flink SQL滑动窗口 flink滑动窗口例子

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互联网小思悟 2024-04-24 11:12:46

文章标签 flink SQL滑动窗口 flink 数据 apache 文章分类 架构后端开发

只要水印watermark的时间大于等于窗口的结束时间，并且窗口内有数据存在，就会触发对应窗口计算。
除此之外，如果flink配置了allowedLateness参数，只要水印watermark的时间小于等于窗口的结束时间加上allowedLateness参数时间，将会重新触发对应窗口的计算。

滚动窗口联系watermark：

package Flink_Window;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

import javax.annotation.Nullable;
import java.text.SimpleDateFormat;

//watermark滚动窗口案例
public class SocketCountWindowEvent {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

        //连接socket
        DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.socketTextStream("192.168.208.121", 8888, "\n");
        DataStream<String> streamOperator = dataStreamSource.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks<String>() {
            //设定水印，水印是只增不减的
            //maxOutOfOrderness表示允许数据最大乱序事件是30s
            Long maxOutOfOrderness = 30000L;//30s
            Long currentMaxTimestamp =0L;
            @Nullable
            @Override
            public Watermark getCurrentWatermark() {
                return new Watermark(currentMaxTimestamp-maxOutOfOrderness);
            }

            @Override
            public long extractTimestamp(String s, long l) {
                String[] split =s.split(",");
                long event_time=Long.parseLong(split[1]);
                //水位线只增不减
                currentMaxTimestamp=Math.max(event_time,currentMaxTimestamp);
                return event_time;
            }
        });

        //WordCount程序主逻辑
        DataStream<Tuple2<String,Integer>> windowCounts = streamOperator.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String,Integer>>() {
            @Override
            public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
                   String[] split = s.split("\\W+");
                   collector.collect(Tuple2.of(split[0],1));
            }
        });

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> result=windowCounts.keyBy(0)
                .timeWindow(Time.seconds(60))
                .process(new ProcessWindowFunction<Tuple2<String,Integer>, Tuple2<String,Integer>, Tuple, TimeWindow>() {
                    SimpleDateFormat sdf=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
                    @Override
                    public void process(Tuple tuple, Context context, Iterable<Tuple2<String, Integer>> v2s, Collector<Tuple2<String,Integer>> collector) throws Exception {
                        System.out.print("+++++++++++++++++++");
                        System.out.print("算子是："+Thread.currentThread().getId()+"窗口范围是:"+sdf.format(context.window().getStart())+"\t"+sdf.format(context.window().getEnd()));
                        //查看那个水印出发了计算
                        System.out.print(context.currentWatermark()+"\t"+sdf.format(context.currentWatermark()));
                        int sum = 0;
                          for(Tuple2<String,Integer> v2:v2s){
                              sum += 1;
                          }
                          collector.collect(Tuple2.of(tuple.getField(0),sum));
                        System.out.print("+++++++++++++++++++下++++++++++++++++++");
                    }
                });

        result.print();
        env.execute("SocketCountWindowEvent");
    }

}

watermark被认为是：eventtime减去30秒，这就是watermark的时间。

flink SQL滑动窗口 flink滑动窗口例子_数据

默认处理，当窗口被执行过后，数据再过来，Flink就会被遗弃掉。

Flink应该如何设置最大乱序时间maxOutOfOrderness

这个要结合自己的业务以及数据情况去设置。如果maxOutOfOrderness设置太小，而自身数据发送时由于网络等原因导致乱序或者late太多，
那么最终的结果就是会有很多单条的数据在window中被处罚，数据的正确性影响太大对于严重乱序的数据，需要严格统计数据最大延迟时间，才能保证计算的数据准确，
延时设置太小会影响数据准确性，延时设置太大不仅影响数据的实时性，更加会加重Flink作业的负担，不是对eventTime要求特别严格的数据，尽量不要采用eventTime方式来处理，会有丢数据的风险。

滑动窗口的watermark案例：

//滚动改为滑动窗口
//                .timeWindow(Time.seconds(60))
                .timeWindow(Time.seconds(60),Time.seconds(30))

Flink延迟数据三种处理方式：（延迟数据：eventTime<watermark时间的数据）

1、丢弃（默认的处理方式）
在Flink当中，如果输入数据所在的窗口已执行过了，Flink对这些延迟数据的处理方案默认就是丢弃，而不是再次出发响应的window窗口。
2、allowedLateness指定允许数据延迟的时间
在Flink当中，当输入数据所在的窗口已经执行过了，默认情况下即使再来心的数据，window也不会再次出发，但是如果我们希望再次被触发咋么解决？
即在某些情况下，我们希望为延迟的数据提供一个宽容的时间。
Flink提供了allowwedLateness方法，它可以实现对延迟数据设置一个延迟的时间，在指定延迟时间内到达的数据可以被再次出发窗口window计算。
在这里我们可以用一个列子来说明问题：
maxOutOfOrderness表示允许数据的最大乱序时间：好比我们的大货轮10:00开船，但是大货轮给乘客提供了5分钟的延迟时间，10:05开船；
allowedLateness表示是否可以再次触发窗口的延迟时间：好比大货轮10:05已经开船，但是大货轮又给乘客提供了2分钟的延迟时间，即只要大货轮在2min内的触发时间，都可以给你提供一个，让你再次爬山来。
waterMark允许数据延迟时间与这个数据延迟的区别是;allowedLateness允许延迟时间在Watermark允许延迟时间的基础上增加的时间。
所谓的延迟数据，即窗口已经因为watermark进行了触发，则在此之后如果还有数据进入窗口，则默认情况下不会对窗口window进行再次触发和聚合计算。要想在数据进入已经被触发过的窗口后，还能继续触发窗口计算，则可以使用延迟数据处理机制。
因此如果你加上了allowedLateness参数，窗口的触发条件是：
a、窗口第一次触发是在Watermark时间>=window中的window_end_time;
b、第二次（或多次）触发的条件是Watermark时间<Window中的window_end_time + allowedLateness
3、sideOutputLateDate手机延迟数据
通过sideOutputLatedate函数可以把延迟的数据统一收集，统一存储，方便后续排查问题。

处理延迟数据：

package Flink_Window;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

import javax.annotation.Nullable;
import java.text.SimpleDateFormat;

//watermark滑动窗口案例
public class SocketCountWindowEvent {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

        //连接socket
        DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.socketTextStream("192.168.208.121", 8888, "\n");
        DataStream<String> streamOperator = dataStreamSource.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks<String>() {
            //设定水印，水印是只增不减的
            //maxOutOfOrderness表示允许数据最大乱序事件是30s
            Long maxOutOfOrderness = 30000L;//30s
            Long currentMaxTimestamp =0L;
            @Nullable
            @Override
            public Watermark getCurrentWatermark() {
                return new Watermark(currentMaxTimestamp-maxOutOfOrderness);
            }

            @Override
            public long extractTimestamp(String s, long l) {
                String[] split =s.split(",");
                long event_time=Long.parseLong(split[1]);
                //水位线只增不减
                currentMaxTimestamp=Math.max(event_time,currentMaxTimestamp);
                return event_time;
            }
        });

        //WordCount程序主逻辑
        DataStream<Tuple2<String,Integer>> windowCounts = streamOperator.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String,Integer>>() {
            @Override
            public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
                   String[] split = s.split("\\W+");
                   collector.collect(Tuple2.of(split[0],1));
            }
        });
        //保存被丢弃的数据
        OutputTag<Tuple2<String,Integer>> outputTag=new OutputTag<Tuple2<String,Integer>>("late_date"){};
        //注意：由于getSideOutput方法是SingleOutputStreamOperator类中特有的方法，所以这里不能用DataStream.
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> result=windowCounts.keyBy(0)
                //滚动改为滑动窗口
                .timeWindow(Time.seconds(60))
                //保存被丢弃的数据
                .sideOutputLateData(outputTag)
                .process(new ProcessWindowFunction<Tuple2<String,Integer>, Tuple2<String,Integer>, Tuple, TimeWindow>() {
                    SimpleDateFormat sdf=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
                    @Override
                    public void process(Tuple tuple, Context context, Iterable<Tuple2<String, Integer>> v2s, Collector<Tuple2<String,Integer>> collector) throws Exception {
                        System.out.print("+++++++++++++++++++");
                        System.out.print("算子是："+Thread.currentThread().getId()+"窗口范围是:"+sdf.format(context.window().getStart())+"\t"+sdf.format(context.window().getEnd()));
                        //查看那个水印出发了计算
                        System.out.print(context.currentWatermark()+"\t"+sdf.format(context.currentWatermark()));
                        int sum = 0;
                          for(Tuple2<String,Integer> v2:v2s){
                              sum += 1;
                          }
                          collector.collect(Tuple2.of(tuple.getField(0),sum));
                        System.out.print("+++++++++++++++++++下++++++++++++++++++");
                    }
                });
        //将延迟的数据暂时打印到控制台，实际中可以保存到其他存储介质当中
        DataStream<Tuple2<String,Integer>> sideOutput=result.getSideOutput(outputTag);
        sideOutput.print();
        result.print();
        env.execute("SocketCountWindowEvent");
    }

}

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