时间窗口的最后一个元组

时间:2017-05-16 14:48:00

标签: ranking apache-flink flink-streaming top-n windowing

我有以下情况

stream<Tuple2<String, Integer>
   .keyBy(0)
   .timeWindow(Time.of(10, TimeUnit.SECONDS))
   .sum(1)
   .flatMap(..)
   .sink()

我要做的是为我的时间窗口计算前N个。 每个窗口的前N都由接收器存储。

我可以计算flatmap中的前N个,但我不知道何时将其发送到接收器进行存储。据我所知,没有办法知道窗口在flatmap函数中何时结束。

我知道有一些替代方法,例如apply函数可以同时执行或在流中创建标记以指示结束,但我想知道是否有更优雅的解决方案。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

如果要计算所有键上每个窗口的顶部N,那么您应该应用一个时间窗口,所有时间窗口的长度都与您计算顶部N的应用方法的长度相同。你可以这样做:

final int n = 10;
stream
    .keyBy(0)
    .timeWindow(Time.of(10L, TimeUnit.SECONDS))
    .sum(1)
    .timeWindowAll(Time.of(10L, TimeUnit.SECONDS))
    .apply(new AllWindowFunction<Tuple2<String,Integer>, Tuple2<String, Integer>, TimeWindow>() {
        @Override
        public void apply(TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Integer>> values, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
            PriorityQueue<Tuple2<String, Integer>> priorityQueue = new PriorityQueue<>(n, new Comparator<Tuple2<String, Integer>>() {
                @Override
                public int compare(Tuple2<String, Integer> o1, Tuple2<String, Integer> o2) {
                    return o1.f1 - o2.f1;
                }
            });

            for (Tuple2<String, Integer> value : values) {
                priorityQueue.offer(value);

                while (priorityQueue.size() > n) {
                    priorityQueue.poll();
                }
            }

            for (Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2 : priorityQueue) {
                out.collect(stringIntegerTuple2);
            }
        }
    })
    .print();