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flink---window

article 2024/9/23 19:23:21

Window介绍

DataStream:

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/dev/datastream/operators/windows/

SQL:

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/dev/table/sql/queries/window-tvf/

1、为什么需要Window?

在实时计算领域, 经常会有如下的需求:

每隔xx时间, 计算最近xx时间的数据,

如:

每隔10min,计算最近24h的热搜词

每隔5s,计算最近1min的股票行情数据

每隔10min,计算最近1h的广告点击量

....

这些实时需求的实现就需要借助窗口!

2、Window有哪些控制属性?

为了完成上面提到的需求, 需要使用窗口来完成, 但是窗口需要有如下的属性才可以

窗口的长度(大小): 决定了要计算最近多长时间的数据

窗口的间隔: 决定了每隔多久计算一次

3、基于时间的滑动和滚动窗口

窗口的长度(大小) > 窗口的间隔 : 如每隔5s, 计算最近10s的数据【滑动窗口】

窗口的长度(大小) = 窗口的间隔: 如每隔10s,计算最近10s的数据【滚动窗口】

窗口的长度(大小) < 窗口的间隔: 每隔15s,计算最近10s的数据【没有名字,不用】

滚动窗口 Tumble （DataStream Tumbling Window）

滑动窗口 HOP （DataStream Sliding Window）

累积窗口 Cumulate (DataStream没有)

在实际应用中还会遇到这样一类需求：我们的统计周期可能较长，因此希望中间每隔一段时间就输出一次当前的统计值；与滑动窗口不同的是，在一个统计周期内，我们会多次输出统计值，它们应该是不断叠加累积的。这种特殊的窗口就叫作“累积窗口”（Cumulate Window），它会在一定的统计周期内进行累积计算。累积窗口中有两个核心的参数：最大窗口长度（max window size）和累积步长（step）。所谓的最大窗口长度其实就是我们所说的“统计周期”，最终目的就是统计这段时间内的数据。开始时，创建的第一个窗口大小就是步长 step；之后的每个窗口都会在之前的基础上再扩展 step 的长度，直到达到最大窗口长度。在 SQL 中可以用 CUMULATE()函数来定义，具体如下：

CUMULATE(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '1' HOURS, INTERVAL '1' DAYS))

这里我们基于时间属性 ts，在表 EventTable 上定义了一个统计周期为 1 天、累积步长为 1 小时的累积窗口。注意第三个参数为步长 step ，第四个参数则是最大窗口长度。

4、processTime Window

/**
 *
 * {"username":"zs","price":20}
 * {"username":"lisi","price":15}
 * {"username":"lisi","price":20}
 * {"username":"zs","price":20}
 * {"username":"zs","price":20}
 * {"username":"zs","price":20}
 * {"username":"zs","price":20}
 *
 */
 //窗口触发的条件  1. 系统时间大于等于窗口的结束时间   2. 窗口内有数据
//滚动窗口 TUMBLE(TABLE KafkaTable, DESCRIPTOR(event_time), INTERVAL '10' SECOND)
//滑动窗口 :每隔10秒，计算最近10秒数据。统计每个用户在最近10秒消费的次数和总金额
CREATE TABLE KafkaTable ( 
  `username`    STRING, 
  `price`       INT, 
  `event_time`  as proctime()     -- 计算列
) WITH ( 
  'connector' = 'kafka', 
  'topic' = 'topic1', 
  'properties.bootstrap.servers' = 'hadoop11:9092,hadoop12:9092,hadoop13:9092', 
  'properties.group.id' = 'testGroup', 
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset', 
  'format' = 'json' 
);
select username,window_start,window_end,count(*) cnt,sum(price) total_price
from table(TUMBLE(TABLE KafkaTable, DESCRIPTOR(event_time), INTERVAL '10' SECOND))
group by username,window_start,window_end;

//滑动窗口：每隔30秒，计算最近1分钟每隔用户消费次数和消费总金额。
CREATE TABLE KafkaTable ( 
  `username`    STRING, 
  `price`       INT, 
  `event_time`  as proctime()     -- 计算列
) WITH ( 
  'connector' = 'kafka', 
  'topic' = 'topic1', 
  'properties.bootstrap.servers' = 'hadoop11:9092,hadoop12:9092,hadoop13:9092', 
  'properties.group.id' = 'testGroup', 
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset', 
  'format' = 'json' 
);
select username,window_start,window_end,count(*) cnt,sum(price) total_price
from table(HOP(TABLE KafkaTable, DESCRIPTOR(event_time), INTERVAL '30' SECOND, INTERVAL '60' SECOND))
group by username,window_start,window_end;

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http://www.kler.cn/news/293653.html