Flink（七）Flink的Window和Time

女爷i 2022-02-19 04:39 251阅读 0赞

## 一、Flink 自带的 window ##

Flink DataStream API 提供了 Time 和 Count 的 window，同时增加了基于 Session 的 window。同时，由于某些特殊的需要，DataStream API 也提供了定制化的 window 操作，供用户自定义 window。

下面，主要介绍 Time-Based window 以及 Count-Based window，以及自定义的 window 操作，Session-Based Window

在 Flink 中定义 **tumbling windows**(翻滚时间窗口) 和 **sliding windows**(滑动时间窗口) 非常简单：

> tumbling windows(翻滚时间窗口) -- 不会有窗口重叠，也就是一个元素只能出现在一个窗口中
> 
> sliding windows(滑动时间窗口)--会有窗口重叠，也就是一个元素可以出现在多个窗口中

### 1.Time Windows ###

正如命名那样，Time Windows 根据时间来聚合流数据。例如：一分钟的 tumbling time window 收集一分钟的元素，并在一分钟过后对窗口中的所有元素应用于一个函数。

**tumbling time windows(翻滚时间窗口)**

输入一个时间参数

data.keyBy(1)
        .timeWindow(Time.minutes(1)) //tumbling time window 每分钟统计一次数量和
        .sum(1);

**sliding time windows(滑动时间窗口)**

输入两个时间参数

data.keyBy(1)
        .timeWindow(Time.minutes(1), Time.seconds(30)) //sliding time window 每隔 30s 统计过去一分钟的数量和
        .sum(1);

### 2.Count Windows ###

Apache Flink 还提供计数窗口功能。如果计数窗口设置的为 100 ，那么将会在窗口中收集 100 个事件，并在添加第 100 个元素时计算窗口的值。

![Image 1][]

在 Flink 的 DataStream API 中，tumbling count window 和 sliding count window 的定义如下:

**tumbling count window**

输入一个数量参数

data.keyBy(1)
        .countWindow(100) //统计每 100 个元素的数量之和
        .sum(1);

**sliding count window**

输入两个数量参数

data.keyBy(1) 
        .countWindow(100, 10) //每 10 个元素统计过去 100 个元素的数量之和
        .sum(1);

### 3.官方文档中关于Window的说明： ###

Windows是处理无限流的核心。Windows将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以在其上应用计算。本文档重点介绍如何在Flink中执行窗口，以及程序员如何从其提供的函数中获益最大化。

窗口Flink程序的一般结构如下所示。第一个片段指的是被Keys化流，而第二个片段指的是非被Keys化流。正如人们所看到的，唯一的区别是`window(...)`针对keyby之后的keyedStream，而`windowAll(...)`针对非被Key化的数据流。

**被Keys化Windows**

stream
           .keyBy(...)               <-  keyed versus non-keyed windows
           .window(...)              <-  required: "assigner"
          [.trigger(...)]            <-  optional: "trigger" (else default trigger)
          [.evictor(...)]            <-  optional: "evictor" (else no evictor)
          [.allowedLateness(...)]    <-  optional: "lateness" (else zero)
          [.sideOutputLateData(...)] <-  optional: "output tag" (else no side output for late data)
           .reduce/aggregate/fold/apply()      <-  required: "function"
          [.getSideOutput(...)]      <-  optional: "output tag"

**非被Keys化Windows**

stream
           .windowAll(...)           <-  required: "assigner"
          [.trigger(...)]            <-  optional: "trigger" (else default trigger)
          [.evictor(...)]            <-  optional: "evictor" (else no evictor)
          [.allowedLateness(...)]    <-  optional: "lateness" (else zero)
          [.sideOutputLateData(...)] <-  optional: "output tag" (else no side output for late data)
           .reduce/aggregate/fold/apply()      <-  required: "function"
          [.getSideOutput(...)]      <-  optional: "output tag"

在上面，方括号（\[...\]）中的命令是可选的。这表明Flink允许您以多种不同方式自定义窗口逻辑，以便最适合您的需求。

## 二、如何自定义 Window？ ##

### 1.Window Assigner ###

负责将元素分配到不同的 window。

Window API 提供了自定义的 WindowAssigner 接口，我们可以实现 WindowAssigner 的

public abstract Collection<W> assignWindows(T element, long timestamp)

方法。同时，对于基于 Count 的 window 而言，默认采用了 GlobalWindow 的 window assigner，例如：

keyBy.window(GlobalWindows.create())

### 2.Trigger ###

Trigger 即触发器，定义何时或什么情况下移除 window

我们可以指定触发器来覆盖 WindowAssigner 提供的默认触发器。 请注意，指定的触发器不会添加其他触发条件，但会替换当前触发器。

### 3.Evictor（可选） ###

驱逐者，即保留上一 window 留下的某些元素

### 4.通过 apply WindowFunction 来返回 DataStream 类型数据。 ###

利用 Flink 的内部窗口机制和 DataStream API 可以实现自定义的窗口逻辑，例如 session window。

### 结论 ###

对于现代流处理器来说，支持连续数据流上的各种类型的窗口是必不可少的。 Apache Flink 是一个具有强大功能集的流处理器，包括一个非常灵活的机制，可以在连续数据流上构建窗口。 Flink 为常见场景提供内置的窗口运算符，以及允许用户自定义窗口逻辑。

## 三、解剖 Flink 的窗口机制 ##

Flink 的内置 time window 和 count window 已经覆盖了大多数应用场景，但是有时候也需要定制窗口逻辑，此时 Flink 的内置的 window 无法解决这些问题。为了还支持自定义 window 实现不同的逻辑，DataStream API 为其窗口机制提供了接口。

下图描述了 Flink 的窗口机制，并介绍了所涉及的组件：

![Image 1][]

到达窗口操作符的元素被传递给 WindowAssigner。WindowAssigner 将元素分配给一个或多个窗口，可能会创建新的窗口。  
窗口本身只是元素列表的标识符，它可能提供一些可选的元信息，例如 TimeWindow 中的开始和结束时间。注意，元素可以被添加到多个窗口，这也意味着一个元素可以同时在多个窗口存在。

每个窗口都拥有一个 Trigger(触发器)，该 Trigger(触发器) 决定何时计算和清除窗口。当先前注册的计时器超时时，将为插入窗口的每个元素调用触发器。在每个事件上，触发器都可以决定触发(即、清除(删除窗口并丢弃其内容)，或者启动并清除窗口。一个窗口可以被求值多次，并且在被清除之前一直存在。注意，在清除窗口之前，窗口将一直消耗内存。

当 Trigger(触发器) 触发时，可以将窗口元素列表提供给可选的 Evictor，Evictor 可以遍历窗口元素列表，并可以决定从列表的开头删除首先进入窗口的一些元素。然后其余的元素被赋给一个计算函数，如果没有定义 Evictor，触发器直接将所有窗口元素交给计算函数。

计算函数接收 Evictor 过滤后的窗口元素，并计算窗口的一个或多个元素的结果。 DataStream API 接受不同类型的计算函数，包括预定义的聚合函数，如 sum()，min()，max()，以及 ReduceFunction，FoldFunction 或 WindowFunction。

这些是构成 Flink 窗口机制的组件。 接下来我们逐步演示如何使用 DataStream API 实现自定义窗口逻辑。 我们从 DataStream \[IN\] 类型的流开始，并使用 key 选择器函数对其分组，该函数将 key 相同类型的数据分组在一块。

SingleOutputStreamOperator<xxx> data = env.addSource(...);
    data.keyBy()

## 四、Flink中的几种Time ##

![Image 1][]

### 1.Processing Time ###

Processing Time 是指事件被处理时机器的系统时间。

当流程序在 Processing Time 上运行时，所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用当时机器的系统时间。每小时 Processing Time 窗口将包括在系统时钟指示整个小时之间到达特定操作的所有事件。

Processing Time 是最简单的 "Time" 概念，不需要流和机器之间的协调，它提供了最好的性能和最低的延迟。但是，在分布式和异步的环境下，Processing Time 不能提供确定性，因为它容易受到事件到达系统的速度（例如从消息队列）、事件在系统内操作流动的速度以及中断的影响。

### 2.Event Time ###

Event Time 是事件发生的时间，一般就是数据本身携带的时间。这个时间通常是在事件到达 Flink 之前就确定的，并且可以从每个事件中获取到事件时间戳。在 Event Time 中，时间取决于数据，而跟其他没什么关系。Event Time 程序必须指定如何生成 Event Time 水印，这是表示 Event Time 进度的机制。

完美的说，无论事件什么时候到达或者其怎么排序，最后处理 Event Time 将产生完全一致和确定的结果。但是，除非事件按照已知顺序（按照事件的时间）到达，否则处理 Event Time 时将会因为要等待一些无序事件而产生一些延迟。由于只能等待一段有限的时间，因此就难以保证处理 Event Time 将产生完全一致和确定的结果。

假设所有数据都已到达， Event Time 操作将按照预期运行，即使在处理无序事件、延迟事件、重新处理历史数据时也会产生正确且一致的结果。 例如，每小时事件时间窗口将包含带有落入该小时的事件时间戳的所有记录，无论它们到达的顺序如何。

请注意，有时当 Event Time 程序实时处理实时数据时，它们将使用一些 Processing Time 操作，以确保它们及时进行。

### 3.Ingestion Time ###

Ingestion Time 是事件进入 Flink 的时间。 在源操作处，每个事件将源的当前时间作为时间戳，并且基于时间的操作（如时间窗口）会利用这个时间戳。

Ingestion Time 在概念上位于 Event Time 和 Processing Time 之间。 与 Processing Time 相比，它稍微贵一些，但结果更可预测。因为 Ingestion Time 使用稳定的时间戳（在源处分配一次），所以对事件的不同窗口操作将引用相同的时间戳，而在 Processing Time 中，每个窗口操作符可以将事件分配给不同的窗口（基于机器系统时间和到达延迟）。

与 Event Time 相比，Ingestion Time 程序无法处理任何无序事件或延迟数据，但程序不必指定如何生成水印。

在 Flink 中，Ingestion Time 与 Event Time 非常相似，但 Ingestion Time 具有自动分配时间戳和自动生成水印功能。

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