Flink的Windows

在讲解windows的众多操作之前，需要讲解一个概念：

源源不断的数据流是无法进行统计工作的，因为数据流没有边界，就无法统计到底有多少数据经过了这个流。也无法统计数据流中的最大值，最小值，平均值，累加值等信息。

如果在数据流上，截取固定大小的一部分，这部分是可以进行统计的。 截取方式主要有两种，

关于window的理论+实践

tumbling-time-window (无重叠数据)

1.红绿灯路口会有汽车通过，一共会有多少汽车通过，无法计算。因为车流源源不断，计算没有边界。

2.统计每15秒钟通过红路灯的汽车数量，第一个15秒为2辆，第二个15秒为3辆，第三个15秒为1辆。。。

1.发送命令
nc -lk 9999

2.发送内容
9,3
9,2
9,7
4,9
2,6
1,5
2,3
5,7
5,4

代码：

object Window {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO time-window
    //1.创建运行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    //2.定义数据流来源
    val text = env.socketTextStream("localhost", 9999)

    //3.转换数据格式，text->CarWc
    case class CarWc(sensorId: Int, carCnt: Int)
    val ds1: DataStream[CarWc] = text.map {
      line => {
        val tokens = line.split(",")
        CarWc(tokens(0).trim.toInt, tokens(1).trim.toInt)
      }
    }

    //4.执行统计操作，每个sensorId一个tumbling窗口，窗口的大小为5秒
    //也就是说，每5秒钟统计一次，在这过去的5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量。
    val ds2: DataStream[CarWc] = ds1
      .keyBy("sensorId")
      .timeWindow(Time.seconds(5))
      .sum("carCnt")

    //5.显示统计结果
    ds2.print()

    //6.触发流计算
    env.execute(this.getClass.getName)

  }
}

sliding-time-window (有重叠数据)

//TODO 2.tumbling-time-window（有重叠）
//1.创建运行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

//2.定义数据流来源
val text = env.socketTextStream("localhost", 9999)

//3.转换数据格式，text->CarWc
case class CarWc(sensorId: Int, carCnt: Int)
val ds1: DataStream[CarWc] = text.map {
  line => {
    val tokens = line.split(",")
    CarWc(tokens(0).trim.toInt, tokens(1).trim.toInt)
  }
}
//4.执行统计操作，每个sensorId一个sliding窗口，窗口时间10秒,滑动时间5秒
//也就是说，每5秒钟统计一次，在这过去的10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量。
val ds2: DataStream[CarWc] = ds1
  .keyBy("sensorId")
  .timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds(5))
  .sum("carCnt")

//5.显示统计结果
ds2.print()

//6.触发流计算
env.execute(this.getClass.getName)

tumbling-count-window (无重叠数据)

按照个数进行统计，比如：

每个路口分别统计，收到关于它的5条消息时统计在最近5条消息中，各自路口通过的汽车数量

1.发送命令
nc -lk 9999
2.发送内容
9,3
9,2
9,7
4,9
2,6
1,5
2,3
5,7
5,4

//TODO tumbling-count-window (无重叠数据)
//1.创建运行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

//2.定义数据流来源
val text = env.socketTextStream("localhost", 9999)

//3.转换数据格式，text->CarWc
case class CarWc(sensorId: Int, carCnt: Int)
val ds1: DataStream[CarWc] = text.map {
  (f) => {
    val tokens = f.split(",")
    CarWc(tokens(0).trim.toInt, tokens(1).trim.toInt)
  }
}
//4.执行统计操作，每个sensorId一个tumbling窗口，窗口的大小为5
//按照key进行收集，对应的key出现的次数达到5次作为一个结果
val ds2: DataStream[CarWc] = ds1
  .keyBy("sensorId")
  .countWindow(5)
  .sum("carCnt")

//5.显示统计结果
ds2.print()

//6.触发流计算
env.execute(this.getClass.getName)

sliding-count-window (有重叠数据)

同样也是窗口长度和滑动窗口的操作：窗口长度是5，滑动长度是3

//TODO sliding-count-window（有重叠）
//1.创建运行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

//2.定义数据流来源
val text = env.socketTextStream("localhost", 9999)

//3.转换数据格式，text->CarWc
case class CarWc(sensorId: Int, carCnt: Int)
val ds1: DataStream[CarWc] = text.map {
  (f) => {
    val tokens = f.split(",")
    CarWc(tokens(0).trim.toInt, tokens(1).trim.toInt)
  }
}
//4.执行统计操作，每个sensorId一个sliding窗口，窗口大小3条数据,窗口滑动为3条数据
//也就是说，每个路口分别统计，收到关于它的3条消息时统计在最近5条消息中，各自路口通过的汽车数量
val ds2: DataStream[CarWc] = ds1
  .keyBy("sensorId")
  .countWindow(5, 3)
  .sum("carCnt")

//5.显示统计结果
ds2.print()

//6.触发流计算
env.execute(this.getClass.getName)

window总结

1.flink支持两种划分窗口的方式（time和count）

如果根据时间划分窗口，那么它就是一个time-window

如果根据数据划分窗口，那么它就是一个count-window

2.flink支持窗口的两个重要属性（size和interval）

如果size=interval,那么就会形成tumbling-window(无重叠数据)

如果size>interval,那么就会形成sliding-window(有重叠数据)

如果size<interval,那么这种窗口将会丢失数据。比如每5秒钟，统计过去3秒的通过路口汽车的数据，将会漏掉2秒钟的数据。

3.通过组合可以得出四种基本窗口

time-tumbling-window 无重叠数据的时间窗口，设置方式举例：timeWindow(Time.seconds(5))

time-sliding-window 有重叠数据的时间窗口，设置方式举例：timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(3))

count-tumbling-window无重叠数据的数量窗口，设置方式举例：countWindow(5)

count-sliding-window 有重叠数据的数量窗口，设置方式举例：countWindow(5,3)