Flink中有哪些窗口及实现方式

x33g5p2x  于2020-09-08 发布在 Flink  
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窗口类型

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

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。

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)

flink支持在stream上的通过key去区分多个窗口

窗口的实现方式

上一张经典图:

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Tumbling Time Window

假如我们需要统计每一分钟中用户购买的商品的总数,需要将用户的行为事件按每一分钟进行切分,这种切分被成为翻滚时间窗口(Tumbling Time Window)。翻滚窗口能将数据流切分成不重叠的窗口,每一个事件只能属于一个窗口。

// 用户id和购买数量 stream
val counts: DataStream[(Int, Int)] = ...
val tumblingCnts: DataStream[(Int, Int)] = counts
  // 用userId分组
  .keyBy(0) 
  // 1分钟的翻滚窗口宽度
  .timeWindow(Time.minutes(1))
  // 计算购买数量
  .sum(1) 

Sliding Time Window

我们可以每30秒计算一次最近一分钟用户购买的商品总数。这种窗口我们称为滑动时间窗口(Sliding Time Window)。在滑窗中,一个元素可以对应多个窗口。通过使用 DataStream API,我们可以这样实现:

val slidingCnts: DataStream[(Int, Int)] = buyCnts
  .keyBy(0) 
  .timeWindow(Time.minutes(1), Time.seconds(30))
  .sum(1)

Tumbling Count Window

当我们想要每100个用户购买行为事件统计购买总数,那么每当窗口中填满100个元素了,就会对窗口进行计算,这种窗口我们称之为翻滚计数窗口(Tumbling Count Window),上图所示窗口大小为3个。通过使用 DataStream API,我们可以这样实现:

// Stream of (userId, buyCnts)
val buyCnts: DataStream[(Int, Int)] = ...

val tumblingCnts: DataStream[(Int, Int)] = buyCnts
  // key stream by sensorId
  .keyBy(0)
  // tumbling count window of 100 elements size
  .countWindow(100)
  // compute the buyCnt sum 
  .sum(1)

Session Window

在这种用户交互事件流中,我们首先想到的是将事件聚合到会话窗口中(一段用户持续活跃的周期),由非活跃的间隙分隔开。如上图所示,就是需要计算每个用户在活跃期间总共购买的商品数量,如果用户30秒没有活动则视为会话断开(假设raw data stream是单个用户的购买行为流)。Session Window 的示例代码如下:

// Stream of (userId, buyCnts)
val buyCnts: DataStream[(Int, Int)] = ...
    
val sessionCnts: DataStream[(Int, Int)] = vehicleCnts
    .keyBy(0)
    // session window based on a 30 seconds session gap interval 
    .window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(30)))
    .sum(1)

一般而言,window 是在无限的流上定义了一个有限的元素集合。这个集合可以是基于时间的,元素个数的,时间和个数结合的,会话间隙的,或者是自定义的。Flink 的 DataStream API 提供了简洁的算子来满足常用的窗口操作,同时提供了通用的窗口机制来允许用户自己定义窗口分配逻辑。

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