1.Flink实战之CountWindowr的码窗滚动窗口、滑动窗口WindowsAPI使用示例
2.FLink 时间与窗口详解
3.Flink 时间窗口全解析！码窗（建议收藏）
4.flink自定义trigger-实现窗口随意输出
5.flink的码窗窗口理解及trigger机制
6.大数据之Flink窗口

Flink实战之CountWindowr的滚动窗口、滑动窗口WindowsAPI使用示例

       Flink的码窗窗口机制是数据流处理中一种核心概念，它允许系统对数据流进行分组、码窗聚合和处理。码窗表单签到源码窗口可以大致分为两类：CountWindow和TimeWindow。码窗

       CountWindow是码窗一种基于数据条数的窗口，与时间无关，码窗而TimeWindow则基于时间生成窗口。码窗TimeWindow又可以进一步细分为滚动窗口（Tumbling Window）、码窗滑动窗口（Sliding Window）和会话窗口（Session Window）。码窗

       本文主要介绍CountWindow的码窗两种类型：滚动窗口（Tumbling Window）和滑动窗口（Sliding Window），并提供相应的码窗代码示例。

       CountWindow 是码窗根据窗口中相同 key 元素的数量来触发执行的，执行时计算元素数量达到窗口大小的 key 对应的结果。窗口大小是指相同 Key 的元素数量，而非输入元素总数。

       ### CountWindow 的滚动窗口使用示例

       默认的 CountWindow 是滚动窗口，只需指定窗口大小即可。当输入某一个 key 的统计数达到预设值时，就会触发窗口执行。

       **示例**：进行分组聚合（keyBy），当输入某一 key 的龙城闪客源码统计数达到 5 时，输出结果。

       **代码示例**：使用终端命令 nc -lk 输入数据，查看效果。

       ### CountWindow 的滑动窗口使用示例

       滑动窗口与滚动窗口在函数名上一致，但传参时需指定两个参数：窗口大小（window_size）和滑动大小（sliding_size）。

       **示例**：代码中的 sliding_size 设为 2，每收到两个相同 key 的数据即计算一次。计算的窗口范围为最近输入的 5 个元素。每当某 key 的个数达到 2 时，触发计算，计算最近 个输入 key 的统计。

       **代码示例**：终端命令 nc -lk 输入数据，查看效果，输入 次 "hello"，每遇到前后输入有 2 次 "hello" 即计算一次，计算范围为最近 次有 "hello" 输入的统计。

       本文仅提供对 Flink 窗口机制的简要介绍及示例，后续将撰写更多关于 Flink Table API 和 SQL 的实战应用文章。欢迎关注，共同进步。

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FLink 时间与窗口详解

       小寒将开始分享一系列关于 Flink 相关的文章。请记得关注我们。

       Flink 是一个用于处理流式数据的实时计算引擎，它设计用于处理无限数据集。为了在 Flink 中进行有边界的计算，我们使用时间与窗口概念来划分数据。

       时间在 Flink 中有三种概念：事件时间、摄取时间和处理时间。事件时间指的是事件实际发生的时间，不会改变。摄取时间是事件进入流处理系统的时间。处理时间则是指消息被计算引擎处理的时间。

       窗口是 Flink 中切割无限数据流为有限数据块的核心手段。窗口可以按照时间或数据量驱动进行划分。时间驱动的窗口包括滚动时间窗口、滑动时间窗口和会话窗口。而数据量驱动的窗口分为滚动计数窗口和滑动计数窗口。

       每个数据元素进入窗口算子时，会通过 WindowAssigner 决定被放入哪个或哪些窗口。触发机制则通过调用 Trigger 来决定窗口何时开始计算或清除。Evictor 能够在计算前后从窗口中过滤元素。java ui oracle 源码

       数据经过 WindowAssigner 分配到不同的窗口后，通过 Window 函数进行处理。Window 函数分为增量计算函数和全量计算函数。全量计算函数是先缓存窗口内所有元素，再执行计算。水印（WaterMark）机制用于处理乱序事件，确保特定时间后触发窗口计算。

       在实际应用中，Flink 处理多个源数据时，会将携带各自 WaterMark 的相同 key 值数据 shuffle 到同一个处理节点，并选择所有流中最小的 WaterMark 向下游发送。

Flink 时间窗口全解析！（建议收藏）

       Flink时间窗口解析详解：

       首先，时间窗口的核心在于时间定义，比如1分钟窗口，即数据在特定时间范围内被处理。Flink对时间有三种理解：

       事件发生的时间，比如用户点击链接的时刻。

       节点接收数据的时间，如Source从Kafka读取数据的那一刻。

       Operator处理数据的时间，即timeWindow接收到数据的时刻。

       从Flink 1.版本开始，st7538源码EventTime被默认作为时间标准，它基于事件产生时设备上的时间，但处理时会受延迟和乱序影响，但有利于统计实时数据指标和处理乱序事件。

       相比之下，ProcessingTime是数据在Operator处理时的系统时间，虽有最佳性能和低延迟，但无法准确反映数据产生时的实时变化，因为Flink分布式环境会引入延迟。

       IngestionTime则是数据进入Flink的时间，如Kafka消费操作的完成时间，它介于EventTime和ProcessingTime之间，对无序事件处理有限，Flink会自动管理时间戳和水位线。

flink自定义trigger-实现窗口随意输出

       之前，我曾简要介绍过flink的窗口以及与Spark Streaming窗口的对比。

       关于flink的窗口操作，尤其是基于事件时间的窗口操作，以下三个关键知识点是大家需要掌握的：

       flink提供了多种内置的触发器，其中用于基于事件时间的窗口触发器被称为EventTimeTrigger。

       若要实现基于事件时间的窗口随意输出，例如每个元素触发一次输出，我们可以通过修改这个触发器来实现。

       可能你没有注意到之前提到的触发器的重要性，因为没有触发器的话，在允许事件滞后的情况下，输出时间会延迟较大。而我们需要尽早看到数据，这时就可以自定义窗口触发。

       自定义触发器

       可以通过修改基于处理时间的触发器来实现，以下是源码：

       主要实现逻辑是在onElement函数中，增加了每个元素触发一次计算结果输出的逻辑。

       主函数

       代码测试已通过。

       明天将在知识星球分享一篇干货和代码案例。

flink的窗口理解及trigger机制

       讨论主题聚焦于流处理框架Apache Flink的窗口计算功能，特别关注trigger机制。窗口操作作为Flink数据处理的核心概念，允许在特定时间或数据量范围内执行计算。Flink提供丰富窗口类型，包括会话窗口、滚动窗口和滑动窗口等，其中滑动窗口概念是基于时间维度开窗，并指定窗口滑动间隔。

       滑动窗口计算涉及两个关键参数：窗口大小和滑动间隔，两者共同定义了数据处理周期与窗口更新节奏。与Apache Spark Streaming的批处理不同，Flink追求真正的实时处理，数据源流入后，需根据特定规则判断数据归属窗口，同时，基于事件时间处理机制，数据可能因网络延迟等原因出现滞后，此时Flink提供了灵活的trigger机制，以适应数据处理的实时性需求。

       trigger机制定义了何时启动窗口计算。默认情况下，Flink为每个窗口分配器提供了基本触发策略，但用户可根据特定业务场景自定义trigger，以满足更复杂的数据处理逻辑。Flink trigger接口包含五个核心方法，分别对应元素进入窗口、事件时间触发、处理时间触发、状态合并以及窗口删除操作，允许开发者基于这些事件灵活控制窗口计算的执行时机。

       内置的触发器覆盖了多种应用场景，例如EventTimeTrigger作为许多基于事件时间窗口的默认触发器，会在watermark达到窗口截止时间时直接触发计算输出。此外，Flink还允许用户定义自定义触发器以适应特定业务需求。

       通过灵活运用窗口计算和自定义trigger机制，开发者能够在复杂的数据流处理场景中实现高效、精确的数据分析与实时响应。Flink丰富的窗口类型和trigger机制为构建实时、高性能的大数据处理应用提供了强大的技术支持。

大数据之Flink窗口

       Flink 是一个分布式处理系统，分布式架构的特点是节点独立，互不干扰，带来高吞吐量和容错性。然而，分布式系统中节点之间没有统一时钟，数据和控制信息通过网络传输。在进行窗口聚合时，如统计每个小时的数据，不同节点的系统时间差异会导致聚合结果不准确。另一个问题在于流式处理过程中，数据在网络间传输，会产生传输延迟，导致上下游任务对时间的理解不同。例如，上游任务在8点分秒发送数据，下游在9点零1秒进行窗口计算时，如何决定数据归属窗口成为关键问题。因此，定义数据收集和计算的时间标准，即“时间语义”（Notions of Time），变得至关重要。时间语义包括事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）两种。

       处理时间概念简单，指执行处理操作的机器系统时间。摄入时间是指数据进入Flink的时间。事件时间则是数据在对应设备上发生的时间，即数据生成时间。数据生成时间作为数据属性嵌入，基于事件时间衡量时间，不依赖机器系统时间，如同任务本身没有时钟，依赖数据本身的时间戳。在流式处理中，数据持续生成，时间戳增长，代表时间推移。

       窗口函数基本概念用于收集和处理流数据。窗口定义时间范围，对时间窗内数据进行聚合计算。窗口分为时间窗口和计数窗口。时间窗口包括滚动、滑动和会话三种类型，计数窗口基于元素数量触发计算。窗口函数分为增量聚合和全量聚合两类。增量聚合函数如ReduceFunction和AggregateFunction，允许每条数据立即计算，直到窗口结束时输出结果。全量聚合函数如ProcessWindowFunction和WindowFunction，收集所有数据后进行计算。

       Watermark（水位线）用于表示事件时间，插入数据流中指示当前时间戳。有序流中，水位线随时间增长，而乱序流中，水位线插入遵循时间递增原则，避免时钟回退。Evictor（驱逐器）在触发器之后从窗口中删除元素。JoiningWindow Join和Interval Join用于窗口联结操作，CoGroup用于匹配和未匹配元素输出。