Flink--Window apply
时间: 2023-07-08 12:45:33 浏览: 83
Flink 中的 Window 是将无限流切割成有限的数据块,使得数据可以被有限处理。Window apply 是对 Window 中的数据块进行计算的操作。在 Window 中,每个数据块都有一个对应的唯一的键(key),可以对同一个键的数据块进行聚合计算。Window apply 可以应用于各种类型的计算,如求和、平均值、最大值、最小值等等。通常,Window apply 会将一个数据块中的所有数据作为输入,对其进行计算,并将计算结果作为输出。
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关联
Flink双流join关联是指将两个数据流按照某个特定的条件进行关联,例如使用相同的key或者时间窗口。在Flink中,可以使用join算子来进行双流join关联。常见的join算子有以下几种:
1. Inner Join:只有在两个流中都存在匹配的记录时,才会将其合并为一个结果流。
2. Left Join:以左侧的流为主,如果右侧流中存在匹配的记录则合并,否则右侧流中对应字段值为null。
3. Right Join:以右侧的流为主,如果左侧流中存在匹配的记录则合并,否则左侧流中对应字段值为null。
4. Full Outer Join:合并两个流中所有匹配和不匹配的记录。
例如下面的代码片段展示了如何使用Flink的join算子进行双流关联:
```
DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream1 = ...;
DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream2 = ...;
DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = stream1
.keyBy(0) // 使用第一个字段作为key
.join(stream2.keyBy(0))
.where(x -> x.f0) // 指定左侧流中的key
.equalTo(x -> x.f0) // 指定右侧流中的key
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // 指定时间窗口大小
.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 {
// 合并逻辑
return new Tuple2<>(first.f0, first.f1 + second.f1);
}
});
```