Flink学习22：窗口的划分

1.简介

主要有2种窗口&＃xff0c;一个基于时间窗口&＃xff0c;一个是基于数据窗口。

时间窗口中起止时间是&＃xff0c;左闭右开

2.时间概念

2.1 事件生成时间

指的是数据在设备上产生的时间。

这种模式下&＃xff0c;不管数据何时到达或者顺序如何&＃xff0c;都能得到一致的结果。

但是&＃xff0c;在数据时间乱序的情况下&＃xff0c;会产生一些延迟&＃xff0c;性能会有影响。

2.2事件接入时间

指的是 数据接入flink的时间。

依赖算子所在主机的系统时钟。

接入时间位于&＃xff0c;生成时间和处理时间之间。

事件接入时间模式&＃xff0c;不能处理时间乱序和数据延迟问题。但是可以处理flink内部处理数据乱序问题。&＃xff08;该模式无法解决&＃xff0c;数据到达flink之前&＃xff0c;产生的乱序问题&＃xff09;

2.3事件处理时间

指的是算子在操作过程中&＃xff0c;获取的主机时间。

该模式下&＃xff0c;实时性最高。但是计算结果不一定准确。

主要用于计算精度不是很高&＃xff0c;比如延时比较高的日志数据。

将事件时间和处理时间&＃xff0c;进行区分&＃xff0c;是flink的一大进步。&＃xff08;比如spark中是没有处理时间的&＃xff0c;只有事件事件&＃xff09;

事件时间和处理时间的区别

 3.flink设置时间窗口模式

eg:

import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironmentobject TimeWindowsTest {def main(args: Array[String]): Unit &＃61; {//create envval env &＃61; StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment//set the Event time windowsenv.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)//set the processingTimeenv.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)}}