Windowing TVF

在Flink1.13版本之后出现的替代之前的Group window的产物，官网描述其 is more powerful and effective

 //TVF 中的tumble滚动窗口
 //tumble(table sensor,descriptor(et),interval '5' second ):作为一张表存在
 //特别注意！！！！
 //如果在sql中使用了tumble窗口，则一定需要group by,而且group by后一定有window_start,window_end两个字段

sql实现TVF的tumble窗口实现

 package net.cyan.FlinkSql.TVF;
 ​
 import net.cyan.POJO.WaterSensor;
 import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
 import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
 import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
 import org.apache.flink.table.api.Table;
 import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
 ​
 import java.time.Duration;
 ​
 import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
 ​
 public class Demo1_Window_TableAPI_Tumble {
     public static void main(String[] args) {
         //创建执行环境
         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
         //创建表的运行环境
         StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
         env.setParallelism(1);
         DataStream<WaterSensor> waterSensorStream =
                 env.fromElements(
                         new WaterSensor("sensor_1", 1000L, 10),
                         new WaterSensor("sensor_1", 2000L, 20),
                         new WaterSensor("sensor_2", 3000L, 30),
                         new WaterSensor("sensor_1", 4000L, 40),
                         new WaterSensor("sensor_1", 5000L, 50),
                         new WaterSensor("sensor_2", 6000L, 60))
                         .assignTimestampsAndWatermarks(
                                 WatermarkStrategy
                                         .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
                                         .withTimestampAssigner((ws, ts) -> ws.getTs())
 ​
                         );
         //创建table
         Table table = tabEnv.fromDataStream(waterSensorStream,$("id"),$("ts"),$("vc"),$("et").rowtime());
         //创建表
         tabEnv.createTemporaryView("sensor",table);
         //执行sql
         //TVF 中的tumble滚动窗口
         //tumble(table sensor,descriptor(et),interval '5' second ):作为一张表存在
         //特别注意！！！！
         //如果在sql中使用了tumble窗口，则一定需要group by,而且group by后一定有window_start,window_end两个字段
         tabEnv.sqlQuery("select" +
                 "  window_start,window_end,id," +
                 "sum(vc) sum_vc" +
                 " from table (tumble(table sensor,descriptor(et),interval '5' second ))" +
                 " group by window_start,window_end,id ")
                 .execute()
                 .print();
 ​
     }
 }

sql实现TVF的滑动窗口

 //TVF 中的hop滚动窗口
 //hop(table sensor,descriptor(et),interval '2' second,interval '5' second ):作为一张表存在
 //first interval :滑动步长， second interval :窗口长度
 //特别注意！！！！
 // 1.TVF 中滑动窗口的滑动步长与窗口长度必须是整数倍的关系，不然会报错
 // 例如：滑动步长为2，窗口长度就不能为5，可以为6
 // 2.如果在sql中使用了hop窗口，则一定需要group by,而且group by后一定有window_start,window_end两个字段

 package net.cyan.FlinkSql.TVF;
 ​
 import net.cyan.POJO.WaterSensor;
 import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
 import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
 import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
 import org.apache.flink.table.api.Table;
 import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
 ​
 import java.time.Duration;
 ​
 import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
 ​
 public class Demo2_Window_TVF_Hop {
     public static void main(String[] args) {
         //创建执行环境
         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
         //创建表的运行环境
         StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
         env.setParallelism(1);
         DataStream<WaterSensor> waterSensorStream =
                 env.fromElements(
                         new WaterSensor("sensor_1", 1000L, 10),
                         new WaterSensor("sensor_1", 2000L, 20),
                         new WaterSensor("sensor_2", 3000L, 30),
                         new WaterSensor("sensor_1", 4000L, 40),
                         new WaterSensor("sensor_1", 5000L, 50),
                         new WaterSensor("sensor_2", 6000L, 60))
                         .assignTimestampsAndWatermarks(
                                 WatermarkStrategy
                                         .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
                                         .withTimestampAssigner((ws, ts) -> ws.getTs())
 ​
                         );
         //创建table
         Table table = tabEnv.fromDataStream(waterSensorStream,$("id"),$("ts"),$("vc"),$("et").rowtime());
         //创建表
         tabEnv.createTemporaryView("sensor",table);
         //执行sql
         //TVF 中的hop滚动窗口
         //hop(table sensor,descriptor(et),interval '2' second,interval '5' second ):作为一张表存在
         //first interval :滑动步长， second interval :窗口长度
         //特别注意！！！！
         // 1.TVF 中滑动窗口的滑动步长与窗口长度必须是整数倍的关系，不然会报错
         // 例如：滑动步长为2，窗口长度就不能为5，可以为6
         // 2.如果在sql中使用了hop窗口，则一定需要group by,而且group by后一定有window_start,window_end两个字段
         tabEnv.sqlQuery("select" +
                 "  window_start,window_end,id," +
                 "sum(vc) sum_vc" +
                 " from table (hop(table sensor,descriptor(et),interval '2' second,interval '6' second ))" +
                 " group by window_start,window_end,id ")
                 .execute()
                 .print();
 ​
 ​
 ​
     }
 }

sql实现TVF的累计窗口

累计窗口的应用：

需求：每天每隔一个小时统计一次当天的pv（浏览量）

流的方式如何解决：

1、用滚动窗口， 窗口长度设为1h

2、每天的第一个窗口清除状态，后面的不清，进行状态的累加

或者

用滚动窗口，长度设置为2day

自定义触发器，每隔1小时对窗内的元素计算一次，不关闭窗口

sql的方式如何解决？

直接使用累计窗口cumulate

 //TVF 中的cumulate累计窗口
 //cumulate(table tableName,descriptor(timecol),step,size):作为一张表存在
 //tableName：表名
 //timecol:时间属性字段
 //step:累计步长，跟滑动步长类似
 //size:窗口长度
 //特别注意！！！！
 //1.累计窗口的步长与窗口长度同样是需要整数倍关系
 // 2.如果在sql中使用了cumulate窗口，则一定需要group by,而且group by后一定有window_start,window_end两个字段

 package net.cyan.FlinkSql.TVF;
 ​
 import net.cyan.POJO.WaterSensor;
 import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
 import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
 import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
 import org.apache.flink.table.api.Table;
 import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
 ​
 import java.time.Duration;
 ​
 import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
 ​
 public class Demo3_Window_TVF_cumulate {
     public static void main(String[] args) {
         //创建执行环境
         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
         //创建表的运行环境
         StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
         env.setParallelism(1);
         DataStream<WaterSensor> waterSensorStream =
                 env.fromElements(
                         new WaterSensor("sensor_1", 1000L, 10),
                         new WaterSensor("sensor_1", 2000L, 20),
                         new WaterSensor("sensor_2", 3000L, 30),
                         new WaterSensor("sensor_1", 4000L, 40),
                         new WaterSensor("sensor_1", 5000L, 50),
                         new WaterSensor("sensor_2", 6000L, 60))
                         .assignTimestampsAndWatermarks(
                                 WatermarkStrategy
                                         .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
                                         .withTimestampAssigner((ws, ts) -> ws.getTs())
 ​
                         );
         //创建table
         Table table = tabEnv.fromDataStream(waterSensorStream,$("id"),$("ts"),$("vc"),$("et").rowtime());
         //创建表
         tabEnv.createTemporaryView("sensor",table);
         //执行sql
         //TVF 中的cumulate累计窗口
         //cumulate(table tableName,descriptor(timecol),step,size):作为一张表存在
         //tableName：表名
         //timecol:时间属性字段
         //step:累计步长，跟滑动步长类似
         //size:窗口长度
         //特别注意！！！！
         //1.累计窗口的步长与窗口长度同样是需要整数倍关系
         // 2.如果在sql中使用了cumulate窗口，则一定需要group by,而且group by后一定有window_start,window_end两个字段
         tabEnv.sqlQuery("select" +
                 "  window_start,window_end,id," +
                 " sum(vc) sum_vc" +
                 " from table (cumulate(table sensor,descriptor(et),interval '2' second,interval '6' second)) " +
                 "group by window_start,window_end,id")
                 .execute()
                 .print();
     }
 }