我们如何在Flink中对WindowedStream执行自定义操作?

时间:2016-04-19 08:41:30

标签: apache-flink flink-streaming

我想在Flink的WindowedStream上执行一些操作,比如说平均值。 但是,预定义的操作非常有限,如sum,min,max等。

val windowedStream = valueStream
                          .keyBy(0)
                          .timeWindow(Time.minutes(5))
                          .sum(2) //Change this to average?

假设我想找到平均值,我该怎么做?

1 个答案:

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Flink没有内置函数来计算WindowStream的平均值。您必须为此实现自定义WindowFunction

最有效的方法是实施一个ReduceFunction来计算您希望平均的值的计数和总和,以及后续的WindowFunction来计算ReduceFunction的结果并计算平均值。使用ReduceFunction更有效,因为Flink直接将其应用于传入值。因此,它会动态聚合值,而不会在窗口中收集它们。这显着减少了窗口的内存占用。

由于ReduceFunction的输出与其输入的类型相同,因此您需要在应用ReduceFunction之前为计数添加字段。

以下内容应该可以解决问题:

val valueStream: DataStream[(String, Double)] = ???

val r: DataStream[(String, Double)] = valueStream
  // append a 1L for counting
  .map(x => (x._1, x._2, 1l))
  // key and window stream
  .keyBy(0).timeWindow(Time.minutes(5))
  .apply(
    // ReduceFunction (compute sum and count)
    (x: (String, Double, Long), y: (String, Double, Long)) => 
      (x._1, x._2 + y._2, x._3 + y._3),
    // WindowFunction
    (key, window: TimeWindow, input: Iterable[(String, Double, Long)], out: Collector[(String, Double)]) => {
      // get first (and only) value
      val x: (String, Double, Long) = input.toIterator.next
      // compute average as sum / count
      out.collect(x._1, x._2 / x._3)
    }
  )