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一、Time
在Flink的流式处理中，会涉及到时间的不同概念
Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳
Ingestion Time：是数据进入Flink的时间
Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是Processing Time。
例如一条日志进入Flink的时间为2017-11-12 10:00:00.123 到达window的系统时间为 2017-11-12 10:00:01.234，日志内容如下：
2017-11-02 18:37:15.624 INFO Fair over to rm2
对于业务来说，要统计1min内的故障日志个数，哪个时间是最有意义的？----- eventTime，因为我们要根据日志的生成时间进行统计。
如果要想聚合，不可能对无解数据流进行聚合。
二、Window
1、streaming流式计算是一种被设计用于处理处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。
Window是无限数据流处理的核心，Window将一个无限的stream拆分成有限大小的"buckets"桶，我们可以在这些桶上做计算操作。
共有两类，五种时间窗口。
2、Window类型（两类）
2.1、CountWindow：按照指定的数据条数生成一个window，与时间无关
2.2、TimeWindow：按照时间生成window。（按照Processing Time来划分Window）
对于TimeWindow和CountWindow，可以根据窗口实现原理的不同分成三类：滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）和会话窗口（Session Window）。
（1）滚动窗口（Tumbling Windows）
将数据依据固定的窗口长度对数据进行切分。
特点：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠。
滚动窗口分配器将每个元素分配到一个指定窗口大小的窗口中，滚动窗口有一个固定的大小，并且不会出现重叠。
（2）滑动窗口（Sliding Windows）
滑动窗口是固定窗口的更广义的一种形式，滑动窗口由固定的窗口长度和滑动间隔组成。
特点：时间对齐，窗口长度固定，有重叠。
滑动窗口分配器将元素分配到固定长度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。
因此，滑动窗口如果滑动参数小于窗口大小的话，窗口是可以重叠的，在这种情况下元素会被分配到多个窗口中。
使用场景：对最近一个时间段内的统计（求某接口最近5min的失败率来决定是否要报警。）
（3）会话窗口（Session Windows）
由一系列事件组合一个指定时间长度的timeout间隙组成。类似于web应用的session，也就是一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口。
特点：时间无对齐。
session 窗口分配器通过session活动来对元素进行分组，session窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的
时间周期内不再收到元素，即非活动间隔产生，那这个窗口就会关闭。一个Session窗口通过一个session间隔来配置，这个session间隔定义了非活跃周期的长度，当这个非活跃
周期产生，那么当前的session将关闭并且后续的元素将被分配到新的session窗口中去。
三、Window API
3.1、CountWindow
CountWindow根据窗口中相同key元素的数量来触发执行，执行时只计算元素数量达到窗口大小的key对应的结果。
注意：CountWindow的window_size 指的是相同key的元素的个数，不是输入的所有元素的总数。
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, KeyedStream, StreamExecutionEnvironment} /** * CountWindow 中的滚动窗口（Tumbling Windows） * 将数据依据固定的窗口长度对数据进行切分。 */ object TimeAndWindow { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val stream: DataStream[String] = env.socketTextStream("localhost",11111) val streamKeyBy: KeyedStream[(String, Long), Tuple] = stream.map(item => (item,1L)).keyBy(0) //注意：CountWindow的window_size 指的是相同key的元素的个数，不是输入的所有元素的总数。 val streamWindow: DataStream[(String, Long)] = streamKeyBy.countWindow(5) .reduce((item1, item2)=>(item1._1,item1._2+item2._2)) streamWindow.print() env.execute("TimeAndWindow") } }
3.2
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, KeyedStream, StreamExecutionEnvironment} /** * CountWindow 中的滑动窗口（Sliding Windows） * 将数据依据固定的窗口长度对数据进行切分。 */ object TimeAndWindow { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val stream: DataStream[String] = env.socketTextStream("localhost",11111) val streamKeyBy: KeyedStream[(String, Long), Tuple] = stream.map(item => (item,1L)).keyBy(0) //注意：CountWindow的window_size 指的是相同key的元素的个数，不是输入的所有元素的总数。 //满足步长，就执行一次，按第一个参数的长度 val streamWindow: DataStream[(String, Long)] = streamKeyBy.countWindow(5,2) .reduce((item1, item2)=>(item1._1,item1._2+item2._2)) streamWindow.print() env.execute("TimeAndWindow") } }
四、EventTime与Window
1、EventTime的引入
在Flink的流式处理中，绝大部分的业务都会使用eventTime，一般只在eventTime无法使用时，才会被迫使用ProcessingTime或者IngestionTime。
如果要使用EventTime，那么需要引入EventTime的时间戳，引入方式如下所示：
2、Watermark
概念：我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的，虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的
事件戳顺序来的，但是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生，所谓乱序，就是指Flink接收到的事件的先后顺序不是严格按照事件的EventTime顺序排列的。
Watermark是一种衡量Event Time进展的机制，它是数据本身的一个隐藏属性，数据本身携带着对应的Watermark。
Watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用Watermark机制结合window来实现。
数据流中的Watermark用于表示eventTime小于Watermark的数量，都已经到达了，因此，window的执行也是由Watermark触发的。
Watermark可以理解成一个延迟触发机制。我们可以设置Watermark的延时时长t，每次系统会校验已经到达的数据中最大的maxEventTime，然后认定eventTime 小于
maxEventTime-t 的所有数据都已经到达。如果有窗口的停止时间等于maxEventTime-t，那么这个窗口被触发执行。
滚动窗口/滑动窗口/会话窗口
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.{EventTimeSessionWindows, SlidingEventTimeWindows, TumblingEventTimeWindows}
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow
/**
* TimeWindow
*/
object EventTimeAndWindow {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
//开启watermark
//从调用时刻开始给env创建的每一个stream追加时间特征。
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
val stream: KeyedStream[(String, Long), Tuple] = env.socketTextStream("192.168.218.130", 1111).assignTimestampsAndWatermarks(
new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[String](Time.milliseconds(3000)) {
override def extractTimestamp(element: String): Long = {
// event word eventTime是日志生成时间，我们从日志中解析EventTime
val eventTime = element.split(" ")(0).toLong
println(eventTime)
eventTime
}
}
).map(item => (item.split(" ")(1),1L)).keyBy(0)
//加上滚动窗口，窗口大小是5s，调用window的api
// val streamWindow: WindowedStream[(String, Long), Tuple, TimeWindow] = stream.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
//滑动窗口
// val streamWindow: WindowedStream[(String, Long), Tuple, TimeWindow] = stream.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(5)))
//会话窗口
val streamWindow: WindowedStream[(String, Long), Tuple, TimeWindow] = stream.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(5)))
val streamReduce = streamWindow.reduce((item1,item2)=>(item1._1,item1._2+item2._2))
streamReduce.print()
env.execute("EventTimeAndWindow")
}
}
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ssqq5200936/p/11014296.html
