Flink笔记整理（四）

Flink笔记整理（四）

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六、Flink中的时间和窗口

Flink是一个批流一体的框架，Flink的批处理就是借助其中的窗口功能实现。
在批处理统计中，我们可以等待一批数据都到齐后，统一处理。但是在实时处理统计中，我们是来一条就得处理一条，那么我们怎么统计最近一段时间内的数据呢？引入“窗口”。所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。接下来我们就深入了解一下Flink中的时间语义和窗口的应用。

6.1 窗口（Window）

窗口的概念

Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。

注意：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。另外，这里我们认为到达窗口结束时间时，窗口就触发计算并关闭，事实上“触发计算”和“窗口关闭”两个行为也可以分开，这部分内容我们会在后面详述。

窗口的分类

窗口的分类

窗口API概览

窗口API概览

窗口分配器

定义窗口分配器（Window Assigners）是构建窗口算子的第一步，它的作用就是定义数据应该被“分配”到哪个窗口。所以可以说，窗口分配器其实就是在指定窗口的类型。窗口分配器最通用的定义方式，就是调用.window()方法。这个方法需要传入一个WindowAssigner作为参数，返回WindowedStream。如果是非按键分区窗口，那么直接调用.windowAll()方法，同样传入一个WindowAssigner，返回的是AllWindowedStream。窗口按照驱动类型可以分成时间窗口和计数窗口，而按照具体的分配规则，又有滚动窗口、滑动窗口、会话窗口、全局窗口四种。除去需要自定义的全局窗口外，其他常用的类型Flink中都给出了内置的分配器实现，我们可以方便地调用实现各种需求。
窗口分配器

窗口函数（Window Functions）

窗口函数定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作，根据处理的方式可以分为两类：增量聚合函数和全窗口函数。
窗口函数

6.2 时间语义（事件时间 or 处理时间）

在实际应用中，事件时间语义会更为常见。一般情况下，业务日志数据中都会记录数据生成的时间戳（timestamp），它就可以作为事件时间的判断基础。在Flink中，由于处理时间比较简单，早期版本默认的时间语义是处理时间；而考虑到事件时间在实际应用中更为广泛，从Flink1.12版本开始，Flink已经将事件时间作为默认的时间语义了。

6.3 水位线（Watermark）

水位线

6.4 基于时间的合流——双流联结（Join）

可以发现，根据某个key合并两条流，与关系型数据库中表的join操作非常相近。事实上，Flink中两条流的connect操作，就可以通过keyBy指定键进行分组后合并，实现了类似于SQL中的join操作；另外connect支持处理函数，可以使用自定义实现各种需求，其实已经能够处理双流join的大多数场景。

不过处理函数是底层接口，所以尽管connect能做的事情多，但在一些具体应用场景下还是显得太过抽象了。比如，如果我们希望统计固定时间内两条流数据的匹配情况，那就需要自定义来实现——其实这完全可以用窗口（window）来表示。为了更方便地实现基于时间的合流操作，Flink的DataStrema API提供了内置的join算子。

基于时间的合流——双流联结（Join）

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总结