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Flink可以对数据进行分段计算.类似于批处理,批的概念相当于一段时间内的数据,窗口定义了时间的范围

窗口函数代码

//Time.seconds(2)表示窗口时间范围为2秒  Time.seconds(1) 表示窗口时间跨度为1秒
data.timeWindow(Time.seconds(2), Time.seconds(1));

时间窗口长度为2秒,两次执行的时间跨度为1秒

每次触发的窗口都可以看出是一批数据,能进行聚合操作

自定义聚合代码

import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;


/**
 * Flink 自定义聚合函数
 *
 * @param <T1>
 */
public class MyCountAggregate<T1> implements AggregateFunction<T1, Long, Long> {

    /**
     * 以一个窗口数据为一批次
     * 一个批次中的数据出现一个新的key都会调用这个方法,用于初始化key的默认值
     *
     * @return
     */
    @Override
    public Long createAccumulator() { //初始化值数值调用
        return 0L;
    }

    /**
     * 以一个窗口数据为一批次
     * 每一个key都会调用这个方法,相同的key调用这个方法中的t2属于同一个引用,这个t2通常用于记录累计次数
     *
     * @param t1 传入的key
     * @param t2 相同key的引用
     * @return
     */
    @Override
    public Long add(T1 t1, Long t2) {
        t2 = t2 + 1;
        return t2;
    }

    /**
     * 以一个窗口数据为一批次
     * 输出一格窗口中的某一类key合并后(相同的key都调用了add之后)产生的结果
     *
     * @param t
     * @return
     */
    @Override
    public Long getResult(Long t) {
        System.out.println("getResult->" + t);
        return t;
    }

    /**
     * 以一个窗口数据为一批次
     * Flink是分布式处理数据的,一个窗口的数据可能分布在多个服务器中,merge相当于是把不同的服务器的数据进行合并
     *
     * @param t1
     * @param t2
     * @return
     */
    @Override
    public Long merge(Long t1, Long t2) {
        System.out.println("merge->" + t1 + t2);
        return t1 + t2;
    }
}

自定义窗口数据打印

import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * 自定义窗口函数
 */
public class MyCountWindowFunction implements WindowFunction<Long, String, String, TimeWindow> {

    @Override
    public void apply(String value, TimeWindow window, Iterable<Long> input, Collector<String> out) throws Exception {
        out.collect("窗口时间：" + window.getEnd());
        out.collect("key: " + value + "  累计: " + input.iterator().next());//
    }
}

使用自定义聚合使用

import com.jimu.flink_example.deno.MyCountAggregate;
import com.jimu.flink_example.deno.MyCountWindowFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.PrintSinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;



/**
 * Flink 单次统计
 */
public class SocketWindowWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(6);//设置flink分布式计算的迸发度
        DataStreamSource<String> data = env.socketTextStream("localhost", 9999, "\n");
        //单词切割
        SingleOutputStreamOperator<String> flatMap = data.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
                for (String word : value.split(",")) {
                    out.collect(word);//单词切割
                }
            }
        });
        //单词记录为1
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> map = flatMap.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Long> map(String value) throws Exception {
                return new Tuple2<>(value, 1L);
            }
        });
        //分区
        KeyedStream<Tuple2<String, Long>, String> word = map.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Long>, String>() {
            @Override
            public String getKey(Tuple2<String, Long> tp2) throws Exception {
                return tp2.f0;//根据Tuple2的f0 即 key分区
            }
        });
        //时间窗口长度为5秒,窗口移动为1秒进行计算
        WindowedStream<Tuple2<String, Long>, String, TimeWindow> windowedStream = word.timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(5));
        //自定义聚合
        SingleOutputStreamOperator aggregate = windowedStream.aggregate(new MyCountAggregate(),new MyCountWindowFunction());
        aggregate.addSink(new PrintSinkFunction());
        env.execute("Socket Window WordCount"); //开始执行
    }

}