Flink处理函数（一）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Flink处理函数（一）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

7.1 基本处理函数（ProcessFunction）

7.1.1 处理函数的功能和使用

7.1.2 ProcessFunction 解析

7.1.3 处理函数的分类

7.2 按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）

7.2.1 定时器（Timer）和定时服务（TimerService）

7.2.2 KeyedProcessFunction 的使用

7.3 窗口处理函数

7.3.1 窗口处理函数的使用

7.3.2 ProcessWindowFunction 解析

7.4 应用案例——Top N

7.4.1 使用 ProcessAllWindowFunction

7.4.2 使用 KeyedProcessFunction

之前所介绍的流处理 API，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都是基于 DataStream 进行转换的；所以可以统称为 DataStream API，这也是 Flink 编程的核心。而我们知道，为了让代码有更强大的表现力和易用性，Flink 本身提供了多层 API，DataStream API 只是中间的一环。

Flink处理函数（一）

在更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如 map，filter，或者 window），而只是提炼出一个统一的“处理”（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作“处理函数”（process function）。

在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state）以及时间（time）。这就相当于对流有了完全的控制权。处理函数比较抽象，没有具体的操作，所以对于一些常见的简单应用（比如求和、开窗口）会显得有些麻烦；不过正是因为它不限定具体做什么，所以理论上我们可以做任何事情，实现所有需求。所以可以说，处理函数是我们进行 Flink 编程的“大招”，轻易不用，一旦放出来必然会扫平一切。

7.1 基本处理函数（ProcessFunction）

处理函数主要是定义数据流的转换操作，所以也可以把它归到转换算子中。我们知道在Flink 中几乎所有转换算子都提供了对应的函数类接口，处理函数也不例外；它所对应的函数类，就叫作 ProcessFunction。

7.1.1 处理函数的功能和使用

我们之前学习的转换算子，一般只是针对某种具体操作来定义的，能够拿到的信息比较有限。比如 map 算子，我们实现的 MapFunction 中，只能获取到当前的数据，定义它转换之后的形式；而像窗口聚合这样的复杂操作，AggregateFunction 中除数据外，还可以获取到当前的状态（以累加器 Accumulator 形式出现）。另外我们还介绍过富函数类，比如 RichMapFunction，它提供了获取运行时上下文的方法 getRuntimeContext()，可以拿到状态，还有并行度、任务名称之类的运行时信息。

但是无论那种算子，如果我们想要访问事件的时间戳，或者当前的水位线信息，都是完全做不到的。处理函数提供了一个“定时服务” （TimerService），我们可以通过它访问流中的事件（event）、时间戳（timestamp）、水位线（watermark），甚至可以注册“定时事件”。而且处理函数继承了 AbstractRichFunction 抽象类，所以拥有富函数类的所有特性，同样可以访问状态（state）和其他运行时信息。此外，处理函数还可以直接将数据输出到侧输出流（side output）中。所以，处理函数是最为灵活的处理方法，可以实现各种自定义的业务逻辑；同时也是整个 DataStream API 的底层基础。

处理函数的使用与基本的转换操作类似，只需要直接基于 DataStream 调用.process()方法就可以了。方法需要传入一个 ProcessFunction 作为参数，用来定义处理逻辑。

stream.process(new MyProcessFunction())

这里 ProcessFunction 不是接口，而是一个抽象类，继承了 AbstractRichFunction；

MyProcessFunction 是它的一个具体实现。所以所有的处理函数，都是富函数（RichFunction）， 富函数可以调用的东西这里同样都可以调用。

7.1.2 ProcessFunction 解析

抽象类 ProcessFunction 继承了 AbstractRichFunction，有两个泛型类型参数：I 表示 Input，也就是输入的数据类型；O 表示 Output，也就是处理完成之后输出的数据类型。

内部单独定义了两个方法：一个是必须要实现的抽象方法.processElement()；另一个是非抽象方法.onTimer()。

public abstract class ProcessFunction<I, O> extends AbstractRichFunction { 
 ... 
public abstract void processElement(I value, Context ctx, Collector<O> out) 
throws Exception; 
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<O> out) 
throws Exception {} 
... 
}

1. 抽象方法.processElement()

用于“处理元素”，定义了处理的核心逻辑。这个方法对于流中的每个元素都会调用一次，参数包括三个：输入数据值 value，上下文 ctx，以及“收集器”（Collector）out。方法没有返回值，处理之后的输出数据是通过收集器 out 来定义的。

⚫ value：当前流中的输入元素，也就是正在处理的数据，类型与流中数据类型一致。

⚫ ctx：类型是 ProcessFunction 中定义的内部抽象类 Context，表示当前运行的上下文，可以获取到当前的时间戳，并提供了用于查询时间和注册定时器的“定时服务”(TimerService)，以及可以将数据发送到“侧输出流”（side output）的方法.output()。

Context 抽象类定义如下：

public abstract class Context { 
 public abstract Long timestamp(); 
 public abstract TimerService timerService(); 
 public abstract <X> void output(OutputTag<X> outputTag, X value); 
}

⚫ out：“收集器”（类型为 Collector），用于返回输出数据。使用方式与 flatMap算子中的收集器完全一样，直接调用 out.collect()方法就可以向下游发出一个数据。这个方法可以多次调用，也可以不调用。

ProcessFunction 可以轻松实现 flatMap 这样的基本转换功能（当然 map、filter 更不在话下）；而通过富函数提供的获取上下文方法.getRuntimeContext()，也可以自定义状态（state）进行处理，这也就能实现聚合操作的功能了。

2. 非抽象方法.onTimer()

用于定义定时触发的操作，这是一个非常强大、也非常有趣的功能。这个方法只有在注册好的定时器触发的时候才会调用，而定时器是通过“定时服务”TimerService 来注册的。打个比方，注册定时器（timer）就是设了一个闹钟，到了设定时间就会响；而.onTimer()中定义的，就是闹钟响的时候要做的事。所以它本质上是一个基于时间的“回调”（callback）方法，通过时间的进展来触发；在事件时间语义下就是由水位线（watermark）来触发了。

与.processElement()类似，定时方法.onTimer()也有三个参数：时间戳（timestamp），上下文（ctx），以及收集器（out）。这里的 timestamp 是指设定好的触发时间，事件时间语义下当然就是水位线了。另外这里同样有上下文和收集器，所以也可以调用定时服务（TimerService），以及任意输出处理之后的数据。

既然有.onTimer()方法做定时触发，我们用 ProcessFunction 也可以自定义数据按照时间分组、定时触发计算输出结果；这其实就实现了窗口（window）的功能。所以说 ProcessFunction是真正意义上的终极奥义，用它可以实现一切功能。

我们也可以看到，处理函数都是基于事件触发的。水位线就如同插入流中的一条数据一样；只不过处理真正的数据事件调用的是.processElement()方法，而处理水位线事件调用的是.onTimer()。

这里需要注意的是，上面的.onTimer()方法只是定时器触发时的操作，而定时器（timer）真正的设置需要用到上下文 ctx 中的定时服务。在 Flink 中，只有“按键分区流”KeyedStream才支持设置定时器的操作，所以之前的代码中我们并没有使用定时器。所以基于不同类型的流，可以使用不同的处理函数，它们之间还是有一些微小的区别的。

7.1.3 处理函数的分类

DataStream 在调用一些转换方法之后，有可能生成新的流类型；例如调用.keyBy()之后得到 KeyedStream，进而再调用.window()之后得到 WindowedStream。对于不同类型的流，其实都可以直接调用.process()方法进行自定义处理，这时传入的参数就都叫作处理函数。当然，它们尽管本质相同，都是可以访问状态和时间信息的底层 API，可彼此之间也会有所差异。

Flink 提供了 8 个不同的处理函数：

（1）ProcessFunction

最基本的处理函数，基于 DataStream 直接调用.process()时作为参数传入。

（2）KeyedProcessFunction

对流按键分区后的处理函数，基于 KeyedStream 调用.process()时作为参数传入。要想使用定时器，比如基于 KeyedStream。

（3）ProcessWindowFunction

开窗之后的处理函数，也是全窗口函数的代表。基于 WindowedStream 调用.process()时作为参数传入。

（4）ProcessAllWindowFunction

同样是开窗之后的处理函数，基于 AllWindowedStream 调用.process()时作为参数传入。

（5）CoProcessFunction

合并（connect）两条流之后的处理函数，基于 ConnectedStreams 调用.process()时作为参数传入。

（6）ProcessJoinFunction

间隔连接（interval join）两条流之后的处理函数，基于 IntervalJoined 调用.process()时作为参数传入。

（7）BroadcastProcessFunction

广播连接流处理函数，基于 BroadcastConnectedStream 调用.process()时作为参数传入。这里的“广播连接流”BroadcastConnectedStream，是一个未 keyBy 的普通 DataStream 与一个广播流（BroadcastStream）做连接（conncet）之后的产物。

（8）KeyedBroadcastProcessFunction

按键分区的广播连接流处理函数，同样是基于 BroadcastConnectedStream 调用.process()时作为参数传入。与 BroadcastProcessFunction 不同的是，这时的广播连接流，是一个 KeyedStream与广播流（BroadcastStream）做连接之后的产物。

7.2 按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）

在 Flink 程序中，为了实现数据的聚合统计，或者开窗计算之类的功能，我们一般都要先用 keyBy 算子对数据流进行“按键分区”，得到一个 KeyedStream。也就是指定一个键（key），按照它的哈希值（hash code）将数据分成不同的“组”，然后分配到不同的并行子任务上执行计算；这相当于做了一个逻辑分流的操作，从而可以充分利用并行计算的优势实时处理海量数据。

另外我们在上节中也提到，只有在 KeyedStream 中才支持使用 TimerService 设置定时器的操作。所以一般情况下，我们都是先做了 keyBy 分区之后，再去定义处理操作；代码中更加常见的处理函数是 KeyedProcessFunction，最基本的 ProcessFunction 反而出镜率没那么高。

接下来我们就先从定时服务（TimerService）入手，详细讲解 KeyedProcessFunction 的用法。

7.2.1 定时器（Timer）和定时服务（TimerService）

KeyedProcessFunction 的一个特色，就是可以灵活地使用定时器。

定时器（timers）是处理函数中进行时间相关操作的主要机制。在.onTimer()方法中可以实现定时处理的逻辑，而它能触发的前提，就是之前曾经注册过定时器、并且现在已经到了触发时间。注册定时器的功能，是通过上下文中提供的“定时服务”（TimerService）来实现的。

定时服务与当前运行的环境有关。前面已经介绍过，ProcessFunction 的上下文（Context）中提供了.timerService()方法，可以直接返回一个 TimerService 对象：

public abstract TimerService timerService();

TimerService 是 Flink 关于时间和定时器的基础服务接口，包含以下六个方法：

// 获取当前的处理时间 
long currentProcessingTime(); 
 
// 获取当前的水位线（事件时间） 
long currentWatermark(); 
 
// 注册处理时间定时器，当处理时间超过 time 时触发 
void registerProcessingTimeTimer(long time); 
 
// 注册事件时间定时器，当水位线超过 time 时触发 
void registerEventTimeTimer(long time); 
 
// 删除触发时间为 time 的处理时间定时器 
void deleteProcessingTimeTimer(long time); 
 
// 删除触发时间为 time 的事件时间定时器 
void deleteEventTimeTimer(long time);

六个方法可以分成两大类：基于处理时间和基于事件时间。而对应的操作主要有三个：获取当前时间，注册定时器，以及删除定时器。需要注意，尽管处理函数中都可以直接访问TimerService，不过只有基于 KeyedStream 的处理函数，才能去调用注册和删除定时器的方法； 未作按键分区的 DataStream 不支持定时器操作，只能获取当前时间。

对于处理时间和事件时间这两种类型的定时器，TimerService 内部会用一个优先队列将它们的时间戳（timestamp）保存起来，排队等待执行。可以认为，定时器其实是 KeyedStream

上处理算子的一个状态，它以时间戳作为区分。所以 TimerService 会以键（key）和时间戳为标准，对定时器进行去重；也就是说对于每个 key 和时间戳，最多只有一个定时器，如果注册了多次，onTimer()方法也将只被调用一次。这样一来，我们在代码中就方便了很多，可以肆无忌惮地对一个 key 注册定时器，而不用担心重复定义——因为一个时间戳上的定时器只会触发一次。

基于 KeyedStream 注册定时器时，会传入一个定时器触发的时间戳，这个时间戳的定时器对于每个 key 都是有效的。这样，我们的代码并不需要做额外的处理，底层就可以直接对不同key 进行独立的处理操作了。

利用这个特性，有时我们可以故意降低时间戳的精度，来减少定时器的数量，从而提高处理性能。比如我们可以在设置定时器时只保留整秒数，那么定时器的触发频率就是最多 1 秒一次。

long coalescedTime = time / 1000 * 1000; 
ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(coalescedTime);

这里注意定时器的时间戳必须是毫秒数，所以我们得到整秒之后还要乘以 1000。定时器默认的区分精度是毫秒。

另外 Flink 对.onTimer()和.processElement()方法是同步调用的（synchronous），所以也不会出现状态的并发修改。 Flink 的定时器同样具有容错性，它和状态一起都会被保存到一致性检查点（checkpoint）中。当发生故障时，Flink 会重启并读取检查点中的状态，恢复定时器。如果是处理时间的定时器，有可能会出现已经“过期”的情况，这时它们会在重启时被立刻触发。

7.2.2 KeyedProcessFunction 的使用

KeyedProcessFunction 可以说是处理函数中的“嫡系部队”，可以认为是 ProcessFunction 的一个扩展。我们只要基于 keyBy 之后的 KeyedStream，直接调用.process()方法，这时需要传入的参数就是 KeyedProcessFunction 的实现类。

stream.keyBy( t -> t.f0 ) 
.process(new MyKeyedProcessFunction())

类似地，KeyedProcessFunction 也是继承自 AbstractRichFunction 的一个抽象类，源码中定义如下：

public abstract class KeyedProcessFunction<K, I, O> extends AbstractRichFunction 
{ 
 ... 
public abstract void processElement(I value, Context ctx, Collector<O> out) 
throws Exception; 
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<O> out) 
throws Exception {} 
public abstract class Context {...} 
... 
}

可以看到与 ProcessFunction 的定义几乎完全一样，区别只是在于类型参数多了一个 K，这是当前按键分区的 key 的类型。同样地，我们必须实现一个.processElement()抽象方法，用来处理流中的每一个数据；另外还有一个非抽象方法.onTimer()，用来定义定时器触发时的回调操作。由于定时器只能在 KeyedStream 上使用，所以到了 KeyedProcessFunction 这里，我们才真正对时间有了精细的控制，定时方法.onTimer()才真正派上了用场。

package com.atguigu.chapter07;

import com.atguigu.chapter05.ClickSource;
import com.atguigu.chapter05.Event;
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.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.sql.Timestamp;

public class ProcessingTimeTimer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());

        stream.keyBy(data -> data.user)
                        .process(new KeyedProcessFunction<String, Event, String>() {
                            @Override
                            public void processElement(Event event, KeyedProcessFunction<String, Event, String>.Context context, Collector<String> collector) throws Exception {
                                Long currTs=context.timerService().currentProcessingTime();
                                collector.collect(context.getCurrentKey()+"数据到达，到达时间："+new Timestamp(currTs));

                                //注册一个10秒后的定时器
                                context.timerService().registerProcessingTimeTimer(currTs+10*1000L);
                            }

                            //定时器

                            @Override
                            public void onTimer(long timestamp, KeyedProcessFunction<String, Event, String>.OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                                out.collect(ctx.getCurrentKey()+"定时器触发，触发时间"+new Timestamp(timestamp));
                            }
                        })
                .print();

        env.execute();
    }
}

在上面的代码中，由于定时器只能在 KeyedStream 上使用，所以先要进行 keyBy；这里的.keyBy(data -> true)是将所有数据的 key 都指定为了 true，其实就是所有数据拥有相同的 key，会分配到同一个分区。

之后我们自定义了一个 KeyedProcessFunction，其中.processElement()方法是每来一个数据都会调用一次，主要是定义了一个 10 秒之后的定时器；而.onTimer()方法则会在定时器触发时调用。所以我们会看到，程序运行后先在控制台输出“数据到达”的信息，等待 10 秒之后，又会输出“定时器触发”的信息，打印出的时间间隔正是 10 秒。

package com.atguigu.chapter07;

import com.atguigu.chapter05.ClickSource;
import com.atguigu.chapter05.Event;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.sql.Timestamp;

public class EventTimeTimerTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env =
                StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource())
                .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
                        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                            @Override
                            public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                                return element.timestamp;
                            }
                        }));

        // 基于 KeyedStream 定义事件时间定时器
        stream.keyBy(data -> true)
                .process(new KeyedProcessFunction<Boolean, Event, String>() {
                    @Override
                    public void processElement(Event value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        out.collect("数据到达，时间戳为：" + ctx.timestamp());
                        out.collect(" 数据到达，水位线为： " + ctx.timerService().currentWatermark() + "\n -------分割线-------");
                        // 注册一个 10 秒后的定时器
                        ctx.timerService().registerEventTimeTimer(ctx.timestamp() + 10 * 1000L);
                    }

                    @Override
                    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        out.collect(ctx.getCurrentKey()+"定时器触发，触发时间"+new Timestamp(timestamp));
                    }
                })
                .print();

        env.execute();
    }
}

7.3 窗口处理函数

除了 KeyedProcessFunction ，另外一大类常用的处理函数，就是基于窗口的ProcessWindowFunction 和 ProcessAllWindowFunction 了。

7.3.1 窗口处理函数的使用

进行窗口计算，我们可以直接调用现成的简单聚合方法（sum/max/min）,也可以通过调用.reduce()或.aggregate()来自定义一般的增量聚合函数（ReduceFunction/AggregateFucntion）；而对于更加复杂、需要窗口信息和额外状态的一些场景，我们还可以直接使用全窗口函数、把数据全部收集保存在窗口内，等到触发窗口计算时再统一处理。窗口处理函数就是一种典型的全窗口函数。

窗口处理函数 ProcessWindowFunction 的使用与其他窗口函数类似，也是基于WindowedStream 直接调用方法就可以，只不过这时调用的是.process()。

stream.keyBy( t -> t.f0 ) 
 .window( TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)) ) 
 .process(new MyProcessWindowFunction())

7.3.2 ProcessWindowFunction 解析

ProcessWindowFunction 既是处理函数又是全窗口函数。从名字上也可以推测出，它的本质似乎更倾向于“窗口函数”一些。事实上它的用法也确实跟其他处理函数有很大不同。我们可以从源码中的定义看到这一点：

public abstract class ProcessWindowFunction<IN, OUT, KEY, W extends Window> 
 extends AbstractRichFunction { 
... 
public abstract void process( 
 KEY key, Context context, Iterable<IN> elements, Collector<OUT> out) throws 
Exception; 
public void clear(Context context) throws Exception {} 
public abstract class Context implements java.io.Serializable {...} 
}

ProcessWindowFunction 依然是一个继承了 AbstractRichFunction 的抽象类，它有四个类型参数：

⚫ IN：input，数据流中窗口任务的输入数据类型。

⚫ OUT：output，窗口任务进行计算之后的输出数据类型。

⚫ KEY：数据中键 key 的类型。

⚫ W：窗口的类型，是 Window 的子类型。一般情况下我们定义时间窗口，W就是 TimeWindow。

而内部定义的方法，跟我们之前熟悉的处理函数就有所区别了。因为全窗口函数不是逐个处理元素的，所以处理数据的方法在这里并不是.processElement()，而是改成了.process()。方法包含四个参数。

⚫ key：窗口做统计计算基于的键，也就是之前 keyBy 用来分区的字段。

⚫ context：当前窗口进行计算的上下文，它的类型就是 ProcessWindowFunction内部定义的抽象类 Context。

⚫ elements：窗口收集到用来计算的所有数据，这是一个可迭代的集合类型。

⚫ out：用来发送数据输出计算结果的收集器，类型为 Collector。

可以明显看出，这里的参数不再是一个输入数据，而是窗口中所有数据的集合。而上下文context 所包含的内容也跟其他处理函数有所差别：

public abstract class Context implements java.io.Serializable { 
 public abstract W window(); 
 
 public abstract long currentProcessingTime(); 
 public abstract long currentWatermark(); 
 
 public abstract KeyedStateStore windowState(); 
 public abstract KeyedStateStore globalState(); 
 public abstract <X> void output(OutputTag<X> outputTag, X value); 
}

7.4 应用案例——Top N

网站中一个非常经典的例子，就是实时统计一段时间内的热门 url。例如，需要统计最近10 秒钟内最热门的两个 url 链接，并且每 5 秒钟更新一次。我们知道，这可以用一个滑动窗口来实现，而“热门度”一般可以直接用访问量来表示。于是就需要开滑动窗口收集 url 的访问数据，按照不同的 url 进行统计，而后汇总排序并最终输出前两名。这其实就是著名的“Top N” 问题。

很显然，简单的增量聚合可以得到 url 链接的访问量，但是后续的排序输出 Top N 就很难实现了。所以接下来我们用窗口处理函数进行实现。

7.4.1 使用 ProcessAllWindowFunction

一种最简单的想法是，我们干脆不区分 url 链接，而是将所有访问数据都收集起来，统一进行统计计算。所以可以不做 keyBy，直接基于 DataStream 开窗，然后使用全窗口函数ProcessAllWindowFunction 来进行处理。

在窗口中可以用一个 HashMap 来保存每个 url 的访问次数，只要遍历窗口中的所有数据，自然就能得到所有 url 的热门度。最后把 HashMap 转成一个列表 ArrayList，然后进行排序、取出前两名输出就可以了。

package com.atguigu.chapter07;

import com.atguigu.chapter05.ClickSource;
import com.atguigu.chapter05.Event;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessAllWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingEventTimeWindows;
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 java.sql.Timestamp;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;

public class TopExample_ProcessALLWindowFunction {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        //读取数据
        SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource())
                .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO)
                        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                            @Override
                            public long extractTimestamp(Event event, long l) {
                                return event.timestamp;
                            }
                        })
                );

        //直接开窗，收集所有数据排序
        stream.map(data -> data.url)
                        .windowAll(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(5)))
                                .aggregate(new URlHashMapCountAgg(),new UrlAllWindowResult())
                                        .print();

        env.execute();
    }
    public static class URlHashMapCountAgg implements AggregateFunction<String, HashMap<String,Long>, ArrayList<Tuple2<String,Long>>>{

        @Override
        public HashMap<String, Long> createAccumulator() {
            return new HashMap<String, Long>();
        }

        @Override
        public HashMap<String, Long> add(String value, HashMap<String, Long> stringLongHashMap) {
            /*if(stringLongHashMap.containsKey(value)){
                Long count=stringLongHashMap.get(value);
                stringLongHashMap.put(value,count+1);
            }else {
                stringLongHashMap.put(value,1L);
            }*/
            Long count = stringLongHashMap.getOrDefault(value, 0L);
            stringLongHashMap.put(value,count+1);
            return stringLongHashMap;
        }

        @Override
        public ArrayList<Tuple2<String, Long>> getResult(HashMap<String, Long> stringLongHashMap) {
            ArrayList<Tuple2<String, Long>> result = new ArrayList<>();
            for (String key : stringLongHashMap.keySet()) {
                result.add(Tuple2.of(key,stringLongHashMap.get(key)));
            }
            result.sort(new Comparator<Tuple2<String, Long>>() {
                @Override
                public int compare(Tuple2<String, Long> o1, Tuple2<String, Long> o2) {
                    return o2.f1.intValue()- o1.f1.intValue();
                }
            });
            return result;
        }

        @Override
        public HashMap<String, Long> merge(HashMap<String, Long> stringLongHashMap, HashMap<String, Long> acc1) {
            return null;
        }
    }
    //实现自定义全窗口函数，包装信息输出结果
    public static class UrlAllWindowResult extends ProcessAllWindowFunction<ArrayList<Tuple2<String, Long>>,String, TimeWindow> {


        @Override
        public void process(ProcessAllWindowFunction<ArrayList<Tuple2<String, Long>>, String, TimeWindow>.Context context, Iterable<ArrayList<Tuple2<String, Long>>> iterable, Collector<String> collector) throws Exception {
            ArrayList<Tuple2<String, Long>> list = iterable.iterator().next();

            StringBuilder result = new StringBuilder();
            result.append("-------------------------\n");
            result.append("窗口结束时间："+ new Timestamp(context.window().getEnd()) +"\n");

            //取list前两个，包装信息输出
            for(int i=0;i<2;i++){
                Tuple2<String, Long> currTuple = list.get(i);
                String info="NO."+(i+1)+" "+"url: "+currTuple.f0+" "+"访问量："+currTuple.f1+" \n";
                result.append(info);
            }
            result.append("-------------------------\n");

            collector.collect(result.toString());
        }
    }
}

7.4.2 使用 KeyedProcessFunction

在上一小节的实现过程中，我们没有进行按键分区，直接将所有数据放在一个分区上进行了开窗操作。这相当于将并行度强行设置为 1，在实际应用中是要尽量避免的，所以 Flink 官方也并不推荐使用 AllWindowedStream 进行处理。另外，我们在全窗口函数中定义了 HashMap来统计 url 链接的浏览量，计算过程是要先收集齐所有数据、然后再逐一遍历更新 HashMap，这显然不够高效。如果我们可以利用增量聚合函数的特性，每来一条数据就更新一次对应 url的浏览量，那么到窗口触发计算时只需要做排序输出就可以了。

基于这样的想法，我们可以从两个方面去做优化：一是对数据进行按键分区，分别统计浏览量；二是进行增量聚合，得到结果最后再做排序输出。所以，我们可以使用增量聚合函数

AggregateFunction 进行浏览量的统计，然后结合 ProcessWindowFunction 排序输出来实现 Top N的需求。

具体实现思路就是，先按照 url 对数据进行 keyBy 分区，然后开窗进行增量聚合。这里就会发现一个问题：我们进行按键分区之后，窗口的计算就会只针对当前 key 有效了；也就是说，每个窗口的统计结果中，只会有一个 url 的浏览量，这是无法直接用 ProcessWindowFunction

进行排序的。所以我们只能分成两步：先对每个 url 链接统计出浏览量，然后再将统计结果收集起来，排序输出最终结果。因为最后的排序还是基于每个时间窗口的，所以为了让输出的统计结果中包含窗口信息，我们可以借用第六章中定义的 POJO 类 UrlViewCount 来表示，它包含了 url、浏览量（count）以及窗口的起始结束时间。之后对 UrlViewCount 的处理，可以先按窗口分区，然后用 KeyedProcessFunction 来实现。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-438162.html

package com.atguigu.chapter07;

import com.atguigu.chapter05.ClickSource;
import com.atguigu.chapter05.Event;
import com.atguigu.chapter06.UrlCountViewExample;
import com.atguigu.chapter06.UrlViewCount;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
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.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.sql.Timestamp;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;

public class TopExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource())
                .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO)
                        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                            @Override
                            public long extractTimestamp(Event event, long l) {
                                return event.timestamp;
                            }
                        })
                );

        //1.按照url分组，统计窗口内每个url的访问量
        SingleOutputStreamOperator<UrlViewCount> urlCountStream = stream.keyBy(data -> data.url)
                //自定义滑动窗口
                .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
                .aggregate(new UrlCountViewExample.UrlViewCountAgg(), new UrlCountViewExample.UrlViewCountResult());
        urlCountStream.print("url count");

        //2.对于同一窗口统计出的访问量，进行收集和排序
        urlCountStream.keyBy(data -> data.windowEnd)
                .process(new TopNProcessResult(2))
                .print();

        env.execute();

    }

    //实现自定义的KeyedProcessFunction
    public static class TopNProcessResult extends KeyedProcessFunction<Long ,UrlViewCount,String>{

        //定义一个属性n
        private Integer n;

        //定义列表状态
        private ListState<UrlViewCount> urlViewCountListState;

        public TopNProcessResult(Integer n){
            this.n=n;
        }

        //在环境中获取状态
        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            urlViewCountListState= getRuntimeContext().getListState(
                    new ListStateDescriptor<UrlViewCount>("url-count-list", Types.POJO(UrlViewCount.class))
            );
        }

        @Override
        public void processElement(UrlViewCount value, KeyedProcessFunction<Long, UrlViewCount, String>.Context context, Collector<String> collector) throws Exception {
            //将数据保存到状态中
            urlViewCountListState.add(value);
            //注册windowEnd +1ms 的定时器
            context.timerService().registerEventTimeTimer(context.getCurrentKey()+1);
        }

        @Override
        public void onTimer(long timestamp, KeyedProcessFunction<Long, UrlViewCount, String>.OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
            ArrayList<UrlViewCount> UrlViewCountArrayList = new ArrayList<>();

            for(UrlViewCount urlViewCount:urlViewCountListState.get()){
                UrlViewCountArrayList.add(urlViewCount);
            }

            UrlViewCountArrayList.sort(new Comparator<UrlViewCount>() {
                @Override
                public int compare(UrlViewCount o1, UrlViewCount o2) {
                    return o2.count.intValue()-o1.count.intValue();
                }
            });

            //包装信息，打印输出
            StringBuilder result = new StringBuilder();
            result.append("-------------------------\n");
            result.append("窗口结束时间："+ new Timestamp(ctx.getCurrentKey()) +"\n");

            //取list前两个，包装信息输出
            for(int i=0;i<2;i++){
                UrlViewCount currTuple = UrlViewCountArrayList.get(i);
                String info="NO."+(i+1)+" "+"url: "+currTuple.url+" "+"访问量："+currTuple.count+" \n";
                result.append(info);
            }
            result.append("-------------------------\n");

            out.collect(result.toString());
        }
    }

}

到了这里，关于Flink处理函数（一）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！