请给我一个pyflink的窗口函数windows_all的用法案例
时间: 2024-05-13 11:15:40 浏览: 9
好的,下面是一个简单的使用示例:
假设我们有一个实时数据流,每个数据包含一个温度值和一个时间戳,我们想要计算每个窗口内的平均温度。我们可以使用 PyFlink 中的 `windows_all` 窗口函数来实现:
```python
from pyflink.common.serialization import SimpleStringSchema
from pyflink.common.typeinfo import Types
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.datastream.connectors import SocketTextStream
from pyflink.datastream.functions import ReduceFunction
from pyflink.datastream.window import TimeWindow, WindowAssigner
from pyflink.datastream.window import AllWindow
from pyflink.datastream.window import Trigger, CountTrigger
from pyflink.datastream.window import WindowFunction
class AverageWindowFunction(WindowFunction):
def apply(self, key, window, input, out):
sum, count = 0.0, 0
for value in input:
sum += value[0]
count += 1
out.collect((sum / count,))
class MyWindowAssigner(WindowAssigner):
def assign_windows(self, element, timestamp):
return [TimeWindow(timestamp, timestamp + 5000)]
def get_default_trigger(self, env):
return CountTrigger(1)
def get_window_serializer(self):
return SimpleStringSchema()
def is_event_time(self):
return False
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
data_stream = env.add_source(
SocketTextStream(hostname='localhost', port=9999, delimiter='\n'),
'SocketSource',
Types.STRING
)
result_stream = data_stream \
.map(lambda x: (float(x),)) \
.window_all(MyWindowAssigner()) \
.trigger(CountTrigger(5)) \
.apply(AverageWindowFunction(), Types.TUPLE([Types.FLOAT()])) \
.print()
env.execute('WindowAllExample')
```
在此示例中,我们首先创建了一个自定义的 `WindowAssigner`,它将所有数据分配到一个 5 秒的时间窗口中。然后我们使用 `window_all` 函数来指定这个自定义窗口分配器,并指定一个计数触发器来触发计算。最后,我们使用 `apply` 函数来应用自定义的 `WindowFunction`,计算窗口内所有温度值的平均值,并将结果打印到控制台上。
请注意,这只是一个简单的示例,实际使用中需要根据具体业务需求进行调整。