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

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#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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