据源，并指定 IP 地址和端口     val textDataStream: DataStream[String] = senv.socketTextStream("node01",9999).flatMap(_.split(" ")) // 3、对接收到的数据转换成单词元组     val wordDataStream: DataStream[(String, Int)] = textDataStream.map((_,1)) // 4、使用 keyBy 进行分流（分组）     val groupedDataStream: KeyedStream[(String, Int), String] = wordDataStream.keyBy(_._1) // 5、使用 timeWindow 指定窗口的长度(每3秒计算一次)     val windowDataStream: WindowedStream[(String, Int), String, TimeWindow] = groupedDataStream.timeWindow(Time.seconds(3)) // 6、实现一个 WindowFunction 匿名内部类 /*       @tparam IN The type of the input value.  输入值的类型       * @tparam OUT The type of the output value.  输出值的类型       * @tparam KEY The type of the key.   key值的类型     * @tparam W The type of Window that this window function can be applied on.  可以应用此窗口功能的窗口类型     */     val reduceDataStream: DataStream[(String, Int)] = windowDataStream.apply(new RichWindowFunction[(String, Int), (String, Int), String, TimeWindow] { // 自定义操作，在apply 方法中实现数据的聚合       override def apply(key: String, window: TimeWindow, input: Iterable[(String, Int)], out: Collector[(String, Int)]): Unit = {          val tuple: (String, Int) = input.reduce((t1, t2) => { (t1._1, t1._2 + t2._2) }) // 将要返回的数据收集起来，发送回去         out.collect(tuple) } }) // 打印结果     reduceDataStream.print() // 执行程序     senv.execute("StreamApplyWindow") } } 

        同上，效果和上边介绍的TimeWindow是一样的，所以这里就不做演示了。

1.3.5 Window Fold

        WindowedStream → DataStream：给窗口赋一个 fold 功能的函数，并返回一个 fold 后的结果。

参考代码

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment} import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow  /*  * @Author: Alice菌  * @Date: 2020/8/11 10:31  * @Description:   */ object StreamFoldWindow {   def main(args: Array[String]): Unit = { // 1、获取执行环境     val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment     // 创建 SocketSource     val stream: DataStream[String] = senv.socketTextStream("node01",9999) // 对 stream 进行处理并按 key 聚合     val streamKeyBy: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = stream.flatMap(x => x.split(" ")).map((_,1)).keyBy(0) // 引入滚动窗口     val streamWindow: WindowedStream[(String, Int), Tuple, TimeWindow] = streamKeyBy.timeWindow(Time.seconds(3)) // 执行 fold 操作     val streamFold: DataStream[Int] = streamWindow.fold(100) { (begin, item) => begin + item._2     } // 将聚合数据写入文件     streamFold.print() // 执行程序     senv.execute("StreamFoldWindow") } } 

演示效果

客户端

程序控制台

1.3.6 Aggregation on Window

        WindowedStream → DataStream：对一个 window 内的所有元素做聚合操作。min 和 minBy 的区别是 min 返回的是最小值，而 minBy 返回的是包含最小值字段的元素(同样的原理适 用于 max 和 maxBy)。

参考代码

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment} import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow  /*  * @Author: Alice菌  * @Date: 2020/8/11 16:21  * @Description:        */ object StreamAggregationWindow {   def main(args: Array[String]): Unit = { // 获取执行环境     val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment     // 创建 SocketSource     val socketStream: DataStream[String] = senv.socketTextStream("node01",9999) // 对 stream 进行处理并按 key 聚合     val keyByStream: KeyedStream[(String, String), Tuple] = socketStream.map(item => (item.split(" ")(0),item.split(" ")(1))).keyBy(0) // 引入滚动窗口     val streamWindow: WindowedStream[(String, String), Tuple, TimeWindow] = keyByStream.timeWindow(Time.seconds(5)) // 执行聚合操作     val streamMax: DataStream[(String, String)] = streamWindow.max(1) // 将聚合数据输出     streamMax.print() // 执行程序     senv.execute("StreamAggregationWindow") } } 

演示效果

客户端

程序控制台

小结

        本篇博客主要为大家介绍了Flink流处理DataStreamAPI 开发中，关于 【Time与Window】方面的知识内容，下一篇博客将为大家介绍同系列 【EventTime 与 Window】，敬请期待😎

        如果以上过程中出现了任何的纰漏错误，烦请大佬们指正😅

        受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得关注支持一波🙏

        希望我们都能在学习的道路上越走越远😉