Question

我有一个键入的数据流，需要计算不同时间段（1分钟，5分钟，1天，1周）的翻滚计数。

是否可以在单个应用程序中计算所有四个窗口计数？

Answer 1

是的，这是可能的。

如果您正在使用事件时间，则可以简单地以增加的时间间隔级联窗口。所以你这样做：

DataStream<String> data = ...
// append a Long 1 to each record to count it.
DataStream<Tuple2<String, Long>> withOnes = data.map(new AppendOne); 

DataStream<Tuple2<String, Long>> 1minCnts = withOnes
  // key by String field
  .keyBy(0) 
  // define time window
  .timeWindow(Time.of(1, MINUTES))
  // sum ones of the Long field
  // in practice you want to use an incrementally aggregating ReduceFunction and 
  // a WindowFunction to extract the start/end timestamp of the window
  .sum(1);

// emit 1-min counts to wherever you need it
1minCnts.addSink(new YourSink());

// compute 5-min counts based on 1-min counts
DataStream<Tuple2<String, Long>> 5minCnts = 1minCnts
  // key by String field
  .keyBy(0)
  // define time window of 5 minutes
  .timeWindow(Time.of(5, MINUTES))
  // sum the 1-minute counts in the Long field
  .sum(1);

// emit 5-min counts to wherever you need it
5minCnts.addSink(new YourSink());

// continue with 1 day window and 1 week window

请注意，这是可能的，因为：

Sum是一个关联函数（您可以通过求和部分和来计算总和）。
翻滚的窗户很好地对齐，不会重叠。

关于逐步汇总ReduceFunction的评论：

通常，您希望在窗口操作的输出中具有窗口的开始和/或结束时间戳（否则相同键的所有结果看起来都相同）。可以从window的{{1}}方法的apply()参数访问窗口的开始和结束时间。但是，WindowFunction不会逐步聚合记录，而是收集它们并聚合窗口末尾的记录。因此，使用WindowFunction进行增量聚合和使用ReduceFunction将窗口的开始和/或结束时间附加到结果更有效。 documentation讨论了详细信息。

如果你想使用处理时间来计算它，你不能级联窗口，但必须从输入数据流扇出到四个窗口函数。

Apache Flink：如何应用多个计数窗口函数？

1 个答案: