Flink之窗口聚合算子-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Flink之窗口聚合算子。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。

1.窗口聚合算子

在Flink中窗口聚合算子主要分类两类

滚动聚合算子(增量聚合)
全窗口聚合算子(全量聚合)

1.1 滚动聚合算子

滚动聚合算子一次只处理一条数据,通过算子中的累加器对聚合结果进行更新,当窗口触发时再从累加器中取结果数据,一般使用算子如下:

aggregate
max
maxBy
min
minBy
reduce
sum

这里以aggregate算子作为示例

// ... 
// 每10s统计一次每个用户最近30s的行为条数
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> result = watermarked.keyBy(userEvent -> userEvent.getUId())
        .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(30), Time.seconds(10))) // 参数1:窗口长度 参数2:滑动步长即计算频率
        .aggregate(new AggregateFunction<UserEvent2, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>>() {
            // 这里给一个初始值
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> createAccumulator() {
                return Tuple2.of("", 0);
            }

            // 在累加器中统计每个用户行为条数(来一条更新一次)
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> add(UserEvent2 value, Tuple2<String, Integer> accumulator) {
                Tuple2<String, Integer> result = Tuple2.of(value.getUId() + "-" + value.getName(), accumulator.f1 + 1);
                return result;
            }

            // 将累加器中的更新结果给到getResult方法,输出
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> getResult(Tuple2<String, Integer> accumulator) {
                return accumulator;
            }

            // 这个方法在流式计算中可以不用实现,在上下游数据进行合并时需要用到,以spark为例,上有map和下游reduce的计算结果需要合并时需要实现这个方法
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> merge(Tuple2<String, Integer> a, Tuple2<String, Integer> b) {
                Tuple2<String, Integer> merged = Tuple2.of(a.f0, a.f1 + b.f1);
                return merged;
            }
        });
// ...

只展示部分代码,冗余代码已省略.
图解如下:
Flink之窗口聚合算子,FLink,flink,大数据

1.2 全窗口聚合算子

全窗口聚合算子会将数据记录在状态容器中,当窗口触发时会将整个窗口中的数据交给聚合函数,根据具体逻辑将这些数据进行计算,常用算子如下:

apply
process

这里以apply算子为例

// ... 
// 每10s统计一次最近30s每个用户行为发生事件最大两条数据
SingleOutputStreamOperator<UserEvent2> userEventTimeTop2 = keyedStream.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(30), Time.seconds(10)))
               // 泛型1: 数据数据类型 泛型2: 输出数据类型 泛型3: key类型 泛型4: 窗口类型
               .apply(new WindowFunction<UserEvent2, UserEvent2, String, TimeWindow>() {
                   /**
                    *@Param s 本次传入的key
                    *@Param window 本次传入窗口的各种元信息
                    *@Param input 本次输入的所有数据
                    *@Param out 输出数据
                    **/
                   @Override
                   public void apply(String s, TimeWindow window, Iterable<UserEvent2> input, Collector<UserEvent2> out) throws Exception {
                       // 创建集合接收迭代器中的数据
                       ArrayList<UserEvent2> userEvent2List = new ArrayList<>();
                       // 遍历迭代器,也就是输入数据
                       for (UserEvent2 userEvent2 : input) {
                           // 将数据添加到集合中
                           userEvent2List.add(userEvent2);
                       }
                       // 将集合中的数据根据用户行为发生事件进行排序
                       Collections.sort(userEvent2List, new Comparator<UserEvent2>() {
                           @Override
                           public int compare(UserEvent2 o1, UserEvent2 o2) {
                               // 倒序排序
                               return Integer.parseInt(o2.getTime()) - Integer.parseInt(o1.getTime());
                           }
                       });

                       // 将每个用户行为发生时间最大的两条数据输出
                       for (int i = 0; i < Math.min(userEvent2List.size(), 2); i++) {
                           out.collect(userEvent2List.get(i));
                       }
                   }
               });
// ...