Flink之窗口聚合算子

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@Overridepublic 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)@Overridepublic 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@Overridepublic 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@Overridepublic 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:

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**/@Overridepublic 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>() {@Overridepublic 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));}}});
// ...