1. Time与Window

1.1 Time

在Flink的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示：

flink限制print数量 flink print 输出内容的含义_Time


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，日志的内容如下：
2017-11-02 18:37:15.624 INFO Fail 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。

1.2 Window

1.2.1 Window概述

streaming流式计算是一种被设计用于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。

1.2.2 Window类型

Window可以分成两类：
CountWindow：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关。
TimeWindow：按照时间生成Window。
对于TimeWindow，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）。

1.2.2.1. 滚动窗口（Tumbling Windows）

将数据依据固定的窗口长度对数据进行切片。
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。

例如：如果你指定了一个5分钟大小的滚动窗口，窗口的创建如下图所示：

flink限制print数量 flink print 输出内容的含义_flink限制print数量_02


适用场景：适合做BI统计等（做每个时间段的聚合计算）。

1.2.2.2. 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。

例如，你有10分钟的窗口和5分钟的滑动，那么每个窗口中5分钟的窗口里包含着上个10分钟产生的数据，如下图所示：

flink限制print数量 flink print 输出内容的含义_flink_03


适用场景：

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）。

1.2.2.3. 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，那个这个窗口就会关闭。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。

flink限制print数量 flink print 输出内容的含义_数据_04

1.3 Window API

1.3.1 TimeWindow

TimeWindow是将指定时间范围内的所有数据组成一个window，一次对一个window里面的所有数据进行计算。

1.3.1.1. 滚动窗口

Flink默认的时间窗口根据Processing Time 进行窗口的划分，将Flink获取到的数据根据进入Flink的时间划分到不同的窗口中。

val keyedStream: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = startUplogDstream.map(startuplog=>(startuplog.ch,1)).keyBy(0)
//每10统计一次各个渠道的计数
val windowedStream: WindowedStream[(String, Int), Tuple, TimeWindow] = keyedStream.timeWindow(Time.seconds(10))
val sumDstream: DataStream[(String, Int)] = windowedStream.sum(1)

时间间隔可以通过Time.milliseconds(x)，Time.seconds(x)，Time.minutes(x)等其中的一个来指定。

1.3.1.2. 滑动窗口（SlidingEventTimeWindows）

滑动窗口和滚动窗口的函数名是完全一致的，只是在传参数时需要传入两个参数，一个是window_size，一个是sliding_size。
下面代码中的sliding_size设置为了2s，也就是说，窗口每2s就计算一次，每一次计算的window范围是5s内的所有元素。

val keyedStream: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = startUplogDstream.map(startuplog=>(startuplog.ch,1)).keyBy(0)
//每5秒统计一次最近10秒的各个渠道的计数
val windowedStream: WindowedStream[(String, Int), Tuple, TimeWindow] = keyedStream.timeWindow(Time.seconds(10),Time.seconds(5))
val sumDstream: DataStream[(String, Int)] = windowedStream.sum(1)

时间间隔可以通过Time.milliseconds(x)，Time.seconds(x)，Time.minutes(x)等其中的一个来指定。

1.3.2 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。

1.3.2.1 滚动窗口

默认的CountWindow是一个滚动窗口，只需要指定窗口大小即可，当元素数量达到窗口大小时，就会触发窗口的执行。

val keyedStream: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = startUplogDstream.map(startuplog=>(startuplog.ch,1)).keyBy(0)
 //每当某一个key的个数达到10的时候，显示出来
 val windowedStream: WindowedStream[(String, Int), Tuple, GlobalWindow] = keyedStream.countWindow(10)
 val sumDstream: DataStream[(String, Int)] = windowedStream.sum(1)
1.3.2.2 滑动窗口

滑动窗口和滚动窗口的函数名是完全一致的，只是在传参数时需要传入两个参数，一个是window_size，一个是sliding_size。
下面代码中的sliding_size设置为了2，也就是说，每收到两个相同key的数据就计算一次，每一次计算的window范围是5个元素。

val keyedStream: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = startUplogDstream.map(startuplog=>(startuplog.ch,1)).keyBy(0)
//每当某一个key的个数达到2的时候,触发计算，计算最近该key最近10个元素的内容
val windowedStream: WindowedStream[(String, Int), Tuple, GlobalWindow] = keyedStream.countWindow(10,2)
val sumDstream: DataStream[(String, Int)] = windowedStream.sum(1)

2. EventTime与Window

2.1 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的时间属性，引入方式如下所示：

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

// 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)

2.2 Watermark

2.2.1 基本概念

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时间顺序来的，但是也不排除由于网络、分布式等原因，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Event Time顺序排列的。

flink限制print数量 flink print 输出内容的含义_数据_05


那么此时出现一个问题，一旦出现乱序，如果只根据eventTime决定window的运行，我们不能明确数据是否全部到位，但又不能无限期的等下去，此时必须要有个机制来保证一个特定的时间后，必须触发window去进行计算了，这个特别的机制，就是Watermark。

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timestamp小于Watermark的数据，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。

有序流的Watermarker如下图所示：（Watermark设置为0）

flink限制print数量 flink print 输出内容的含义_flink_06


乱序流的Watermarker如下图所示：（Watermark设置为2）

flink限制print数量 flink print 输出内容的含义_flink_07


当Flink接收到每一条数据时，都会产生一条Watermark，这条Watermark就等于当前所有到达数据中的maxEventTime - 延迟时长，也就是说，Watermark是由数据携带的，一旦数据携带的Watermark比当前未触发的窗口的停止时间要晚，那么就会触发相应窗口的执行。由于Watermark是由数据携带的，因此，如果运行过程中无法获取新的数据，那么没有被触发的窗口将永远都不被触发。

上图中，我们设置的允许最大延迟到达时间为2s，所以时间戳为7s的事件对应的Watermark是5s，时间戳为12s的事件的Watermark是10s，如果我们的窗口1是1s5s，窗口2是6s10s，那么时间戳为7s的事件到达时的Watermarker恰好触发窗口1，时间戳为12s的事件到达时的Watermark恰好触发窗口2。

Watermark 就是触发前一窗口的“关窗时间”，一旦触发关门那么以当前时刻为准在窗口范围内的所有所有数据都会收入窗中。
只要没有达到水位那么不管现实中的时间推进了多久都不会触发关窗。

2.2.2 Watermark的引入

val textWithEventTimeDstream: DataStream[(String, Long, Int)] = textWithTsDstream.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[(String, Long, Int)](Time.milliseconds(1000)) {
  override def extractTimestamp(element: (String, Long, Int)): Long = {

   return  element._2
  }
})

2.3 EvnetTimeWindow API

2.3.1 滚动窗口（TumblingEventTimeWindows）

def main(args: Array[String]): Unit = {
    //  环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
    env.setParallelism(1)

    val dstream: DataStream[String] = env.socketTextStream("hadoop1",7777)



    val textWithTsDstream: DataStream[(String, Long, Int)] = dstream.map { text =>
      val arr: Array[String] = text.split(" ")
      (arr(0), arr(1).toLong, 1)
    }
    val textWithEventTimeDstream: DataStream[(String, Long, Int)] = textWithTsDstream.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[(String, Long, Int)](Time.milliseconds(1000)) {
      override def extractTimestamp(element: (String, Long, Int)): Long = {

       return  element._2
      }
    })

    val textKeyStream: KeyedStream[(String, Long, Int), Tuple] = textWithEventTimeDstream.keyBy(0)
    textKeyStream.print("textkey:")

    val windowStream: WindowedStream[(String, Long, Int), Tuple, TimeWindow] = textKeyStream.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(2)))

    val groupDstream: DataStream[mutable.HashSet[Long]] = windowStream.fold(new mutable.HashSet[Long]()) { case (set, (key, ts, count)) =>
      set += ts
    }

    groupDstream.print("window::::").setParallelism(1)

    env.execute()

  }
}

结果是按照Event Time的时间窗口计算得出的，而无关系统的时间（包括输入的快慢）

2.3.2 滑动窗口（SlidingEventTimeWindows）

def main(args: Array[String]): Unit = {
  //  环境
  val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

  env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
  env.setParallelism(1)

  val dstream: DataStream[String] = env.socketTextStream("hadoop1",7777)



  val textWithTsDstream: DataStream[(String, Long, Int)] = dstream.map { text =>
    val arr: Array[String] = text.split(" ")
    (arr(0), arr(1).toLong, 1)
  }
  val textWithEventTimeDstream: DataStream[(String, Long, Int)] = textWithTsDstream.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[(String, Long, Int)](Time.milliseconds(1000)) {
    override def extractTimestamp(element: (String, Long, Int)): Long = {

     return  element._2
    }
  })

  val textKeyStream: KeyedStream[(String, Long, Int), Tuple] = textWithEventTimeDstream.keyBy(0)
  textKeyStream.print("textkey:")

  val windowStream: WindowedStream[(String, Long, Int), Tuple, TimeWindow] = textKeyStream.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(2),Time.milliseconds(500)))

  val groupDstream: DataStream[mutable.HashSet[Long]] = windowStream.fold(new mutable.HashSet[Long]()) { case (set, (key, ts, count)) =>
    set += ts
  }

  groupDstream.print("window::::").setParallelism(1)

  env.execute()
}

2.3.3 会话窗口（EventTimeSessionWindows）

相邻两次数据的EventTime的时间差超过指定的时间间隔就会触发执行。如果加入Watermark， 会在符合窗口触发的情况下进行延迟。到达延迟水位再进行窗口触发。

def main(args: Array[String]): Unit = {
    //  环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
    env.setParallelism(1)

    val dstream: DataStream[String] = env.socketTextStream("hadoop1",7777)



    val textWithTsDstream: DataStream[(String, Long, Int)] = dstream.map { text =>
      val arr: Array[String] = text.split(" ")
      (arr(0), arr(1).toLong, 1)
    }
    val textWithEventTimeDstream: DataStream[(String, Long, Int)] = textWithTsDstream.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[(String, Long, Int)](Time.milliseconds(1000)) {
      override def extractTimestamp(element: (String, Long, Int)): Long = {

       return  element._2
      }
    })

    val textKeyStream: KeyedStream[(String, Long, Int), Tuple] = textWithEventTimeDstream.keyBy(0)
    textKeyStream.print("textkey:")

    val windowStream: WindowedStream[(String, Long, Int), Tuple, TimeWindow] = textKeyStream.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.milliseconds(500)) )

 

    windowStream.reduce((text1,text2)=>
      (  text1._1,0L,text1._3+text2._3)
    )  .map(_._3).print("windows:::").setParallelism(1)

    env.execute()

  }

3. Table API 与SQL

Table API是流处理和批处理通用的关系型API，Table API可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。Table API是SQL语言的超集并专门为Apache Flink设计的，Table API是Scala 和Java语言集成式的API。与常规SQL语言中将查询指定为字符串不同，Table API查询是以Java或Scala中的语言嵌入样式来定义的，具有IDE支持如:自动完成和语法检测。

3.1 需要引入的pom依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table_2.11</artifactId>
    <version>1.7.0</version>
</dependency>

3.2 构造表环境

def main(args: Array[String]): Unit = {
  val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

  val myKafkaConsumer: FlinkKafkaConsumer011[String] = MyKafkaUtil.getConsumer("GMALL_STARTUP")
  val dstream: DataStream[String] = env.addSource(myKafkaConsumer)

  val tableEnv: StreamTableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)

  val startupLogDstream: DataStream[StartupLog] = dstream.map{ jsonString =>JSON.parseObject(jsonString,classOf[StartupLog]) }

  val startupLogTable: Table = tableEnv.fromDataStream(startupLogDstream)

   val table: Table = startupLogTable.select("mid,ch").filter("ch ='appstore'")

  val midchDataStream: DataStream[(String, String)] = table.toAppendStream[(String,String)]

  midchDataStream.print()
  env.execute()
}

动态表
如果流中的数据类型是case class可以直接根据case class的结构生成table

tableEnv.fromDataStream(startupLogDstream)

或者根据字段顺序单独命名

tableEnv.fromDataStream(startupLogDstream,’mid,’uid …)

最后的动态表可以转换为流进行输出

table.toAppendStream[(String,String)]

字段
用一个单引放到字段前面 来标识字段名, 如 ‘name , ‘mid ,’amount '等

3.3 通过一个例子 了解TableAPI

//每10秒中渠道为appstore的个数
def main(args: Array[String]): Unit = {
  //sparkcontext
  val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

  //时间特性改为eventTime
  env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

  val myKafkaConsumer: FlinkKafkaConsumer011[String] = MyKafkaUtil.getConsumer("GMALL_STARTUP")
  val dstream: DataStream[String] = env.addSource(myKafkaConsumer)

  val startupLogDstream: DataStream[StartupLog] = dstream.map{ jsonString =>JSON.parseObject(jsonString,classOf[StartupLog]) }
  //告知watermark 和 eventTime如何提取
  val startupLogWithEventTimeDStream: DataStream[StartupLog] = startupLogDstream.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[StartupLog](Time.seconds(0L)) {
    override def extractTimestamp(element: StartupLog): Long = {
      element.ts
    }
  }).setParallelism(1)

  //SparkSession
  val tableEnv: StreamTableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)

  //把数据流转化成Table
  val startupTable: Table = tableEnv.fromDataStream(startupLogWithEventTimeDStream , 'mid,'uid,'appid,'area,'os,'ch,'logType,'vs,'logDate,'logHour,'logHourMinute,'ts.rowtime)

  //通过table api 进行操作
  // 每10秒 统计一次各个渠道的个数 table api 解决
  //1 groupby  2 要用 window   3 用eventtime来确定开窗时间
  val resultTable: Table = startupTable.window(Tumble over 10000.millis on 'ts as 'tt).groupBy('ch,'tt ).select( 'ch, 'ch.count)
 
 

  //把Table转化成数据流
  //val appstoreDStream: DataStream[(String, String, Long)] = appstoreTable.toAppendStream[(String,String,Long)]
  val resultDstream: DataStream[(Boolean, (String, Long))] = resultSQLTable.toRetractStream[(String,Long)]

  resultDstream.filter(_._1).print()

  env.execute()

}

3.3.1 关于group by

1、 如果使用 groupby table转换为流的时候只能用toRetractDstream

val rDstream: DataStream[(Boolean, (String, Long))] = table.toRetractStream[(String,Long)]

2、 toRetractDstream 得到的第一个boolean型字段标识 true就是最新的数据，false表示过期老数据

val rDstream: DataStream[(Boolean, (String, Long))] = table.toRetractStream[(String,Long)]
  rDstream.filter(_._1).print()

3、 如果使用的api包括时间窗口，那么时间的字段必须，包含在group by中。

val table: Table = startupLogTable.filter("ch ='appstore'").window(Tumble over 10000.millis on 'ts as 'tt).groupBy('ch ,'tt).select("ch,ch.count ")

3.3.2 关于时间窗口

1 用到时间窗口，必须提前声明时间字段，如果是processTime直接在创建动态表时进行追加就可以

val startupLogTable: Table = tableEnv.fromDataStream(startupLogWithEtDstream,'mid,'uid,'appid,'area,'os,'ch,'logType,'vs,'logDate,'logHour,'logHourMinute,'ts.rowtime)

2 如果是EventTime要在创建动态表时声明

val startupLogTable: Table = tableEnv.fromDataStream(startupLogWithEtDstream,'mid,'uid,'appid,'area,'os,'ch,'logType,'vs,'logDate,'logHour,'logHourMinute,'ps.processtime)

3 滚动窗口可以使用Tumble over 10000.millis on

val table: Table = startupLogTable.filter("ch ='appstore'").window(Tumble over 10000.millis on 'ts as 'tt).groupBy('ch ,'tt).select("ch,ch.count ")

3.4 SQL如何编写

def main(args: Array[String]): Unit = {
  //sparkcontext
  val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

  //时间特性改为eventTime
  env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

  val myKafkaConsumer: FlinkKafkaConsumer011[String] = MyKafkaUtil.getConsumer("GMALL_STARTUP")
  val dstream: DataStream[String] = env.addSource(myKafkaConsumer)

  val startupLogDstream: DataStream[StartupLog] = dstream.map{ jsonString =>JSON.parseObject(jsonString,classOf[StartupLog]) }
  //告知watermark 和 eventTime如何提取
  val startupLogWithEventTimeDStream: DataStream[StartupLog] = startupLogDstream.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[StartupLog](Time.seconds(0L)) {
    override def extractTimestamp(element: StartupLog): Long = {
      element.ts
    }
  }).setParallelism(1)

  //SparkSession
  val tableEnv: StreamTableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)

  //把数据流转化成Table
  val startupTable: Table = tableEnv.fromDataStream(startupLogWithEventTimeDStream , 'mid,'uid,'appid,'area,'os,'ch,'logType,'vs,'logDate,'logHour,'logHourMinute,'ts.rowtime)

  //通过table api 进行操作
  // 每10秒 统计一次各个渠道的个数 table api 解决
  //1 groupby  2 要用 window   3 用eventtime来确定开窗时间
  val resultTable: Table = startupTable.window(Tumble over 10000.millis on 'ts as 'tt).groupBy('ch,'tt ).select( 'ch, 'ch.count)
 // 通过sql 进行操作

  val resultSQLTable : Table = tableEnv.sqlQuery( "select ch ,count(ch)   from "+startupTable+"  group by ch   ,Tumble(ts,interval '10' SECOND )")

  //把Table转化成数据流
  //val appstoreDStream: DataStream[(String, String, Long)] = appstoreTable.toAppendStream[(String,String,Long)]
  val resultDstream: DataStream[(Boolean, (String, Long))] = resultSQLTable.toRetractStream[(String,Long)]

  resultDstream.filter(_._1).print()

  env.execute()

}