flink的time

Flink的time可以通过设置TimeCharacteristic来定义。在示例代码中，可以看到通过调用env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)来设置Flink的时间特性为EventTime。

关于Flink的时间窗口，可以参考阿里大牛在Flink 2019峰会上的技术分享，他在其中简明扼要地讲解了Flink的时间窗口和源码分析。这份分享值得收藏。

另外，示例代码中还给出了一个滑动窗口的示例。该示例每隔5秒时间，统计最近10秒出现的数据。通过调用.timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds(5))来定义滑动窗口。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

flink count time trigger

Flink 提供了时间触发器（time trigger）来触发窗口操作。在 Flink 中，可以使用 EventTime 或 ProcessingTime 进行时间触发。

对于 EventTime，可以使用窗口分配器（Window Assigner）来定义窗口的大小和边界，并使用时间触发器来指定何时触发窗口操作。常见的时间触发器包括：

1. 时间滚动触发器（Tumbling Time Trigger）：在指定的时间间隔内触发窗口操作，例如每分钟触发一次。
2. 滑动时间触发器（Sliding Time Trigger）：在指定的时间间隔内触发窗口操作，并可以指定触发的频率，例如每秒触发一次。
3. 会话时间触发器（Session Time Trigger）：在一段时间内没有数据到达时触发窗口操作。

对于 ProcessingTime，可以使用时间戳分配器（Timestamp Assigner）来为数据分配时间戳，并使用时间触发器来指定何时触发窗口操作。常见的处理时间触发器包括：

1. 时间滚动触发器（Tumbling Time Trigger）：在指定的处理时间间隔内触发窗口操作，例如每分钟触发一次。
2. 滑动时间触发器（Sliding Time Trigger）：在指定的处理时间间隔内触发窗口操作，并可以指定触发的频率，例如每秒触发一次。

通过使用时间触发器，可以根据不同的时间需求来触发窗口操作，从而实现基于时间的窗口计算。

flink count+time trigger

Flink 中的 Count+Time 触发器是一种组合触发器，它在满足两个条件之一时触发操作。其中一个条件是元素数量达到指定的阈值，另一个条件是时间达到指定的时间间隔。

在 Flink 中，可以使用 `countTrigger()` 和 `timeTrigger()` 方法来创建 Count+Time 触发器。下面是一个示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
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.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.CountTrigger;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.PurgingTrigger;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.TimeTrigger;

public class CountTimeTriggerExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream = env.addSource(new SourceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
            private volatile boolean running = true;

            @Override
            public void run(SourceContext<Tuple2<String, Integer>> ctx) throws Exception {
                while (running) {
                    ctx.collect(Tuple2.of("key", 1));
                    Thread.sleep(1000);
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {
                running = false;
            }
        });

        stream.map(new MapFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
                return value;
            }
        })
        .keyBy(0)
        .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
        .trigger(PurgingTrigger.of(CountTrigger.of(3)).or(TimeTrigger.create()))
        .sum(1)
        .print();

        env.execute();
    }
}

在上面的示例代码中，我们首先创建一个包含无限元素的源数据流 `stream`，然后使用 `window` 方法定义一个时间窗口，并使用 `trigger` 方法设置 Count+Time 触发器。在这个例子中，触发器的条件是元素数量达到 3 或者时间间隔达到 5 秒。

最后，我们对窗口内的元素进行求和，并打印结果。执行代码后，每当满足触发器的条件时，就会触发一次计算和打印操作。