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这篇文章主要介绍了Flink中如何使用TimeWindowAll,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
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timeWindowAll时间滚动窗口(不分区时间滚动窗口【滑动窗口与滚动窗口的区别,在于滑动窗口会有数据元素重叠可能,而滚动窗口不存在元素重叠】)
示例环境
java.version: 1.8.xflink.version: 1.11.1
Flink 系例 之 搭建开发环境与数据
TimeWindowAll.java
import com.flink.examples.DataSource; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import java.util.List; /** * @Description 不分区时间滚动窗口 */ public class TimeWindowAll { /* 窗口在处理流数据时,通常会对流进行分区; 数据流划分为: keyed(根据key划分不同数据流区) non-keyed(指没有按key划分的数据流区,指所有原始数据流) */ /** * 遍历集合,返回指定时间滚动窗口下最大年龄数据记录 * @param args * @throws Exception */ public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //env.setParallelism(1); DataStream> inStream = env.addSource(new MyRichSourceFunction()); DataStream > dataStream = inStream //按时间窗口滚动,对前6秒内的输入数据流,计算一次 .timeWindowAll(Time.seconds(6)) //注意:计算变量为f2 .maxBy(2); dataStream.print(); env.execute("flink TimeWindow job"); } /** * 模拟数据持续输出 */ public static class MyRichSourceFunction extends RichSourceFunction > { @Override public void run(SourceContext > ctx) throws Exception { List > tuple3List = DataSource.getTuple3ToList(); for (Tuple3 tuple3 : tuple3List){ ctx.collect(tuple3); //1秒钟输出一个 Thread.sleep(1 * 1000); } } @Override public void cancel() { try{ super.close(); }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); } } } }
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2> (王五,man,29)
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