Flink的时间类型和窗口概述，助你进阶Flink，畅游大数据时代

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Flink的时间类型和窗口概述，助你进阶Flink，畅游大数据时代

前言

Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。而Flink中的时间类型和窗口是非常重要概念，也是学习Flink必须要掌握的两个知识点。今天我们就来探讨一下这两个知识点。

Flink中的时间类型

时间类型介绍

Flink流式处理中支持不同类型的时间。分为以下几种：

1. 处理时间
   • Flink程序执行对应操作的系统时间。所有基于时间的操作（例如：时间窗口）都将使用运行相应operator的系统时间。例如：每个小时的处理时间窗口包括在系统时间范围内所有operator接收到的记录。例如：如果应用程序在09:15开始运行，则第一个滚动时间窗口将包括：09:15 – 10:00 之间的处理事件，下一个窗口包括上午10:00 – 11:00之间的处理事件
   • 这种处理时间方式实时性是最好的，但数据未必准确
2. 事件时间
   • 每个事件发生的时间。这个时间一般是在进入到Flink之前就包含在事件中
   • 针对Eventtime，事件被处理的时间以来与事件本身
   • Eventtime必须要指定如何生成Eventtime Watermark（水印）
   • 理想情况，不管事件何时到达或者顺序如何，事件时间处理能够得到完整一致地结果。
   • 事件处理在等待乱序事件时，会产生一些延迟。这样会对Eventtime的应用性能有一定的影响
3. 摄入时间
   • 摄入时间是事件进入Flink的时间
   • 在source operator中，每个记录以时间戳的形式获取源的当前时间
   • 它在概念是处于事件时间和处理时间中间
   • 摄入时间不能处理乱序问题或者延迟数据，摄入时间可以由流式系统自动生成水印

Flink代码中设置时间类型

通常，我们在Flink初始化流式运行环境时，就会设置流处理时间特性。这个设置很重要，它决定了数据流的行为方式。（例如：是否需要给事件分配时间戳），以及窗口操作应该使用什么样的时间类型。例如：KeyedStream.timeWindow(Time.seconds(30))。

我们接下来通过实现一个每5秒中进行一次单词计数的案例，来说明Flink中如何指定时间类型。

public class WordCountWindow {public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 初始化流式运行环境Configuration conf = new Configuration();StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(conf);// 2. 设置时间处理类型，这里设置的方式处理时间env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);// 3. 定义数据源，每秒发送一个hadoop单词DataStreamSource<String> wordDS = env.addSource(new RichSourceFunction<String>() {private boolean isCanaled = false;@Overridepublic void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {while (!isCanaled) {ctx.collect("hadooop");Thread.sleep(1000);}}@Overridepublic void cancel() {isCanaled = true;}});// 4. 每5秒进行一次，分组统计// 4.1 转换为元组wordDS.map(word -> Tuple2.of(word, 1))// 指定返回类型.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))// 按照单词进行分组.keyBy(t -> t.f0)// 滚动窗口，3秒计算一次.timeWindow(Time.seconds(3)).reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {@Overridepublic Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer&g