以下是一个使用Apache Flink关闭固定大小窗口的示例代码:
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class WindowClosingExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 设置执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
// 创建数据流
DataStream input = env.socketTextStream("localhost", 9999);
// 将输入流转换为元组流
DataStream> tupleStream = input.map(new Tokenizer());
// 创建窗口并关闭窗口
DataStream> result = tupleStream
.keyBy(0)
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.process(new WindowClosingFunction());
// 输出结果
result.print();
// 执行任务
env.execute("Window Closing Example");
}
// 自定义分词函数
public static final class Tokenizer implements MapFunction> {
@Override
public Tuple2 map(String value) {
String[] words = value.toLowerCase().split("\\W+");
return new Tuple2<>("window", words.length);
}
}
// 自定义窗口关闭函数
public static final class WindowClosingFunction extends ProcessWindowFunction, Tuple2, Tuple, TimeWindow> {
@Override
public void process(Tuple key, Context context, Iterable> input, Collector> out) throws Exception {
// 当窗口内没有收到数据时,关闭窗口
if (!input.iterator().hasNext()) {
out.collect(new Tuple2<>("window", 0));
} else {
for (Tuple2 tuple : input) {
out.collect(tuple);
}
}
}
}
}
在上面的示例代码中,我们首先设置了执行环境并创建了一个数据流。然后,我们将输入流转换为元组流,并根据元组的第一个字段进行分组。接下来,我们创建了一个固定大小的窗口,并使用自定义的窗口关闭函数对窗口进行处理。在自定义的窗口关闭函数中,我们检查窗口内是否有数据。如果没有收到数据,则输出一个带有0计数的元组,表示关闭窗口。否则,我们将窗口内的元组输出。最后,我们将结果打印出来,并执行任务。
请注意,上述示例代码假设数据流的元素是以空格分隔的字符串,并且同一窗口内的元素具有相同的键。您可以根据您的实际需求进行相应的更改。