Flink--Window apply

Flink 中的 Window apply 是指对一个窗口中的数据进行聚合操作。在 Flink 中，数据流可以被划分成无数个窗口，每个窗口都包含一定量的数据。Window apply 可以对每个窗口中的数据进行聚合操作，例如计算平均数、最大值、最小值等等。

Window apply 操作的实现方式与窗口类型有关。Flink 支持多种窗口类型，例如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等等。每种窗口类型都有不同的实现方式。例如，对于滑动窗口，Flink 会维护一个固定大小的窗口，每次滑动一定的距离，计算窗口中的数据的聚合结果。

总之，Window apply 是 Flink 中非常重要的操作，通过它可以对数据流进行聚合操作，从而实现各种复杂的计算任务。

相关问题

flink WindowFunction参数说明

在 Apache Flink 中，WindowFunction 是用于将窗口中的元素进行聚合操作并输出结果的函数。该函数的参数说明如下：

public interface WindowFunction<IN, OUT, KEY, W extends Window> extends Function, Serializable {
    void apply(KEY key, W window, Iterable<IN> input, Collector<OUT> out) throws Exception;
}

其中各参数的含义如下：

- IN：表示输入元素的类型。
- OUT：表示输出元素的类型。
- KEY：表示键的类型，用于对输入元素进行分组。
- W：表示窗口的类型，用于对输入元素进行分组。

WindowFunction 接口中只有一个 apply() 方法，用于将窗口中的元素进行聚合操作并输出结果。该方法的参数包括：

- key：表示当前窗口的键。
- window：表示当前处理的窗口。
- input：表示当前窗口中的所有元素。
- out：表示输出结果的 Collector。

在 apply() 方法中，我们可以使用 input 参数遍历窗口中的所有元素，并使用 Collector 类型的 out 参数输出聚合结果。

需要注意的是，WindowFunction 通常与 WindowAssigner 和 Trigger 结合使用，用于实现对窗口中元素的聚合操作。WindowAssigner 用于将输入元素分配到不同的窗口中，Trigger 用于定义窗口何时触发计算，WindowFunction 用于对窗口中元素进行聚合操作并输出结果。

Flink 双流join 代码

Flink 的双流 Join 可以使用 `JoinFunction` 来实现。代码示例如下：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> left = ...;
DataStream<Tuple2<String, Integer>> right = ...;

DataStream<Tuple2<String, Integer>> joined = left.join(right)
    .where(t -> t.f0)
    .equalTo(t -> t.f0)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(30)))
    .apply(new JoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>>() {
        @Override
        public Tuple2<String, Integer> join(Tuple2<String, Integer> first, Tuple2<String, Integer> second) throws Exception {
            return new Tuple2<>(first.f0, first.f1 + second.f1);
        }
    });

在代码中，左右两个数据流通过调用 `join` 方法进行 Join 操作。使用 `where` 和 `equalTo` 方法来指定 Join 条件，在本示例中，Join 条件是两个元组的第一个字段相等。使用 `window` 方法来指定 Join 操作的窗口，在本示例中，使用的是滚动窗口，窗口大小为 30 秒。最后，使用 `apply` 方法来指定 Join 的具体操作，在本示例中，Join 后的结果是两个元组的第二个字段相加。