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sessionWindows会话窗口：按不活跃时间切成不同分区窗口，并进行窗口计算
示例环境
java.version: 1.8.xflink.version: 1.11.1
示例数据源 （项目码云下载）
Flink 系例 之 搭建开发环境与数据
SessionWindow.java
import com.flink.examples.DataSource;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
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.functions.source.RichParallelSourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.EventTimeSessionWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import java.util.List;
/**
* @Description sessionWindows会话窗口：按不活跃时间切成不同分区窗口，并进行窗口计算
*/
public class SessionWindow {
/**
* 遍历集合，返回会话滑动窗口下按不活跃时间切分后的，每个窗口下性别分区里最大年龄数据记录
* @param args
* @throws Exception
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//设置流处理时间事件,对于会话窗口必需设置此时间类型，有三种类型:
//1.ProcessingTime：以operator处理的时间为准，它使用的是机器的系统时间来作为data stream的时间
//2.IngestionTime：以数据进入flink streaming data flow的时间为准
//3.EventTime：以数据自带的时间戳字段为准，应用程序需要指定如何从record中抽取时间戳字段
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime);
env.setParallelism(4);
DataStream> inStream = env.addSource(new MyRichSourceFunction());
DataStream> dataStream = inStream.keyBy((KeySelector, String>) k ->k.f1)
//按会话窗口滚动，当2秒之内没有指定分区数据流，则计算一次
//会话窗口是根据在指定时间之后没有活跃的数据接入,则认为窗口结束，进行窗口计算
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(2)))
.reduce(new ReduceFunction>() {
@Override
public Tuple3 reduce(Tuple3 t1, Tuple3 t2) throws Exception {
//返回年龄最大的
return t1.f2 > t2.f2 ? t1: t2;
}
});
dataStream.print();
env.execute("flink EventTimeSessionWindows job");
}
/**
* 模拟数据持续输出
*/
public static class MyRichSourceFunction extends RichParallelSourceFunction> {
@Override
public void run(SourceContext> ctx) throws Exception {
List> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList();
for (Tuple3 tuple3 : tuple3List){
ctx.collect(tuple3);
//1秒钟输出一个
Thread.sleep(2 * 1000);
}
}
@Override
public void cancel() {
try{
super.close();
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
} 打印结果
2> (张三,man,20) 4> (李四,girl,24) 2> (王五,man,29) 4> (刘六,girl,32) 2> (吴八,man,30)
感谢各位的阅读，以上就是“Flink的SessionWindow怎么用”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Flink的SessionWindow怎么用这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
