Flink四大基石

window窗口 Time时间 Status状态 Checkpoint检查点

1.窗口Window和Time时间

image.png

Flinkwindow窗口,相当于把流式数据转换成一批次一批次,批处理
分类:

timewindow时间窗口
根据时间划分窗口
countwindow数量窗口
根据数量划分窗口
sessionwindow会话窗口
根据会话间隔划分窗口

窗口根据窗口大小和窗口间隔分为滚动窗口,滑动窗口

滚动窗口窗口大小=窗口间隔
滑动窗口窗口大小>窗口间隔

窗口根据数据流分为
分组流窗口(常用)
数据流窗口

Time时间:
Flink 时间语义
1.11版本之前：

事件时间EventTime，指的就是数据产生的数据，比如订单数据中订单时间
摄入时间InjectionTime，指的就是数据被Data Source获取到时间
处理时间ProcessingTime，指的就是数据被转换处理的时间

1.11版本开始：
事件时间EventTime 和处理时间ProcessingTime

2.窗口计算

Flink流式计算当中最重要的就是基于事件时间的时间窗口计算
EventTime事件时间的滚动窗口 ★★★★★
EventTime事件时间的滑动窗口 ★★★★
EventTime事件时间的会话窗口 ★★★★

如果对窗口数据计算时，需要对窗口数据进行排序操作，肯定使用全局窗口数据计算
普通窗口数据计算，通常属于窗口增量计算，调用算子：reduce、aggregate
优化:先增后全方式窗口数据计算

3.基于事件时间窗口计算

step1.必须指定数据流中,事件时间的字段,且必须是long类型
step2.设置窗口聚合函数
[对DataStream进行窗口计算时，通常情况下，都是先对数据流进行分组，再对分组流进行窗口计算】
datastream.keyBy.window.apply/process/reduce/aggregate
全量 apply process)(增量 reduce aggregate)

4.基于时间事件的窗口计算时,如何处理乱序,延迟和迟到数据

【一个原则：基于事件时间窗口计算，不要让数据丢失，可以单独侧边流输出，进行处理分析】
下述方案，针对滚动窗口和滑动窗口，与会话窗口没有关系
默认情况:触发窗口计算后,窗口销毁

方案一 Watermark水印

【时间方式，处理乱序数据】

可以设置窗口数据触发计算时，等一等时间，再触发计算
相当于给每条数据的事件时间加一个时间戳,
列如窗口大小为5m,设置 Watermark为2m
9.01-9.05 但是9.06也会被计算,
9.06这条数据相当于事件时间- Watermark水印时间
会触发一次窗口计算.

方案二 Allowed Lateness 允许延迟

【空间方式，内存保存窗口计算结果，处理延迟数据】

把窗口计算的结果,再在内存中保存一段时间,延迟数据到达时会再次触发窗口计算. Allowed Lateness不能设置时间太大,会造成性能浪费
当窗口数据触发计算以后，如果有窗口数据达到，依然参与计算

方案三 Side Output 侧边输出

兜底操作,将以上两种方案没有处理后的乱序,延迟和迟到数据,作为侧边流输出,单独处理

5.乱序数据、延迟数据、迟到数据，如何界定？

1. 乱序数据
  基于事件时间窗口计算时
  没有设置Watermark机制，数据不会被窗口计算；
  如果设置Watermark以后，数据将会被窗口计算；
  【此时这条数据就是乱序数据，迟到时间很短很短】
1. 延迟数据
  基于事件时间窗口计算时
  数据到达时，窗口已经计算，如果会再次触发窗口计算，这条数据就是延迟数据
  AllowedLateness
1. 迟到数据
  基于事件时间窗口计算时
  数据到达时，窗口已经计算，并且销毁数据，此条数据就是迟到数据

6.基于事件时间的会话窗口对乱序、延迟和迟到数据的处理(重要)

Flink Window窗口计算中，如果是基于事件时间的会话窗口，不存在乱序、延迟和迟到数据的处理。
数据到达时，如果窗口触发计算并且销毁，直接属于下一个窗口中数据，参与计算

Flink1.11版本使用

Flink 1.11之前版本，基于事假时间窗口计算时，需要显示设置（默认时间语义为处理时间ProcessTime）时间语义，并且从1.12版本开始，基于时间窗口计算API也发生变化，与以前版本稍有不同

step1 显示设置时间语义

      // 1. 执行环境-env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        //todo step1 显示设置时间时间语义
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

step2 指定数据的事件时间字段,且必须是long类型

crossRoadEventStream
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                // 设置最大乱序时间maxOutOfOrderness 为1min
                new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<CrossRoadEvent>(Time.minutes(1)) {

step3 设置窗口和聚合函数
设置watermark水印


        //todo step2 指定数据中事件时间的字段,必须为long类型
        SingleOutputStreamOperator<CrossRoadEvent> timeStream = crossRoadEventStream
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                // 设置最大乱序时间maxOutOfOrderness 为1min
                new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<CrossRoadEvent>(Time.minutes(1)) {

设置侧边流和 Allowed Lateness

// 设置滚动窗口TumblingEventTimeWindows大小为10min 并且设置窗口聚合函数
        SingleOutputStreamOperator<CrossRoadReport> reportStream = timeStream
                .keyBy(CrossRoadEvent::getRoadId)
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(10)))
                //设置侧边流
                .sideOutputLateData(lateOutputTag)
                // 设置allowedLateness 当窗口计算后，保存一段时间数据，当窗口中有数据达到时，继续触发计算
                .allowedLateness(Time.minutes(2))