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问下大家Flink• 滑动窗口增量输出:1条记录,只注册进入和退出两个窗口 这个是怎么实现?

问下大家Flink• 滑动窗口增量输出:1条记录,只注册进入和退出两个窗口
这个是怎么实现?没有明白

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真的很搞笑 2023-10-22 22:05:33 65 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    滑动窗口增量输出:1条记录,只注册进入和退出两个窗口,通常是在使用Flink的滑动窗口功能时实现的。
    滑动窗口是一种基于时间的窗口,它允许你将数据分成一系列的窗口,并对每个窗口执行聚合操作。滑动窗口通常基于一个滑动窗口长度和一个滑动窗口滑动步长,它将数据分成一系列的窗口,每个窗口的长度为滑动窗口长度,并且每个窗口之间有一个滑动步长的间隔。
    在滑动窗口中,你可以注册进入窗口和退出窗口的事件。例如,当你有一个新的数据点进入滑动窗口时,你可以注册一个进入窗口的事件。当你有一个数据点退出滑动窗口时,你可以注册一个退出窗口的事件。这样,你就可以跟踪每个窗口的数据点,并对每个窗口执行聚合操作。
    例如,你可以使用以下代码来实现滑动窗口增量输出:1条记录,只注册进入和退出两个窗口:

    1. 创建一个滑动窗口,定义滑动窗口长度和滑动窗口滑动步长。例如:DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream = ...; DataStream<Tuple2<String, Integer>> windowedStream = stream.transform(new KeyedWindowTimeExtractor<String, Tuple2<String, Integer>>() {... DataStream<Tuple2<String, Integer>> slidingWindowedStream = windowedStream.transform(new SlidingWindowFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, TimeWindow>() {... 2. 注册进入窗口和退出窗口的事件。例如:slidingWindowedStream.addSink(new RichSinkFunction<Tuple2<String, Integer>>() {... slidingWindowedStream.addSink(new RichSinkFunction<Tuple2<String, Integer>>() {... 3. 在每个窗口中执行聚合操作。例如:slidingWindowedStream.addSink(new RichSinkFunction<Tuple2<String, Integer>>() {... slidingWindowedStream.addSink(new RichSinkFunction<Tuple2<String, Integer>>() {... 请注意,你需要确保你的Flink和窗口插件版本能够正确地工作在一起,并且能够正常地处理滑动窗口增量输出。
    2023-10-23 13:43:42
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  • 在Flink中,你可以使用SlideWindow来实现滑动窗口增量输出的功能。SlideWindow允许你在每个窗口中只注册进入和退出的事件,而不需要在每个事件中都进行注册。这样,你就可以在只有一条记录的情况下实现滑动窗口的增量输出。

    以下是一个简单的示例:

    DataStream<T> input = ...; // 输入的数据流
    KeyedStream<T, K> keyedStream = input.keyBy(new KeySelector<T, K>() {
        @Override
        public K getKey(T value) {
            return value.getKey();
        }
    });
    
    WindowedStream<T, K, W> windowedStream = keyedStream.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)));
    
    windowStream.process(new ProcessFunction<T, String>() {
        ValueState<Long> countState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("count", Long.class));
    
        @Override
        public void processElement(T value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
            if (countState.value() == null) {
                countState.update(1L);
            } else {
                countState.update(countState.value() + 1);
            }
    
            out.collect("Window " + ctx.window() + ": " + value + ", count: " + countState.value());
        }
    
        @Override
        public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
            if (ctx.currentWatermark().equals(timestamp)) {
                out.collect("Window " + ctx.window() + ": timer fired");
            }
        }
    });
    

    在这个示例中,我们首先使用keyBy将数据流按照事件的键进行分区,然后使用window将每个分区中的事件分配到不同的窗口中。我们使用SlidingEventTimeWindows来创建滑动窗口,每个窗口的大小为10秒,滑动间隔为5秒。

    然后,我们在ProcessFunction中处理每个事件。我们使用getValueState来保存每个窗口的事件计数。每次处理事件时,我们都会更新计数器。当窗口过期时,我们会收集当前窗口的信息,并打印出来。

    最后,我们在onTimer方法中处理定时器事件。当当前水位线等于定时器的触发时间时,我们会收集当前窗口的信息,并打印出来。

    2023-10-23 11:05:01
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