Flink-时间窗口_代码007(未授权)

本文介绍: 在流数据处理应用中，一个很重要、也很常见的操作就是窗口计算。所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。

在流数据处理应用中，一个很重要、也很常见的操作就是窗口计算。所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。

1、处理时间（Proce ss in g Time）

处理时间的概念非常简单，就是指执行处理操作的机器的系统时间。在这种时间语义下处理窗口非常简单粗暴，不需要各个节点之间进行协调同步，也不需要考虑数据在流中的位置，简单来说就是“我的地盘听我的”。所以处理时间是最简单的时间语义。

2、事件时间（Event Time）

事件时间，是指每个事件在对应的设备上发生的时间，也就是数据生成的时间。数据一旦产生，这个时间自然就确定了，所以它可以作为一个属性嵌入到数据中。这其实就是这条数据记录的“时间戳”（Times t amp）。

在事件时间语义下，我们不依赖系统时间，而是基于数据自带的时间戳去定义了一个时钟，用来表示当前时间的进展。于是每个并行子任务都会有一个自己的逻辑时钟，它的前进是靠数据的时间戳来驱动的。

object f1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //设置全局并行度
    env.setParallelism(1)
    //获取当前的运行配置
      //setAutoWatermarkInterval（时间戳）自动生成水位线的时间间隔
    env.getConfig.setAutoWatermarkInterval(500L)
    //数据
    val stream = env.fromElements(
      Event(4, "aa", 1000L),
      Event(5, "bb", 2000L),
      Event(6, "cc", 2500L),
      Event(7, "dd", 4000L)
    )
    //设置水位线
      //1、有序流的水位线生成策略
    stream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps[Event]()
    .withTimestampAssigner(
      new SerializableTimestampAssigner[Event] {
        override def extractTimestamp(t: Event, l: Long): Long = t.time //指定字段中的time为时间戳
      }
    ))

    //执行
    env.execute()
  }
  case class Event(id: Int, name: String, time: Long )
}