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1、处理函数
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。
在Flink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）。
1.1 基本处理函数（ProcessFunction）
1.1.1 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。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。跟时间相关的操作，目前我们只会用窗口来处理。而在很多应用需求中，要求我们对时间有更精细的控制，需要能够获取水位线，甚至要“把控时间”、定义什么时候做什么事，这就不是基本的时间窗口能够实现的了。
这时就需要使用底层的处理函数。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。
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() • 1
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。
1.1.2 ProcessFunction解析
在源码中我们可以看到，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，类型和流中数据类型一致。
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），以及可以将输出发送到“侧输出流”（side output）的方法output()。
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。
通过几个参数的分析不难发现，ProcessFunction可以轻松实现flatMap、map、filter这样的基本转换功能；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()
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。
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其实可以实现一切功能。
注意：在Flink中，只有“按键分区流”KeyedStream才支持设置定时器的操作。
1.1.3 处理函数的分类
我们知道，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。关于流的连接合并操作，我们会在后续章节详细介绍。
（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。关于广播流的相关操作，我们会在后续章节详细介绍。
（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。
1.2 按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）
在上节中提到，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。
1.2.1 定时器（Timer）和定时服务（TimeService）
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”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。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的处理时间定时器 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。
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。
1.2.2 KeyedProcessFunction案例
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。
public class KeyedProcessTimerDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env .socketTextStream("hadoop102", 7777) .map(new WaterSensorMapFunction()) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) .withTimestampAssigner((element, ts) -> element.getTs() * 1000L) ); KeyedStream<WaterSensor, String> sensorKS = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId()); // TODO Process:keyed SingleOutputStreamOperator<String> process = sensorKS.process( new KeyedProcessFunction<String, WaterSensor, String>() { /** * 来一条数据调用一次 * @param value * @param ctx * @param out * @throws Exception */ @Override public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception { //获取当前数据的key String currentKey = ctx.getCurrentKey(); // TODO 1.定时器注册 TimerService timerService = ctx.timerService(); // 1、事件时间的案例 Long currentEventTime = ctx.timestamp(); // 数据中提取出来的事件时间 timerService.registerEventTimeTimer(5000L); System.out.println("当前key=" + currentKey + ",当前时间=" + currentEventTime + ",注册了一个5s的定时器"); // 2、处理时间的案例 // long currentTs = timerService.currentProcessingTime(); // timerService.registerProcessingTimeTimer(currentTs + 5000L); // System.out.println("当前key=" + currentKey + ",当前时间=" + currentTs + ",注册了一个5s后的定时器"); // 3、获取 process的 当前watermark // long currentWatermark = timerService.currentWatermark(); // System.out.println("当前数据=" + value + ",当前watermark=" + currentWatermark); // 注册定时器： 处理时间、事件时间 // timerService.registerProcessingTimeTimer(); // timerService.registerEventTimeTimer(); // 删除定时器： 处理时间、事件时间 // timerService.deleteEventTimeTimer(); // timerService.deleteProcessingTimeTimer(); // 获取当前时间进展： 处理时间-当前系统时间， 事件时间-当前watermark // long currentTs = timerService.currentProcessingTime(); // long wm = timerService.currentWatermark(); } /** * TODO 2.时间进展到定时器注册的时间，调用该方法 * @param timestamp 当前时间进展，就是定时器被触发时的时间 * @param ctx 上下文 * @param out 采集器 * @throws Exception */ @Override public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception { super.onTimer(timestamp, ctx, out); String currentKey = ctx.getCurrentKey(); System.out.println("key=" + currentKey + "现在时间是" + timestamp + "定时器触发"); } } ); process.print(); env.execute(); } }
1.3 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。我们之前已经简单地使用过窗口处理函数了。
1.3.1 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())
1.3.2 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。
ProcessWindowFunction里面处理数据的核心方法.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); }
除了可以通过.output()方法定义侧输出流不变外，其他部分都有所变化。这里不再持有TimerService对象，只能通过currentProcessingTime()和currentWatermark()来获取当前时间，所以失去了设置定时器的功能；另外由于当前不是只处理一个数据，所以也不再提供.timestamp()方法。与此同时，也增加了一些获取其他信息的方法：比如可以通过.window()直接获取到当前的窗口对象，也可以通过.windowState()和.globalState()获取到当前自定义的窗口状态和全局状态。注意这里的“窗口状态”是自定义的，不包括窗口本身已经有的状态，针对当前key、当前窗口有效；而“全局状态”同样是自定义的状态，针对当前key的所有窗口有效。
所以我们会发现，ProcessWindowFunction中除了.process()方法外，并没有.onTimer()方法，而是多出了一个.clear()方法。从名字就可以看出，这主要是方便我们进行窗口的清理工作。如果我们自定义了窗口状态，那么必须在.clear()方法中进行显式地清除，避免内存溢出。
至于另一种窗口处理函数ProcessAllWindowFunction，它的用法非常类似。区别在于它基于的是AllWindowedStream，相当于对没有keyBy的数据流直接开窗并调用.process()方法：
stream.windowAll( TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)) ) .process(new MyProcessAllWindowFunction())
1.4 应用案例—topN
案例需求：实时统计一段时间内的出现次数最多的水位。例如，统计最近10秒钟内出现次数最多的两个水位，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。于是就需要开滑动窗口收集传感器的数据，按照不同的水位进行统计，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。
1.4.1 使用ProcessAllWindowFunction
思路一：一种最简单的想法是，我们干脆不区分不同水位，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来保存每个水位的出现次数，只要遍历窗口中的所有数据，自然就能得到所有水位的出现次数。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。
代码具体实现如下：
public class ProcessAllWindowTopNDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env .socketTextStream("hadoop102", 7777) .map(new WaterSensorMapFunction()) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) .withTimestampAssigner((element, ts) -> element.getTs() * 1000L) ); // 最近10秒= 窗口长度， 每5秒输出 = 滑动步长 // TODO 思路一： 所有数据到一起， 用hashmap存， key=vc，value=count值 sensorDS.windowAll(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5))) .process(new MyTopNPAWF()) .print(); env.execute(); } public static class MyTopNPAWF extends ProcessAllWindowFunction<WaterSensor, String, TimeWindow> { @Override public void process(Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception { // 定义一个hashmap用来存，key=vc，value=count值 Map<Integer, Integer> vcCountMap = new HashMap<>(); // 1.遍历数据, 统计 各个vc出现的次数 for (WaterSensor element : elements) { Integer vc = element.getVc(); if (vcCountMap.containsKey(vc)) { // 1.1 key存在，不是这个key的第一条数据，直接累加 vcCountMap.put(vc, vcCountMap.get(vc) + 1); } else { // 1.2 key不存在，初始化 vcCountMap.put(vc, 1); } } // 2.对 count值进行排序: 利用List来实现排序 List<Tuple2<Integer, Integer>> datas = new ArrayList<>(); for (Integer vc : vcCountMap.keySet()) { datas.add(Tuple2.of(vc, vcCountMap.get(vc))); } // 对List进行排序，根据count值 降序 datas.sort(new Comparator<Tuple2<Integer, Integer>>() { @Override public int compare(Tuple2<Integer, Integer> o1, Tuple2<Integer, Integer> o2) { // 降序， 后 减 前 return o2.f1 - o1.f1; } }); // 3.取出 count最大的2个 vc StringBuilder outStr = new StringBuilder(); outStr.append("================================\n"); // 遍历 排序后的 List，取出前2个， 考虑可能List不够2个的情况 ==》 List中元素的个数 和 2 取最小值 for (int i = 0; i < Math.min(2, datas.size()); i++) { Tuple2<Integer, Integer> vcCount = datas.get(i); outStr.append("Top" + (i + 1) + "\n"); outStr.append("vc=" + vcCount.f0 + "\n"); outStr.append("count=" + vcCount.f1 + "\n"); outStr.append("窗口结束时间=" + DateFormatUtils.format(context.window().getEnd(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS") + "\n"); outStr.append("================================\n"); } out.collect(outStr.toString()); } } }
1.4.2 使用KeyedProcessFunction
思路二：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vc的出现次数，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。
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vc的出现次数；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。
具体实现可以分成两步：先对每个vc统计出现次数，然后再将统计结果收集起来，排序输出最终结果。由于最后的排序还是基于每个时间窗口的，输出的统计结果中要包含窗口信息，我们可以输出包含了vc、出现次数（count）以及窗口结束时间的Tuple3。之后先按窗口结束时间分区，然后用KeyedProcessFunction来实现。
用KeyedProcessFunction来收集数据做排序，这时面对的是窗口聚合之后的数据流，而窗口已经不存在了；我们需要确保能够收集齐所有数据，所以应该在窗口结束时间基础上再“多等一会儿”。具体实现上，可以采用一个延迟触发的事件时间定时器。基于窗口的结束时间来设定延迟，其实并不需要等太久——因为我们是靠水位线的推进来触发定时器，而水位线的含义就是“之前的数据都到齐了”。所以我们只需要设置1毫秒的延迟，就一定可以保证这一点。
而在等待过程中，之前已经到达的数据应该缓存起来，我们这里用一个自定义的HashMap来进行存储，key为窗口的标记，value为List。之后每来一条数据，就把它添加到当前的HashMap中，并注册一个触发时间为窗口结束时间加1毫秒（windowEnd + 1）的定时器。待到水位线到达这个时间，定时器触发，我们可以保证当前窗口所有vc的统计结果Tuple3都到齐了；于是从HashMap中取出进行排序输出。
具体代码实现如下：
public class KeyedProcessFunctionTopNDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env .socketTextStream("hadoop102", 7777) .map(new WaterSensorMapFunction()) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) .withTimestampAssigner((element, ts) -> element.getTs() * 1000L) ); // 最近10秒= 窗口长度， 每5秒输出 = 滑动步长 /** * TODO 思路二： 使用 KeyedProcessFunction实现 * 1、按照vc做keyby，开窗，分别count * ==》 增量聚合，计算 count * ==》 全窗口，对计算结果 count值封装 ， 带上 窗口结束时间的 标签 * ==》 为了让同一个窗口时间范围的计算结果到一起去 * * 2、对同一个窗口范围的count值进行处理： 排序、取前N个 * =》 按照 windowEnd做keyby * =》 使用process， 来一条调用一次，需要先存，分开存，用HashMap,key=windowEnd,value=List * =》 使用定时器，对 存起来的结果 进行 排序、取前N个 */ // 1. 按照 vc 分组、开窗、聚合（增量计算+全量打标签） // 开窗聚合后，就是普通的流，没有了窗口信息，需要自己打上窗口的标记 windowEnd SingleOutputStreamOperator<Tuple3<Integer, Integer, Long>> windowAgg = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getVc()) .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5))) .aggregate( new VcCountAgg(), new WindowResult() ); // 2. 按照窗口标签（窗口结束时间）keyby，保证同一个窗口时间范围的结果，到一起去。排序、取TopN windowAgg.keyBy(r -> r.f2) .process(new TopN(2)) .print(); env.execute(); } public static class VcCountAgg implements AggregateFunction<WaterSensor, Integer, Integer> { @Override public Integer createAccumulator() { return 0; } @Override public Integer add(WaterSensor value, Integer accumulator) { return accumulator + 1; } @Override public Integer getResult(Integer accumulator) { return accumulator; } @Override public Integer merge(Integer a, Integer b) { return null; } } /** * 泛型如下： * 第一个：输入类型 = 增量函数的输出 count值，Integer * 第二个：输出类型 = Tuple3(vc，count，windowEnd) ,带上 窗口结束时间 的标签 * 第三个：key类型 ， vc，Integer * 第四个：窗口类型 */ public static class WindowResult extends ProcessWindowFunction<Integer, Tuple3<Integer, Integer, Long>, Integer, TimeWindow> { @Override public void process(Integer key, Context context, Iterable<Integer> elements, Collector<Tuple3<Integer, Integer, Long>> out) throws Exception { // 迭代器里面只有一条数据，next一次即可 Integer count = elements.iterator().next(); long windowEnd = context.window().getEnd(); out.collect(Tuple3.of(key, count, windowEnd)); } } public static class TopN extends KeyedProcessFunction<Long, Tuple3<Integer, Integer, Long>, String> { // 存不同窗口的 统计结果，key=windowEnd，value=list数据 private Map<Long, List<Tuple3<Integer, Integer, Long>>> dataListMap; // 要取的Top数量 private int threshold; public TopN(int threshold) { this.threshold = threshold; dataListMap = new HashMap<>(); } @Override public void processElement(Tuple3<Integer, Integer, Long> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception { // 进入这个方法，只是一条数据，要排序，得到齐才行 ===》 存起来，不同窗口分开存 // 1. 存到HashMap中 Long windowEnd = value.f2; if (dataListMap.containsKey(windowEnd)) { // 1.1 包含vc，不是该vc的第一条，直接添加到List中 List<Tuple3<Integer, Integer, Long>> dataList = dataListMap.get(windowEnd); dataList.add(value); } else { // 1.1 不包含vc，是该vc的第一条，需要初始化list List<Tuple3<Integer, Integer, Long>> dataList = new ArrayList<>(); dataList.add(value); dataListMap.put(windowEnd, dataList); } // 2. 注册一个定时器， windowEnd+1ms即可（ // 同一个窗口范围，应该同时输出，只不过是一条一条调用processElement方法，只需要延迟1ms即可 ctx.timerService().registerEventTimeTimer(windowEnd + 1); } @Override public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception { super.onTimer(timestamp, ctx, out); // 定时器触发，同一个窗口范围的计算结果攒齐了，开始 排序、取TopN Long windowEnd = ctx.getCurrentKey(); // 1. 排序 List<Tuple3<Integer, Integer, Long>> dataList = dataListMap.get(windowEnd); dataList.sort(new Comparator<Tuple3<Integer, Integer, Long>>() { @Override public int compare(Tuple3<Integer, Integer, Long> o1, Tuple3<Integer, Integer, Long> o2) { // 降序， 后 减 前 return o2.f1 - o1.f1; } }); // 2. 取TopN StringBuilder outStr = new StringBuilder(); outStr.append("================================\n"); // 遍历 排序后的 List，取出前 threshold 个， 考虑可能List不够2个的情况 ==》 List中元素的个数 和 2 取最小值 for (int i = 0; i < Math.min(threshold, dataList.size()); i++) { Tuple3<Integer, Integer, Long> vcCount = dataList.get(i); outStr.append("Top" + (i + 1) + "\n"); outStr.append("vc=" + vcCount.f0 + "\n"); outStr.append("count=" + vcCount.f1 + "\n"); outStr.append("窗口结束时间=" + vcCount.f2 + "\n"); outStr.append("================================\n"); } // 用完的List，及时清理，节省资源 dataList.clear(); out.collect(outStr.toString()); } } }
1.5 侧输出流（Side Output）
处理函数还有另外一个特有功能，就是将自定义的数据放入“侧输出流”（side output）输出。这个概念我们并不陌生，之前在讲到窗口处理迟到数据时，最后一招就是输出到侧输出流。而这种处理方式的本质，其实就是处理函数的侧输出流功能。
我们之前讲到的绝大多数转换算子，输出的都是单一流，流里的数据类型只能有一种。而侧输出流可以认为是“主流”上分叉出的“支流”，所以可以由一条流产生出多条流，而且这些流中的数据类型还可以不一样。利用这个功能可以很容易地实现“分流”操作。
具体应用时，只要在处理函数的.processElement()或者.onTimer()方法中，调用上下文的.output()方法就可以了。
DataStream<Integer> stream = env.fromSource(...); OutputTag<String> outputTag = new OutputTag<String>("side-output") {}; SingleOutputStreamOperator<Long> longStream = stream.process(new ProcessFunction<Integer, Long>() { @Override public void processElement( Integer value, Context ctx, Collector<Integer> out) throws Exception { // 转换成Long，输出到主流中 out.collect(Long.valueOf(value)); // 转换成String，输出到侧输出流中 ctx.output(outputTag, "side-output: " + String.valueOf(value)); } });
这里output()方法需要传入两个参数，第一个是一个“输出标签”OutputTag，用来标识侧输出流，一般会在外部统一声明；第二个就是要输出的数据。
我们可以在外部先将OutputTag声明出来：
OutputTag<String> outputTag = new OutputTag<String>("side-output") {}; • 1
如果想要获取这个侧输出流，这个方式与窗口API中获取侧输出流是完全一样的。
DataStream<String> stringStream = longStream.getSideOutput(outputTag); • 1
案例需求：对每个传感器，水位超过10的输出告警信息
public class SideOutputDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env .socketTextStream("hadoop102", 7777) .map(new WaterSensorMapFunction()) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) .withTimestampAssigner((element, ts) -> element.getTs() * 1000L) ); OutputTag<String> warnTag = new OutputTag<>("warn", Types.STRING); SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> process = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId()) .process( new KeyedProcessFunction<String, WaterSensor, WaterSensor>() { @Override public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector<WaterSensor> out) throws Exception { // 使用侧输出流告警 if (value.getVc() > 10) { ctx.output(warnTag, "当前水位=" + value.getVc() + ",大于阈值10！！！"); } // 主流正常 发送数据 out.collect(value); } } ); process.print("主流"); process.getSideOutput(warnTag).printToErr("warn"); env.execute(); } }
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