本篇内容主要讲解“Flink的TimeWindowAll如何使用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Flink的TimeWindowAll如何使用”吧!
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timeWindow时间窗口（滑动窗口【滑动窗口与滚动窗口的区别，在于滑动窗口会有数据元素重叠可能，而滚动窗口不存在元素重叠】）
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
TimeWindow.java
import com.flink.examples.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import java.util.List;
/**
* @Description timeWindow时间窗口（滑动窗口【滑动窗口与滚动窗口的区别，在于滑动窗口会有数据元素重叠可能，而滚动窗口不存在元素重叠】）
*/
public class TimeWindow {
/**
* 遍历集合，返回指定时间滑动窗口下每个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();
//env.setParallelism(1);
DataStream> inStream = env.addSource(new MyRichSourceFunction());
DataStream> dataStream = inStream
.keyBy((KeySelector, String>) k ->k.f1)
//按时间窗口滑动，每3秒为一个时间窗口，并每次滑动2秒（简单来说：每隔2秒对前3秒内的输入数据流），计算一次
.timeWindow(Time.seconds(3), Time.seconds(2))
//注意：计算变量为f2
.maxBy(2);
dataStream.print();
env.execute("flink TimeWindow job");
}
/**
* 模拟数据持续输出
*/
public static class MyRichSourceFunction extends RichSourceFunction> {
@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(1 * 1000);
}
}
@Override
public void cancel() {
try{
super.close();
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
} 打印结果
3> (张三,1,20) 4> (李四,2,24) 3> (王五,1,29) 3> (王五,1,29) 4> (刘六,2,32)
到此，相信大家对“Flink的TimeWindowAll如何使用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
