一、简介

Flink在处理无界数据流时，也可以切分数据流来得到有限的数据集进行处理，即有界流。而windows，就是它的切分方式，它会把数据流分发到有限大小的bucket（桶）种进行分析。其中，可以分为两种window类型，即时间窗口和计数窗口。

二、代码

package com

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.{
    EventTimeSessionWindows, ProcessingTimeSessionWindows, SlidingProcessingTimeWindows, TumblingEventTimeWindows, TumblingProcessingTimeWindows}
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

object TumblingWindow {
    
    def main(args: Array[String]): Unit = {
    
        val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

        // receive a text-stream
        val ds: DataStream[String] = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9999)

        val result: DataStream[(String, Int)] = ds.flatMap(_.split(" "))
            .filter(_.nonEmpty)
            .map((_, 1))
            .keyBy(0)
            // 滚动事件窗口（按照process-time），如果使用event-time，即TumblingEventTimeWindows，则需要指定事件时间和watermark
            // .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
            // 滑动时间窗口，窗口长度为5s，每次滑动长度为3s
            // .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5), Time.seconds(3)))
            // 会话窗口，两次处理时间相隔5秒以上，则不认为这是同一个窗口了
            // .window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(5)))
            // 简写：滚动窗口
            // .timeWindow(Time.seconds(5))
            // 简写：滑动窗口
            // .timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(3))
            // 计数窗口：滚动
            // .countWindow(10)
            // 计数窗口：滑动
            .countWindow(10, 5)
            .sum(1)

        result.print()

        env.execute("window demo")
    }
}

使用netcat工具，windows平台使用nc -lp 9999，linux使用nc -lk 9999 进行测试。

三、备注

flink还提供了很多窗口调用，根据需要进行使用，可以在源码种查看。