flink自定义窗口分配器周、月

关于分配器介绍内容来自官网

窗口分配的概念

窗口分配程序（Window Assigners）定义如何将元素分配给窗口。
通过window(...) (for keyed streams)或windowAll()for non-keyed streams)指定需要的WindowAssigner。

WindowAssigner负责将每个传入元素分配给一个或多个窗口。

Flink为最常见的用例提供了预定义的窗口分配程序如：tumbling windows, sliding windows, session windows and global windows.

同时还可以通过扩展WindowAssigner类来实现自定义窗口assigner。

所有内置的窗口分配程序(除了global windows)都根据时间将元素分配给窗口，时间可以是处理时间，也可以是事件时间。

基于时间的窗口有一个开始时间戳(包括)和一个结束时间戳(不包括)，它们一起描述窗口的大小。[starTimestamp,endTimestamp):左闭右开

Flink预定义的窗口分配程序

Tumbling Windows （滚动窗口）

翻转窗口分配程序将每个元素分配给指定窗口大小的窗口，滚动窗口有一个固定的大小并且元素之间不重叠。
Tumbling Windows.png

val input: DataStream[T] = ...

// tumbling event-time windows
input
    .keyBy(<key selector>)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
    .<windowed transformation>(<window function>)

// tumbling processing-time windows
input
    .keyBy(<key selector>)
    .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
    .<windowed transformation>(<window function>)

//偏移量的一个重要用例是将窗口调整到UTC-0以外的时区。例如，在中国，您必须指定时间偏移量(-8)。
//事件时间窗口偏移-8小时
input
    .keyBy(<key selector>)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.days(1), Time.hours(-8)))
    .<windowed transformation>(<window function>)

Sliding Windows (滑动窗口)

滑动窗口分配程序将元素分配给固定长度的窗口。类似于滚动窗口分配程序，窗口的大小由窗口大小参数配置。
同时还有一个附加的窗口滑动距离参数控制滑动窗口启动的频率。

滑动距离与窗口大小的的不同会导致数据元素是否重叠、丢失、恰好一次

具体情况如下：

slideSize>windowSize 丢失数据

slideSize<windowSize 数据重叠

slideSize=windowSize 恰好一次（此时等同TumblingWindows）

Sliding Windows.png

val input: DataStream[T] = ...

// sliding event-time windows
input
    .keyBy(<key selector>)
    .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
    .<windowed transformation>(<window function>)

// sliding processing-time windows
input
    .keyBy(<key selector>)
    .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
    .<windowed transformation>(<window function>)

// sliding processing-time windows offset by -8 hours
input
    .keyBy(<key selector>)
    .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.hours(12), Time.hours(1), Time.hours(-8)))
    .<windowed transformation>(<window function>)

Session Windows(会话窗口)

会话窗口分配程序根据活动的会话对元素进行分组。
与滚动、滑动窗口不同的是，会话窗口没有数据重叠，也没有固定的开始和结束时间。
当某个会话窗口在一段时间内没有接收到元素时，它将关闭窗口

Session Windows.png

val input: DataStream[T] = ...

// event-time session windows with static gap
input
    .keyBy(<key selector>)
    .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(10)))
    .<windowed transformation>(<window function>)

// event-time session windows with dynamic gap
input
    .keyBy(<key selector>)
    .window(EventTimeSessionWindows.withDynamicGap(new SessionWindowTimeGapExtractor[String] {
      override def extract(element: String): Long = {
        // determine and return session gap
      }
    }))
    .<windowed transformation>(<window function>)

// processing-time session windows with static gap
input
    .keyBy(<key selector>)
    .window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(10)))
    .<windowed transformation>(<window function>)


// processing-time session windows with dynamic gap
input
    .keyBy(<key selector>)
    .window(DynamicProcessingTimeSessionWindows.withDynamicGap(new SessionWindowTimeGapExtractor[String] {
      override def extract(element: String): Long = {
        // determine and return session gap
      }
    }))
    .<windowed transformation>(<window function>)

Global Windows（全局窗口）

全局窗口分配程序将具有相同键的所有元素分配给同一个全局窗口。

全局窗口模式仅在指定自定义触发器时才有用。否则，将不执行任何计算，因为全局窗口没有一个可以处理聚合元素的自然末端。(窗口没有结束，没有出发计算的条件，除非自定义触发器)
Global Windows.png

val input: DataStream[T] = ...

input
    .keyBy(<key selector>)
    .window(GlobalWindows.create())
    .<windowed transformation>(<window function>)

上面就是flink提供一些窗口分配程序，基本能满足大多数情况。

但是对于某些特殊情况flink提供的分配成程序没法满足要求，此时就需要根据需求自定义分配程序。

实现自定的分配程序需要实现org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.WindowAssigner

自定义 WindowAssigner

如果我们定义按天、小时、分钟的滚动窗口都很容易实现。

但是如果我们要定义一周(周日开始或周一)，一个月(1号开始)的滚动窗口，那么现有API基本没法实现或很难实现。

对此就需要我们实现一个自定义的窗口分配器。

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util
import java.util.{Calendar, Collections, Date}

import com.meda.utils.DateHelper
import org.apache.flink.api.common.ExecutionConfig
import org.apache.flink.api.common.typeutils.TypeSerializer
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.WindowAssigner
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.{EventTimeTrigger, Trigger}
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow

/**
 * 实现根据周或月的窗口划分窗口
 * 比如按照周日的00:00:00到下一个周六23:59:59
 * 或者每个月第一天的00:00:00到最后一天的23:59:59
 * 实现参考了 TumblingEventTimeWindows
 *
 * @param tag 标签 month  or  week
 * @tparam T 需要划分窗口的数据类型(输入类型)
 */
class CustomWindowAssigner[T](tag: String) extends WindowAssigner[T, TimeWindow] {
  //窗口分配的主要方法，需要为每一个元素指定所属的分区
  override def assignWindows(element: T, timestamp: Long, context: WindowAssigner.WindowAssignerContext): util.Collection[TimeWindow] = {
    var offset: (Long, Long) = null
    tag match {
      case "month" => offset = getTimestampFromMon(timestamp)
      case "week" => offset = getTimestampFromWeek(timestamp)
    }
    //分配窗口
    Collections.singletonList(new TimeWindow(offset._1, offset._2))
  }

  //注意此处需要进行类型的转换，否则或编译出错，java版本好像没问题，但是java对于上面的offset处理有点难搞，所以放弃了
  override def getDefaultTrigger(env: StreamExecutionEnvironment): Trigger[T, TimeWindow] = EventTimeTrigger.create().asInstanceOf[Trigger[T, TimeWindow]]

  override def getWindowSerializer(executionConfig: ExecutionConfig): TypeSerializer[TimeWindow] = new TimeWindow.Serializer

  //是否使用事件时间
  override def isEventTime: Boolean = true


  /**
   * 获取指定时间戳当月时间戳范围
   * eg:2020-03-12 11:35:13 (timestamp=1583984113960l)
   * 结果为：(1582992000000,1585670399999)=>(2020-03-01 00:00:00,2020-03-31 23:59:59)
   *
   * @param timestamp 时间戳
   * @return
   */
  def getTimestampFromMon(timestamp: Long): (Long, Long) = {
    val calendar = Calendar.getInstance()
    calendar.setTime(DateHelper.getInstance().getDateFromStr(new SimpleDateFormat("yyyyMM01000000").format(new Date(timestamp)), "yyyyMMddHHmmss"))
    val numsOfMon: Long = calendar.getActualMaximum(Calendar.DAY_OF_MONTH)
    calendar.set(Calendar.DAY_OF_MONTH, 1)
    val start: Long = calendar.getTimeInMillis
    val end: Long = start + numsOfMon * 24 * 60 * 60 * 1000 - 1
    (start, end)
  }

  /**
   * 获取指定时间戳本周时间范围（从周日开始）
   * eg:2020-03-14 23:59:59 (timestamp=1583895064000l)
   * 结果为：(1583596800000,1584201599999)=>(2020-03-08 00:00:00,2020-03-14 23:59:59)
   *
   * @param timestamp 时间戳
   * @return
   */
  def getTimestampFromWeek(timestamp: Long): (Long, Long) = {
    val calendar = Calendar.getInstance()
    calendar.setTime(DateHelper.getInstance().getDateFromStr(new SimpleDateFormat("yyyyMMdd000000").format(new Date(timestamp)), "yyyyMMddHHmmss"))
    //    calendar.setFirstDayOfWeek(Calendar.SUNDAY)//设置周日为首日  默认值，一般不用设置
    calendar.set(Calendar.DAY_OF_WEEK, Calendar.SUNDAY)
    val start: Long = calendar.getTimeInMillis
    (start, start + 7 * 24 * 60 * 60 * 1000l - 1)
  }
}

//输入数据
case class Top100Input(event_id: String, date_d: String, timeStamp: Long, uid: Long, weekTag: String, monthTag: String)

//调用
val dStream: DataStream[Top100Input] = ...

dStream
      .keyBy(_.weekTag)
      .window(new CustomWindowAssigner[Top100Input]("week"))

dStream
      .keyBy(_.monthTag)
      .window(new CustomWindowAssigner[Top100Input]("month"))

posted @ 2020-03-24 11:31 lillcol 阅读(2309) 评论(0) 编辑收藏举报

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