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大数据处理框架:Flink:Flink窗口函数与时间语义.docx
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大数据处理框架:Flink:Flink 窗口函数与时间语义
1 大数据处理框架:Flink:Flink 窗口函数与时间语义
1.1 Flink 简介
1.1.1 Flink 核心概念
Flink 是一个用于处理无界和有界数据流的开源流处理框架。它提供了低延
迟、高吞吐量和强大的状态管理能力,使其成为实时数据处理的理想选择。
Flink 的核心概念包括:
� 流(Stream):数据的连续流,可以是无界的(无限的)或有界的
(有限的)。
� 算子(Operator):对流数据进行操作的函数,如 map、filter、
reduce 等。
� 状态(State):算子在处理数据时可以维护的状态,用于实现复杂
的数据流处理逻辑。
� 时间(Time):Flink 支持三种时间模型:事件时间、处理时间、摄
取时间。
1.1.2 Flink 时间模型概述
Flink 的时间模型是其处理流数据的关键特性之一,它允许用户根据不同的
场景选择最合适的时间语义。Flink 支持以下三种时间:
� 事件时间(Event Time):基于事件发生的时间戳,即使事件到达的
顺序可能与实际发生的时间顺序不同。
� 处理时间(Processing Time):基于系统处理事件的时间,即事件到
达 Flink 系统的时间。
� 摄取时间(Ingestion Time):基于事件被 Flink 系统首次摄取的时间,
通常与处理时间相同。
1.2 Flink 窗口函数
Flink 的窗口函数允许用户对流数据进行时间窗口的聚合操作,如计算每分
钟的平均值、每小时的总和等。窗口函数可以基于事件时间或处理时间定义,
并且支持滑动窗口和滚动窗口。
1.2.1 滚动窗口(Rolling Window)
滚动窗口在固定的时间间隔内收集数据,例如每 5 分钟收集一次。当窗口
关闭时,会计算窗口内的数据并输出结果。
2
1.2.1.1 示例代码
//
创建一个基于事件时间的滚动窗口
DataStream<String> text = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleString
Schema(), props))
.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<>(Time
.seconds(2)));
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts =
text.flatMap(new Tokenizer())
.keyBy(0)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5)))
.reduce(new ReducerFunction());
1.2.2 滑动窗口(Sliding Window)
滑动窗口在固定的时间间隔内收集数据,但窗口之间可以有重叠,例如每
5 分钟收集一次,但窗口滑动间隔为 1 分钟。
1.2.2.1 示例代码
//
创建一个基于事件时间的滑动窗口
DataStream<String> text = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleString
Schema(), props))
.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<>(Time
.seconds(2)));
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts =
text.flatMap(new Tokenizer())
.keyBy(0)
.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5), Time.minutes(1)))
.reduce(new ReducerFunction());
1.3 Flink 时间语义
Flink 的时间语义决定了如何处理时间戳和水位线,这对于正确处理乱序数
据至关重要。
1.3.1 事件时间(Event Time)
事件时间是基于事件发生的时间,而不是处理或摄取的时间。在事件时间
模式下,Flink 使用水位线来追踪事件流中的时间进度。
3
1.3.1.1 示例代码
//
使用事件时间处理数据
DataStream<String> text = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleString
Schema(), props))
.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<>(Time
.seconds(2)));
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts =
text.flatMap(new Tokenizer())
.keyBy(0)
.timeWindow(Time.minutes(5))
.reduce(new ReducerFunction());
1.3.2 处理时间(Processing Time)
处理时间是基于系统处理事件的时间。在处理时间模式下,Flink 不使用水
位线,而是依赖系统时钟。
1.3.2.1 示例代码
//
使用处理时间处理数据
DataStream<String> text = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleString
Schema(), props));
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts =
text.flatMap(new Tokenizer())
.keyBy(0)
.processingTimeWindow(Time.minutes(5))
.reduce(new ReducerFunction());
1.3.3 摄取时间(Ingestion Time)
摄取时间是基于事件被 Flink 系统首次摄取的时间,通常与处理时间相同。
在摄取时间模式下,Flink 使用系统时钟来确定时间窗口。
1.3.3.1 示例代码
//
使用摄取时间处理数据
DataStream<String> text = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleString
Schema(), props));
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts =
4
text.flatMap(new Tokenizer())
.keyBy(0)
.timeWindow(Time.minutes(5))
.reduce(new ReducerFunction());
注意:在摄取时间模式下,timeWindow 实际上使用的是处理时间。
1.4 结论
Flink 的窗口函数和时间语义为处理流数据提供了强大的工具。通过选择合
适的时间模型和窗口类型,可以有效地处理各种实时数据流场景,如实时分析、
监控和报警等。
2 窗口函数基础
2.1 窗口函数概念
窗口函数在大数据处理中扮演着至关重要的角色,尤其是在流处理框架如
Apache Flink 中。窗口函数允许我们对数据流中的元素进行分组,基于时间或元
素数量,然后在这些分组上执行聚合操作。例如,我们可以计算过去一小时内
所有事件的平均值,或者每 1000 个元素的总和。这种能力对于实时分析、监控
和报告非常有用。
2.1.1 代码示例:窗口函数概念
假设我们有一个数据流,包含用户在网站上的点击事件,我们想要计算每
5 分钟内的点击次数。
//
导入
Flink
相关库
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
//
创建流处理环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//
假设我们有一个
DataStream
,包含用户点击事件
DataStream<ClickEvent> clickStream = env.addSource(new ClickEventSource());
//
定义窗口函数,计算每
5
分钟内的点击次数
DataStream<Integer> clickCount = clickStream
.keyBy("userId") //
按用户
ID
分组
.timeWindow(Time.minutes(5)) //
定义
5
分钟的窗口
.sum("clicks"); //
对每个窗口内的
clicks
字段求和
5
//
执行流处理作业
env.execute("Flink Click Count Example");
在这个例子中,timeWindow 函数定义了一个时间窗口,每 5 分钟对用户点
击事件进行一次聚合。sum 函数则对窗口内的 clicks 字段进行求和操作。
2.2 窗口类型详解
Flink 支持多种窗口类型,包括时间窗口、滑动窗口、会话窗口和全局窗口。
每种窗口类型都有其特定的使用场景和优势。
2.2.1 时间窗口
时间窗口是最常见的窗口类型,它基于事件时间或处理时间来定义窗口的
开始和结束。事件时间窗口考虑的是数据中携带的时间戳,而处理时间窗口则
基于数据处理的时间。
2.2.1.1 代码示例:时间窗口
假设我们有一个数据流,包含温度读数,我们想要计算每小时的平均温度。
//
导入
Flink
相关库
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
//
创建流处理环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//
假设我们有一个
DataStream
,包含温度读数
DataStream<TemperatureReading> tempStream = env.addSource(new TemperatureReadingSour
ce());
//
定义时间窗口,计算每小时的平均温度
DataStream<Float> avgTemp = tempStream
.keyBy("sensorId") //
按传感器
ID
分组
.timeWindow(Time.hours(1)) //
定义
1
小时的窗口
.reduce(new AvgTemperatureFunction()); //
对每个窗口内的温度求平均
//
执行流处理作业
env.execute("Flink Temperature Average Example");
在这个例子中,我们使用了事件时间窗口,每小时对温度读数进行一次聚
合,计算平均温度。
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kkchenjj
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