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窗口理解

窗口（Window）是处理无界流的关键所在。窗口可以将数据流装入大小有限的“桶”中，再对每个“桶”加以处理。 本文的重心将放在 Flink 如何进行窗口操作以及开发者如何尽可能地利用 Flink 所提供的功能。

对窗口的正确理解：
我们将窗口理解为一个一个的水桶，数据流（stream）就像水流，每个数据都会分发到对应的桶中，当达到结束时间时，对每个桶中收集的数据进行计算处理

注：
Flink中窗口并不是静态准备好的，而是动态创建——当有落在这个窗口区间范围的数据达到时，才创建对应的窗口

窗口的分类

按照驱动类型分

时间窗口（Time Window）

以时间来定义窗口的开始和结束，获取某一段时间内的数据（类比于我们的定时发车）

计数窗口（Count Window）

计数窗口是基于元素的个数来获取窗口，达到固定个数时就计算并关闭窗口。（类比于我们的人齐才发车）

按照窗口分配数据的规则分类

滚动窗口（Tumbling Window）

窗口之间没有重叠，也不会有间隔的首尾相撞状态，这样，每个数据都会被分到一个窗口，而且只会属于一个窗口。
滚动窗口的应用非常广泛，它可以对每个时间段做聚合统计，很多BI分析指标都可以用它来实现。

DataStream<T> input = ...;// 滚动 event-time 窗口
input.keyBy(<key selector>).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))).<windowed transformation>(<window function>);// 滚动 processing-time 窗口
input.keyBy(<key selector>).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5))).<windowed transformation>(<window function>);// 长度为一天的滚动 event-time 窗口， 偏移量为 -8 小时。
input.keyBy(<key selector>).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.days(1), Time.hours(-8))).<windowed transformation>(<window function>);

滑动窗口（Sliding Windows）

滑动窗口大小也是固定的，但是窗口之间并不是首尾相接的，而是重叠的。

DataStream<T> input = ...;// 滑动 event-time 窗口
input.keyBy(<key selector>).window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5))).<windowed transformation>(<window function>);// 滑动 processing-time 窗口
input.keyBy(<key selector>).window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5))).<windowed transformation>(<window function>);// 滑动 processing-time 窗口，偏移量为 -8 小时
input.keyBy(<key selector>).window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.hours(12), Time.hours(1), Time.hours(-8))).<windowed transformation>(<window function>);

会话窗口（Session Windows）

会话窗口，是基于“会话”（session）来对数据进行分组的，会话窗口只能基于时间来定义。

DataStream<T> input = ...;// 设置了固定间隔的 event-time 会话窗口
input.keyBy(<key selector>).window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(10))).<windowed transformation>(<window function>);// 设置了动态间隔的 event-time 会话窗口
input.keyBy(<key selector>).window(EventTimeSessionWindows.withDynamicGap((element) -> {// 决定并返回会话间隔})).<windowed transformation>(<window function>);// 设置了固定间隔的 processing-time session 窗口
input.keyBy(<key selector>).window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(10))).<windowed transformation>(<window function>);// 设置了动态间隔的 processing-time 会话窗口
input.keyBy(<key selector>).window(ProcessingTimeSessionWindows.withDynamicGap((element) -> {// 决定并返回会话间隔})).<windowed transformation>(<window function>);

全局窗口

这种窗口对全局有效，会把相同的key的所有数据分配到同一个窗口中，这种窗口没有结束时间，默认不会触发计算，如果希望对数据进行处理，需要自定义“触发器”。

DataStream<T> input = ...;input.keyBy(<key selector>).window(GlobalWindows.create()).<windowed transformation>(<window function>);

计数窗口

计数窗口概念非常简单，本身底层是基于全局窗口（Global Window）实现的。Flink为我们提供了非常方便的接口：直接调用.countWindow()方法

滚动计数窗口

滚动计数窗口只需要传入一个长整型的参数size，表示窗口的大小。

stream.keyBy(...).countWindow(10)

滑动计数窗口

与滚动计数窗口类似，不过需要在.countWindow()调用时传入两个参数：size和slide，前者表示窗口大小，后者表示滑动步长。

stream.keyBy(...).countWindow(10，3)

窗口函数（Window Functions）

定义了 window assigner 之后，我们需要指定当窗口触发之后，我们如何计算每个窗口中的数据， 这就是 window function 的职责了
窗口函数有三种：ReduceFunction、AggregateFunction 或 ProcessWindowFunction。

ReduceFunction

ReduceFunction 指定两条输入数据如何合并起来产生一条输出数据，输入和输出数据的类型必须相同。 Flink 使用 ReduceFunction 对窗口中的数据进行增量聚合。

DataStream<Tuple2<String, Long>> input = ...;input.keyBy(<key selector>).window(<window assigner>).reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() {//v1 和v2是 2个相同类型的输入参数public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> v1, Tuple2<String, Long> v2) {return new Tuple2<>(v1.f0, v1.f1 + v2.f1);}});

AggregateFunction

ReduceFunction 是 AggregateFunction 的特殊情况。 AggregateFunction 接收三个类型：输入数据的类型(IN)、累加器的类型（ACC）和输出数据的类型（OUT）。

/*** The accumulator is used to keep a running sum and a count. The {@code getResult} method* computes the average.*/
private static class AverageAggregateimplements AggregateFunction<Tuple2<String, Long>, Tuple2<Long, Long>, Double> {@Overridepublic Tuple2<Long, Long> createAccumulator() {return new Tuple2<>(0L, 0L);}@Overridepublic Tuple2<Long, Long> add(Tuple2<String, Long> value, Tuple2<Long, Long> accumulator) {return new Tuple2<>(accumulator.f0 + value.f1, accumulator.f1 + 1L);}@Overridepublic Double getResult(Tuple2<Long, Long> accumulator) {return ((double) accumulator.f0) / accumulator.f1;}@Overridepublic Tuple2<Long, Long> merge(Tuple2<Long, Long> a, Tuple2<Long, Long> b) {return new Tuple2<>(a.f0 + b.f0, a.f1 + b.f1);}
}DataStream<Tuple2<String, Long>> input = ...;input.keyBy(<key selector>).window(<window assigner>).aggregate(new AverageAggregate());

接口中有四个方法：

• createAccumulator()：创建一个累加器，这就是为聚合创建了一个初始状态，每个聚合任务只会调用一次。
• add()：将输入的元素添加到累加器中。
• getResult()：从累加器中提取聚合的输出结果。
• merge()：合并两个累加器，并将合并后的状态作为一个累加器返回。

可以看到，AggregateFunction的工作原理是：首先调用createAccumulator()为任务初始化一个状态（累加器）；而后每来一个数据就调用一次add()方法，对数据进行聚合，得到的结果保存在状态中；等到了窗口需要输出时，再调用getResult()方法得到计算结果。很明显，与ReduceFunction相同，AggregateFunction也是增量式的聚合；而由于输入、中间状态、输出的类型可以不同，使得应用更加灵活方便。

ProcessWindowFunction

ProcessWindowFunction 有能获取包含窗口内所有元素的 Iterable， 以及用来获取时间和状态信息的 Context 对象，比其他窗口函数更加灵活。 ProcessWindowFunction 的灵活性是以性能和资源消耗为代价的， 因为窗口中的数据无法被增量聚合，而需要在窗口触发前缓存所有数据。

public class WindowProcessDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env.socketTextStream("127.0.0.1", 7777).map(new WaterSensorMapFunction());KeyedStream<WaterSensor, String> keyedStream = sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId);WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> sensorWS = keyedStream.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)));sensorWS.process(new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {@Overridepublic void process(String key, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) {// 上下文可以拿到window对象，还有其他东西：侧输出流 等等long startTs = context.window().getStart();long endTs = context.window().getEnd();String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");long count = elements.spliterator().estimateSize();out.collect("key=" + key + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements);}}).print();env.execute();}
}

增量聚合和全窗口函数的结合使用

在实际应用中，我们往往希望兼具这两者的优点，把它们结合在一起使用。
我们之前在调用WindowedStream的.reduce()和.aggregate()方法时，只是简单地直接传入了一个ReduceFunction或AggregateFunction进行增量聚合。除此之外，其实还可以传入第二个参数：一个全窗口函数，可以是WindowFunction或者ProcessWindowFunction。

// ReduceFunction与WindowFunction结合
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> reduce(ReduceFunction<T> reduceFunction，WindowFunction<T，R，K，W> function) // ReduceFunction与ProcessWindowFunction结合
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> reduce(ReduceFunction<T> reduceFunction，ProcessWindowFunction<T，R，K，W> function)// AggregateFunction与WindowFunction结合
public <ACC，V，R> SingleOutputStreamOperator<R> aggregate(AggregateFunction<T，ACC，V> aggFunction，WindowFunction<V，R，K，W> windowFunction)// AggregateFunction与ProcessWindowFunction结合
public <ACC，V，R> SingleOutputStreamOperator<R> aggregate(AggregateFunction<T，ACC，V> aggFunction,ProcessWindowFunction<V，R，K，W> windowFunction)