Apache Flink: 当一段时间内没有收到数据时,如何关闭固定大小的窗口
创始人
2024-09-04 01:01:25
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以下是一个使用Apache Flink关闭固定大小窗口的示例代码:

import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class WindowClosingExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);

        // 创建数据流
        DataStream input = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        // 将输入流转换为元组流
        DataStream> tupleStream = input.map(new Tokenizer());

        // 创建窗口并关闭窗口
        DataStream> result = tupleStream
                .keyBy(0)
                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
                .process(new WindowClosingFunction());

        // 输出结果
        result.print();

        // 执行任务
        env.execute("Window Closing Example");
    }

    // 自定义分词函数
    public static final class Tokenizer implements MapFunction> {
        @Override
        public Tuple2 map(String value) {
            String[] words = value.toLowerCase().split("\\W+");
            return new Tuple2<>("window", words.length);
        }
    }

    // 自定义窗口关闭函数
    public static final class WindowClosingFunction extends ProcessWindowFunction, Tuple2, Tuple, TimeWindow> {
        @Override
        public void process(Tuple key, Context context, Iterable> input, Collector> out) throws Exception {
            // 当窗口内没有收到数据时,关闭窗口
            if (!input.iterator().hasNext()) {
                out.collect(new Tuple2<>("window", 0));
            } else {
                for (Tuple2 tuple : input) {
                    out.collect(tuple);
                }
            }
        }
    }
}

在上面的示例代码中,我们首先设置了执行环境并创建了一个数据流。然后,我们将输入流转换为元组流,并根据元组的第一个字段进行分组。接下来,我们创建了一个固定大小的窗口,并使用自定义的窗口关闭函数对窗口进行处理。在自定义的窗口关闭函数中,我们检查窗口内是否有数据。如果没有收到数据,则输出一个带有0计数的元组,表示关闭窗口。否则,我们将窗口内的元组输出。最后,我们将结果打印出来,并执行任务。

请注意,上述示例代码假设数据流的元素是以空格分隔的字符串,并且同一窗口内的元素具有相同的键。您可以根据您的实际需求进行相应的更改。

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