前面说了很多关于flink的windows相关原理的内容，今天讲一个flink的window相关操作的一个实战内容吧。

首先，回顾一下Spark Streaming的windows操作，实际上就是在将微批增加若干倍（窗口大小处以批处理大小），这样就形成了窗口，那对于与kafka的结合这种方式，原理我在星球的源码里也说过了，实际上并没有真实的去kafka取数据，而是计算了offset，这种情况下，实际上窗口计算的时候并没有一批次缓存全部数据，当然基于receiver那种就不行了因为是blockrdd，receiver直接接受了数据。

而对于flink 与kafka的区别也说过，flink是数据在拓扑图里流动，那么窗口操作也是增量的计算。实际上有时候我们可能想要针对一整个窗口计算，然后灵活的控制时间及窗口状态，flink神奇就神奇在可以很容易实现我们的操作。 

神奇的ProcessWindowFunction。

ProcessWindowFunction一次性迭代整个窗口里的所有元素，比较重要的一个对象是Context，可以获取到事件和状态信息，这样我们就可以实现更加灵活的控制，这实际上是process的主要特点吧。该算子会浪费很多性能吧，主要原因是不增量计算，要缓存整个窗口然后再去处理，所以要设计好内存。

牛叉的地方是ProcessWindowFunction可以结合 ReduceFunction,  AggregateFunction, 或者 FoldFunction来做增量计算。

本文就举一个简单的例子，主要是实现针对窗口的分组统计功能。

package org.datastream.windows;

import org.apache.flink.api.common.functions.FoldFunction;
import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer010;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.datastream.trigger.CustomProcessingTimeTrigger;
import org.datastream.util.Split2KV;

import java.util.Properties;

public class TumblingWindowsProcessFunction {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// set up the streaming execution environment
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 设置最少一次处理语义和恰一次处理语义
        env.enableCheckpointing(20000,CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
//    checkpoint 也可以分开设置
        env.enableCheckpointing(20000);
        env.getCheckpointConfig() // checkpoint的清楚策略
                .enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.
                        ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

//    设置重启策略
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.
                fixedDelayRestart(5,//5次尝试
50000)); //每次尝试间隔50s

// 选择设置事件事件和处理事件
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "mt-mdh.local:9093");
        properties.setProperty("group.id", "TumblingWindowsProcessFunction");

        FlinkKafkaConsumer010<String> kafkaConsumer010 = new FlinkKafkaConsumer010<>("KV",
new SimpleStringSchema(),
                properties);

        kafkaConsumer010.setStartFromLatest();
        SingleOutputStreamOperator<String> process = env
                .addSource(kafkaConsumer010)
                .map(new Split2KV())
                .keyBy(value -> value.f0) //注意我这里的写法
                .timeWindow(Time.minutes(5)) //滚动窗口
                .trigger(CustomProcessingTimeTrigger.create())
                .process(new MyProcessWindowFunction());


        process.print();
        env.execute("Flink Streaming Java API Skeleton");
    }

/*
        ProcessWindowFunction一次性迭代整个窗口里的所有元素，比较重要的一个对象是Context，可以获取到事件和状态信息
        ，这样我们就可以实现更加灵活的控制，这实际上是process的主要特点吧。
        该算子会浪费很多性能吧，主要原因是不是增量计算，要缓存整个窗口然后再去处理，所以要设计好内存占比。

        当然了rocessWindowFunction可以结合 ReduceFunction, an AggregateFunction, or a FoldFunction来做增量计算。

     */
private static  class MyProcessWindowFunction
extends ProcessWindowFunction<Tuple2<String, Long>, String, String, TimeWindow> {

@Override
public void process(String key, Context context, Iterable<Tuple2<String, Long>> input, Collector<String> out) {
            long count = 0;
for (Tuple2<String, Long> in: input) {
                count++;
            }

            out.collect("Window: " + context.window() + "count: " + count);
        }
    }
}

推荐阅读

漫谈数据质量监控

blink解决的一个flink分析痛点

flink自定义trigger-实现窗口随意输出

更多复杂的flink计算，请加入浪尖知识星球与近600位好友一起学习～