MySQL Flink实时流处理的核心技术之窗口机制

目录
  • 1.为什么要学窗口
  • 2.Flink中的窗口
  • 3.滚动窗口(Tumble)
    • 3.1 概念
    • 3.2 案例SQL

1.为什么要学窗口

流式计算,一般有两种场景:

  • 无限制的流式计算,比如:wordcount案例,它没有任何外部的限制条件,这种情况不多。
  • 有限制的流式计算,比如:统计早高峰时间内经过某个道路的车辆数。

对于第二种情况来说,我们需要加上额外的限制条件。最常用的限制条件就是时间了。

这个时间段,在程序中,就用一个窗口来表示。

也就是说,窗口的作用:把流式计算转换为批量计算,窗口是流转批的一个桥梁。

这就是为什么要学窗口的原因了。

2.Flink中的窗口

在Flink中,窗口可以分为如下几类:

  • 滚动窗口(Tumble)
  • 滑动窗口(hop、Slice)
  • 会话窗口(session)
  • 渐进式窗口(cumulate)
  • 聚合窗口(over)

3.滚动窗口(Tumble)

3.1 概念

滚动窗口 :窗口大小 = 滚动距离(时间间隔)

特点:上一个窗口的结束就是下一个窗口的开始,数据不重复、也不丢失。

3.2 案例SQL

#1.创建source表
CREATE TABLE source_table (
 user_id STRING,
 price BIGINT,
 `timestamp` bigint,
 row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),
 watermark for row_time as row_time - interval '0' second
) WITH (
  'connector' = 'socket',
  'hostname' = 'node1',
  'port' = '9999',
  'format' = 'csv'
);
#2.语法
tumble(事件时间列,窗口大小)
窗口大小是用户自定义的。比如30分钟、1小时等。
直接把tumble窗口放在group by语句后即可。
比如:tumble(row_time,interval '5' second)
含义:定义一个5秒大小的滚动窗口。
#3.数据处理
select
user_id,
count(*) as pv,
    sum(price) as sum_price,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval '5' second) AS STRING)) * 1000  as window_start,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_end(row_time, interval '5' second) AS STRING)) * 1000  as window_end
from source_table
group by
    user_id,
    tumble(row_time, interval '5' second);

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