Question

我尝试增强显示流使用情况的Flink示例。我的目标是使用窗口功能（请参阅window函数调用）。我假设下面的代码输出流的最后3个数字的总和。（由于ubuntu上的nc -lk 9999，流被打开）实际上，输出总结了输入的所有数字。切换到时间窗口会产生相同的结果，即不会产生窗口。

这是一个错误吗？（使用的版本：github上的最新版本）

object SocketTextStreamWordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val hostName = args(0)
    val port = args(1).toInt
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // Create streams for names and ages by mapping the inputs to the corresponding objects
    val text = env.socketTextStream(hostName, port)    
    val currentMap = text.flatMap { (x:String) => x.toLowerCase.split("\\W+") }
    .filter { (x:String) => x.nonEmpty }      
    .window(Count.of(3)).every(Time.of(1, TimeUnit.SECONDS))
    //  .window(Time.of(5, TimeUnit.SECONDS)).every(Time.of(1, TimeUnit.SECONDS))
      .map { (x:String) => ("not used; just to have a tuple for the sum", x.toInt) }

    val numberOfItems = currentMap.count
    numberOfItems print
    val counts = currentMap.sum( 1 )
    counts print

    env.execute("Scala SocketTextStreamWordCount Example")
  }
}

Answer 1

问题似乎是从WindowedDataStream到DataStream的隐式转换。此隐式转换会在flatten()上调用WindowedDataStream。

在您的情况下会发生的是代码扩展到此：

val currentMap = text.flatMap { (x:String) => x.toLowerCase.split("\\W+") }
    .filter { (x:String) => x.nonEmpty }      
    .window(Count.of(3)).every(Time.of(1, TimeUnit.SECONDS))
    .flatten()   
    .map { (x:String) => ("not used; just to have a tuple for the sum",x.toInt) }

flatten()的作用类似于集合上的flatMap()。它需要窗口流，可以看作是集合的集合（[[a,b,c], [d,e,f]]），并将其转换为元素流：[a,b,c,d,e,f]。

这意味着您的计数实际上只对已经窗口化的原始流进行操作，并且＆＃34;去窗口＆＃34;。这看起来根本就没有窗口。

这是一个问题，我会立即解决这个问题。（我是Flink提交者之一。）您可以在此处跟踪进度：https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-2096

使用当前API执行此操作的方法是：

val currentMap = text.flatMap { (x:String) => x.toLowerCase.split("\\W+") }
    .filter { (x:String) => x.nonEmpty }   
    .map { (x:String) => ("not used; just to have a tuple for the sum",x.toInt) }    
    .window(Count.of(3)).every(Time.of(1, TimeUnit.SECONDS))

WindowedDataStream有一个sum（）方法，因此不会隐式插入flatten（）调用。不幸的是，count()上没有WindowedDataStream，因此您必须手动将1字段添加到元组并计算这些字段。

在Flink中，流窗口似乎不起作用？

1 个答案: