MySQL Flink实时流处理的核心技术之窗口机制
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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