Flink - [04] 窗口（Windows）

题记部分

一、Flink中的窗口是什么

（1）一般真实的流都是无界的，怎样处理无界的数据？

（2）可以把无限的数据流进行切分，得到有限的数据集进行处理 —— 也就是得到有界流

（3）窗口（Window）就是将无限流切割为有限流的一种方式，它会将流数据分发到有限大小的桶（bucket）中进行分析。

二、窗口类型

（1）时间窗口（Time Window）

  ① 滚动时间窗口（tumbling time window）：.timeWindow(Time.seconds(15))

  ② 滑动时间窗口（sliding time window）：.timeWindow(Time.seconds(15),Time.seconds(5))

  ③ 会话窗口（session window）：.window(EventTimeSessionWindows.withGop(Time.minutes(10)))

（2）计数窗口（Count Window）

  ① 滚动计数窗口（tumbling count window）：.countWindow(5)

  ② 滑动计数窗口（sliding count window）：.countWindow(10,2)

2.1、滚动窗口（Tumbling Windows）

2.2、滑动窗口（Sliding Windows）

2.3、会话窗口（Session Windows）

三、Window API

（1）窗口分配器 —— window()方法

（2）我们可以用.window()来定义一个窗口，然后基于这个window去做一些聚合或者其它处理操作。

（3）window()方法必须在keyBy之后才能使用。

（4）Flink提供了更加简单的.timeWindow和.countWindow方法，用于定义时间窗口和计数窗口。

val minTempPerWindow = dataStream
    .map(r => (r.id,r.temperature))
    .keyBy(_._1)
    .timeWindow(Time.seconds(15))
    .reduce((r1,r2) => (r1._1,r2.min(r2._2)))

四、窗口分配器

（1）window()方法接收的输入参数是一个WindowAssigner

（2）WindowAssigner负责将每条输入的数据分发到正确的window中

（3）Flink提供了通用的WindowAssigner

  ① 滚动窗口（tumbling window）

  ② 滑动窗口（sliding window）

  ③ 会话窗口（session window）

  ④ 全局窗口（global window）

五、窗口函数

window function定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作，可以分为两类

（1）增量聚合函数（incremental aggregation functions）

• 每条数据到来就进行计算，保持一个简单的状态
• ReduceFunction、AggregateFunction

（2）全窗口函数（full window functions）

• 先把窗口所有数据收集起来，等到计算的时候会遍历所有数据
• ProcessWindowFunction

六、其他API

（1）.trigger()：触发器，定义window什么时候关闭，触发计算并输出结果；

（2）.evitor()：移除器，定义移除某些数据的逻辑；

（3）.allowedLateness()：允许处理迟到的数据

（4）.sideOutputLateData()：将迟到的数据放入侧输出流

（5）.getSideOutput()：获取侧输出流

— 业精于勤荒于嬉，行成于思毁于随 —