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大数据实时分析:FlinkSQL中的窗口选取

2024-11-29 22:06

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滚动窗口(Tumbling Window)

滚动窗口是一种固定大小、不重叠的窗口。每个窗口包含一段固定时间内的所有数据。当一个窗口结束时,立即开始下一个窗口。

示例:

SELECT
    TUMBLE_START(timestamp, INTERVAL '10' MINUTE) AS window_start,
    TUMBLE_END(timestamp, INTERVAL '10' MINUTE) AS window_end,
    user_id,
    COUNT(*) AS action_count
FROM kafka_source
GROUP BY
    TUMBLE(timestamp, INTERVAL '10' MINUTE),
    user_id;

在这个示例中,每个滚动窗口的大小为10分钟,每10分钟触发一次计算。

滑动窗口(Sliding Window)

滑动窗口是具有固定大小和固定滑动间隔的窗口。滑动窗口可以重叠,因此一个事件可以属于多个窗口。

示例:

SELECT
    HOP_START(timestamp, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '10' MINUTE) AS window_start,
    HOP_END(timestamp, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '10' MINUTE) AS window_end,
    user_id,
    COUNT(*) AS action_count
FROM kafka_source
GROUP BY
    HOP(timestamp, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '10' MINUTE),
    user_id;

在这个示例中,窗口的大小为10分钟,每5分钟触发一次计算,因此窗口之间存在重叠。

会话窗口(Session Window)

会话窗口是一种基于活动间隔的窗口。它们没有固定的大小或滑动间隔,而是根据一段不活动的时间(间隔)来划分窗口。当超过指定的不活动时间间隔时,窗口会结束并开始一个新的窗口。

示例:

SELECT
    SESSION_START(timestamp, INTERVAL '15' MINUTE) AS window_start,
    SESSION_END(timestamp, INTERVAL '15' MINUTE) AS window_end,
    user_id,
    COUNT(*) AS action_count
FROM kafka_source
GROUP BY
    SESSION(timestamp, INTERVAL '15' MINUTE),
    user_id;

在这个示例中,如果在15分钟内没有新事件到达,则会话窗口结束。

其他窗口

Flink 还支持自定义窗口和全局窗口,这些窗口提供了更多的灵活性,可以满足各种复杂的需求。

自定义窗口(Custom Window)

用户可以定义自己的窗口逻辑,实现特殊的窗口操作需求。需要实现自定义的 WindowAssigner 和 Trigger。

全局窗口(Global Window)

全局窗口包含流中的所有数据,适用于需要对整个流进行一次性计算的情况。

区别

滚动窗口与滑动窗口

「滚动窗口」

「滑动窗口」

示例对比:

假设有一段时间序列数据,窗口大小为10分钟,滑动间隔为5分钟。

「滚动窗口」

窗口1: [00:00 - 00:10)
窗口2: [00:10 - 00:20)
窗口3: [00:20 - 00:30)
...

「滑动窗口」

窗口1: [00:00 - 00:10)
窗口2: [00:05 - 00:15)
窗口3: [00:10 - 00:20)
窗口4: [00:15 - 00:25)
...

在滑动窗口中,每个窗口包含的事件可能会重复计算,因为窗口之间有重叠。而在滚动窗口中,每个事件只属于一个窗口,不会重复计算。

选择窗口类型

选择使用哪种类型的窗口取决于具体的应用场景和业务需求:

通过理解和合理选择窗口类型,可以有效地进行流数据处理和分析,满足不同的业务需求。

来源:海燕技术栈内容投诉

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