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Flink的SessionWindow怎么用

发表于:2024-11-22 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月22日,这篇文章主要讲解了"Flink的SessionWindow怎么用",文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习"Flink的SessionWindow怎
千家信息网最后更新 2024年11月22日Flink的SessionWindow怎么用

这篇文章主要讲解了"Flink的SessionWindow怎么用",文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习"Flink的SessionWindow怎么用"吧!

sessionWindows会话窗口:按不活跃时间切成不同分区窗口,并进行窗口计算

示例环境

java.version: 1.8.xflink.version: 1.11.1

示例数据源 (项目码云下载)

Flink 系例 之 搭建开发环境与数据

SessionWindow.java

import com.flink.examples.DataSource;import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichParallelSourceFunction;import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.EventTimeSessionWindows;import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;import java.util.List;/** * @Description sessionWindows会话窗口:按不活跃时间切成不同分区窗口,并进行窗口计算 */public class SessionWindow {    /**     * 遍历集合,返回会话滑动窗口下按不活跃时间切分后的,每个窗口下性别分区里最大年龄数据记录     * @param args     * @throws Exception     */    public static void main(String[] args) throws Exception {        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();        //设置流处理时间事件,对于会话窗口必需设置此时间类型,有三种类型:        //1.ProcessingTime:以operator处理的时间为准,它使用的是机器的系统时间来作为data stream的时间        //2.IngestionTime:以数据进入flink streaming data flow的时间为准        //3.EventTime:以数据自带的时间戳字段为准,应用程序需要指定如何从record中抽取时间戳字段        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime);        env.setParallelism(4);        DataStream> inStream = env.addSource(new MyRichSourceFunction());        DataStream> dataStream = inStream.keyBy((KeySelector, String>) k ->k.f1)                //按会话窗口滚动,当2秒之内没有指定分区数据流,则计算一次                //会话窗口是根据在指定时间之后没有活跃的数据接入,则认为窗口结束,进行窗口计算                .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(2)))                .reduce(new ReduceFunction>() {                    @Override                    public Tuple3 reduce(Tuple3 t1, Tuple3 t2) throws Exception {                        //返回年龄最大的                        return t1.f2 > t2.f2 ? t1: t2;                    }                });        dataStream.print();        env.execute("flink EventTimeSessionWindows job");    }    /**     * 模拟数据持续输出     */    public static class MyRichSourceFunction extends RichParallelSourceFunction> {        @Override        public void run(SourceContext> ctx) throws Exception {            List> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList();            for (Tuple3 tuple3 : tuple3List){                ctx.collect(tuple3);                //1秒钟输出一个                Thread.sleep(2 * 1000);            }        }        @Override        public void cancel() {            try{                super.close();            }catch (Exception e){                e.printStackTrace();            }        }    }}

打印结果

2> (张三,man,20)4> (李四,girl,24)2> (王五,man,29)4> (刘六,girl,32)2> (吴八,man,30)

感谢各位的阅读,以上就是"Flink的SessionWindow怎么用"的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Flink的SessionWindow怎么用这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!

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