大数据培训课程之Window API

发布时间:2020年06月03日作者:atguigu浏览次数:627

Window API

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。

  1. 滚动窗口

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。

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时间间隔可以通过Time.milliseconds(x),Time.seconds(x),Time.minutes(x)等其中的一个来指定。

  • 滑动窗口(SlidingEventTimeWindows)

滑动窗口和滚动窗口的函数名是完全一致的,只是在传参数时需要传入两个参数,一个是window_size,一个是sliding_size。

下面代码中的sliding_size设置为了2s,也就是说,窗口每2s就计算一次,每一次计算的window范围是5s内的所有元素。

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时间间隔可以通过Time.milliseconds(x),Time.seconds(x),Time.minutes(x)等其中的一个来指定。

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

注意:CountWindow的window_size指的是相同Key的元素的个数,不是输入的所有元素的总数

  1. 滚动窗口

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。

  • 滑动窗口

滑动窗口和滚动窗口的函数名是完全一致的,只是在传参数时需要传入两个参数,一个是window_size,一个是sliding_size。

下面代码中的sliding_size设置为了2,也就是说,每收到两个相同key的数据就计算一次,每一次计算的window范围是5个元素。

val keyedStream: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = startUplogDstream.map(startuplog=>(startuplog.ch,1)).keyBy(0)
//每当某一个key的个数达到2的时候,触发计算,计算最近该key最近10个元素的内容
val windowedStream: WindowedStream[(String, Int), Tuple, GlobalWindow] = keyedStream.countWindow(10,2)
val sumDstream: DataStream[(String, Int)] = windowedStream.sum(1)  

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