2.4 Apache Flink Time 与 Window

1. Time

在Flink的流式处理中，会涉及到时间的不一样概念，以下图所示：

• Event Time：是事件建立的时间。它一般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本身的生成时间，Flink经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：是每个执行基于时间操做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2018-11-12 10:00:00.123，到达Window的系统时间为2018-11-12 10:00:01.234，日志的内容以下： 2018-11-02 18:37:15.624 INFO Fail over to rm2

对于业务来讲，要统计1min内的故障日志个数，哪一个时间是最有意义的？—— eventTime，由于咱们要根据日志的生成时间进行统计。

2. Window

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加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拆分红有限大小的”buckets”桶，咱们能够在这些桶上作计算操做。

2.2 Window 类型

Window能够分红两类：

• CountWindow：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关。
• TimeWindow：按照时间生成Window。

对于TimeWindow 和 CountWindow，能够根据窗口实现原理的不一样分红：滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window），另外还有会话窗口（Session Window）。

(1) 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。

特色：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠。

滚动窗口分配器将每一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，而且不会出现重叠。例如：若是你指定了一个5分钟大小的滚动窗口，窗口的建立以下图所示：

适用场景：适合作BI统计等（作每一个时间段的聚合计算）。

（2）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。

特色：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，与滚动窗口相似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另外一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。所以，滑动窗口若是滑动参数小于窗口大小的话，窗口是能够重叠的，在这种状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，那么每一个窗口中5分钟的窗口里包含着上个10分钟产生的数据，以下图所示：

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）。

（3）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，相似于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。

特色：时间无对齐。

session窗口分配器经过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状况，相反，当它在一个固定的时间周期内再也不收到元素，即非活动间隔产生，那个这个窗口就会关闭。一个session窗口经过一个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将关闭而且后续的元素将被分配到新的session窗口中去。

3. Window API

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。

注意：CountWindow的window_size指的是相同Key的元素的个数，不是输入的全部元素的总数。

（1）滚动窗口（Tumbling Windows）

默认的CountWindow是一个滚动窗口，只须要指定窗口大小便可，当元素数量达到窗口大小时，就会触发窗口的执行。

// 获取执行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

// 建立SocketSource
val stream = env.socketTextStream("localhost", 11111)

// 对Stream进行处理并按key聚合
val streamKeyBy = stream.map(item => (item.split(" ")(0), item.split(" ")(1).toLong)).keyBy(0)

// 引入滚动窗口
// 这里的5指的是5个相同key的元素计算一次
val streamWindow = streamKeyBy.countWindow(5)

// 执行聚合操做
val streamReduce = streamWindow.reduce(
  (item1, item2) => (item1._1, item1._2 + item2._2)
)

// 将聚合操做写入文件
streamReduce.print()

// 执行程序
env.execute("TumbingWindow")
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（2）滑动窗口（Sliding Windows）

滑动窗口和滚动窗口的函数名是彻底一致的，只是在传参数时须要传入两个参数，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。

// 获取执行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
// 建立SocketSource
val stream = env.socketTextStream("localhost", 11111)
 
// 对stream进行处理并按key聚合
val streamKeyBy = stream.map(item => (item.split(" ")(0), item.split(" ")(1).toLong)).keyBy(0)
 
// 引入滚动窗口
// 当相同key的元素个数达到2个时，触发窗口计算，计算的窗口范围为5
val streamWindow = streamKeyBy.countWindow(5,2)
 
// 执行聚合操做
val streamReduce = 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
env.execute("TumblingWindow")
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3.2 TimeWindow

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

（1）滚动窗口（Tumbling Windows）

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的时间划分到不一样的窗口中。

// 获取执行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

// 建立SocketSource
val stream = env.socketTextStream("localhost", 11111)

// 对stream进行处理并按key聚合
val streamKeyBy = stream.map(item => (item, 1)).keyBy(0)

// 引入时间窗口
val streamWindow = streamKeyBy.timeWindow(Time.seconds(5))

// 执行聚合操做
val streamReduce = 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
env.execute("TimeWindow")
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时间间隔能够经过Time.milliseconds(x)，Time.seconds(x)，Time.minutes(x)等其中的一个来指定。

(2) 滑动窗口（SlidingEventTimeWindows）

滑动窗口和滚动窗口的函数名是彻底一致的，只是在传参数时须要传入两个参数，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内的全部元素。

// 获取执行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
// 建立SocketSource
val stream = env.socketTextStream("localhost", 11111)
 
// 对stream进行处理并按key聚合
val streamKeyBy = stream.map(item => (item, 1)).keyBy(0)
 
// 引入滚动窗口
val streamWindow = streamKeyBy.timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(2))
 
// 执行聚合操做
val streamReduce = 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
env.execute("TumblingWindow")
复制代码

时间间隔能够经过Time.milliseconds(x)，Time.seconds(x)，Time.minutes(x)等其中的一个来指定。

3.3 Window Reduce

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

// 获取执行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
// 建立SocketSource
val stream = env.socketTextStream("localhost", 11111)
 
// 对stream进行处理并按key聚合
val streamKeyBy = stream.map(item => (item, 1)).keyBy(0)
 
// 引入时间窗口
val streamWindow = streamKeyBy.timeWindow(Time.seconds(5))
 
// 执行聚合操做
val streamReduce = 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
env.execute("TumblingWindow")
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3.4 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。

// 获取执行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
// 建立SocketSource
val stream = env.socketTextStream("localhost", 11111,'\n',3)
 
// 对stream进行处理并按key聚合
val streamKeyBy = stream.map(item => (item, 1)).keyBy(0)
 
// 引入滚动窗口
val streamWindow = streamKeyBy.timeWindow(Time.seconds(5))
 
// 执行fold操做
val streamFold = streamWindow.fold(100){
  (begin, item) =>
     begin + item._2
}
 
// 将聚合数据写入文件
streamFold.print()
 
// 执行程序
env.execute("TumblingWindow")
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3.5 Aggregation on Window

WindowedStream → DataStream：对一个window内的全部元素作聚合操做。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(一样的原理适用于 max 和 maxBy)。

// 获取执行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
// 建立SocketSource
val stream = env.socketTextStream("localhost", 11111)
 
// 对stream进行处理并按key聚合
val streamKeyBy = stream.map(item => (item.split(" ")(0), item.split(" ")(1))).keyBy(0)
 
// 引入滚动窗口
val streamWindow = streamKeyBy.timeWindow(Time.seconds(5))
 
// 执行聚合操做
val streamMax = streamWindow.max(1)
 
// 将聚合数据写入文件
streamMax.print()
 
// 执行程序
env.execute("TumblingWindow")
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