Apache Flink:Keyed Window与Non-Keyed Window

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Apache Flink中,Window操作在流式数据处理中是非常核心的一种抽象,它把一个无限流数据集分割成一个个有界的Window(或称为Bucket),然后就可以非常方便地定义作用于Window之上的各种计算操作。本文我们主要基于Apache Flink 1.4.0版本,说明Keyed Window与Non-Keyed Window的基本概念,然后分别对与其相关的WindowFunction与WindowAllFunction的类设计进行分析,最后通过编程实践来应用。

基本概念

Flink将Window分为两类,一类叫做Keyed Window,另一类叫做Non-Keyed Window。为了说明这两类Window的不同,我们看下Flink官网给出的,基于这两种类型的Window编写代码的结构说明。 基于Keyed Window进行编程,用户代码基本结构如下所示:

基于Non-Keyed Window进行编程,用户代码基本结构如下所示:

上面两种编程结构的区别在于: 从编程API上看,Keyed Window编程结构,可以直接对输入的stream按照Key进行操作,输入的stream中识别Key,即输入stream中的每个数据元素哪一部分是作为Key来关联这个数据元素的,这样就可以对stream中的数据元素基于Key进行相关计算操作,如keyBy,可以根据Key进行分组(相同的Key必然可以分到同一组中去)。如果输入的stream中没有Key,比如就是一条日志记录信息,那么无法对其进行keyBy操作。而对于Non-Keyed Window编程结构来说,无论输入的stream具有何种结构(比如是否具有Key),它都认为是无结构的,不能对其进行keyBy操作,而且如果使用Non-Keyed Window函数操作,就会对该stream进行分组(具体如何分组依赖于我们选择的WindowAssigner,它负责将stream中的每个数据元素指派到一个或多个Window中),指派到一个或多个Window中,然后后续应用到该stream上的计算都是对Window中的这些数据元素进行操作。

从计算上看,Keyed Window编程结构会将输入的stream转换成Keyed stream,逻辑上会对应多个Keyed stream,每个Keyed stream会独立进行计算,这就使得多个Task可以对Windowing操作进行并行处理,具有相同Key的数据元素会被发到同一个Task中进行处理。而对于Non-Keyed Window编程结构,Non-Keyed stream逻辑上将不能split成多个stream,所有的Windowing操作逻辑只能在一个Task中进行处理,也就是说计算并行度为1。

在实际编程过程中,我们可以看到DataStream的API也有对应的方法timeWindow()和timeWindowAll(),他们也分别对应着Keyed Window和Non-Keyed Window。

WindowFunction与AllWindowFunction

Flink中对输入stream进行Windowing操作后,将到达的数据元素指派到指定的Window中,或者基于EventTime/ProcessingTime,或者基于Count,或者混合EventTime/ProcessingTime/Count,来对数据元素进行分组。那么,在对分配的Window进行操作时,就需要使用Flink提供的函数(Function),而对于Window的操作,分别基于Keyed Window、Non-Keyed Window提供了WindowFunction、AllWindowFunction,通过实现特定的Window函数,能够访问Window相关的元数据,来满足实际应用需要。下面,我们从类设计的角度,来看下对应的继承层次结构:

  • Keyed Window对应的WindowFunction

Keyed Window对应的WindowFunction类图,如下所示:

通常,如果我们想要自定义处理Window中数据元素的处理逻辑,或者访问Window对应的元数据,可以继承自ProcessWindowFunction类来实现。我们看一下ProcessWindowFunction对应的类声明:

对Keyed stream的Window进行操作,上面泛型对应4个类型参数:

IN表示进入到该ProcessWindowFunction的数据元素的类型,例如stream中上一个操作的输出是包含两个String类型的元组,则IN类型对应为(String, String);

OUT表示该ProcessWindowFunction处理后的输出数据元素的类型,例如输出一个String和一个Long的元组,则OUT类型对应为(String, Long);

KEY有一点不同,需要注意,它并不是面向应用编程用户使用的,而且该值不会提供有意义的业务应用含义,在Keyed Window中它是用来跟踪该Window的,一般应用开发中只需要将其作为输出的Key即可,后面我们会有对应的编程实践;

W类型表示该ProcessWindowFunction作用的Window的类型,例如TimeWindow、GlobalWindow。 下面,我们看一下继承自ProcessWindowFunction需要实现的方法,方法签名如下所示:

进入到该Window,对应着其中一个Keyed stream。属于某个Window的数据元素都在elements这个集合中,我们可以对这些数据元素进行处理。通过context可以访问Window对应的元数据信息,比如TimeWindow的开始时间(start)和结束时间(end)。out是一个Collector,负责收集处理后的数据元素并发送到stream下游进行处理。

  • Non-Keyed Window对应的AllWindowFunction

Non-Keyed Window对应的WindowFunction类图,如下所示:

类似地,如果我们想要自定义处理Window中数据元素的处理逻辑,或者访问Window对应的元数据,可以继承自ProcessAllWindowFunction类来实现。我们看一下ProcessAllWindowFunction对应的类声明:

可以同ProcessWindowFunction对比一下,发现ProcessAllWindowFunction的泛型参数中没有了用来跟踪Window的KEY,因为Non-Keyed Window只在一个Task中进行处理,其它的OUT和W与前面ProcessWindowFunction类相同,不再累述。 继承自ProcessAllWindowFunction,需要实现的方法,如下所示:

该ProcessAllWindowFunction作用于原始输入的stream,所有的数据元素经过Windowing后,都会经过该方法进行处理,在该方法具体处理逻辑与ProcessWindowFunction.process()类似。

编程实践

现在,我们模拟这样一个场景:某个App开发商需要从多个渠道(Channel)推广App,需要通过日志来分析对应的用户行为(安装、打开、浏览、点击、购买、关闭、卸载),我们假设要实时(近实时)统计分析每个时间段内(如每隔5秒)来自不同渠道的用户的行为。 首先,创建一个模拟生成数据的SourceFunction,实现代码如下所示:

有了该数据源,我们就可以基于该SimulatedEventSource来构建Flink Streaming应用程序了。下面,也分别面向Keyed Window和Non-Keyed Window来编程实践,并比较它们不同之处。

  • Keyed Window编程

我们基于Sliding Window(WindowAssigner)来在stream上生成Window,Window大小size=5s,silde=1s,即每个Window计算5s之内的数据元素,每个1s启动一个Window(查看提交该Flink程序的命令行中指定的各个参数值)。同时,基于上面自定义实现的SimulatedEventSource作为输入数据源,创建Flink stream,然后后续就可以对stream进行各种操作了。

处理stream数据,我们希望能够获取到每个Window对应的起始时间和结束时间,然后输出基于Window(起始时间+结束时间)、渠道(Channel)、行为类型进行分组统计的结果,最后将结果数据实时写入到指定Kafka topic中。

我们实现的Flink程序类为SlidingWindowAnalytics,代码如下所示:

首先,对输入stream进行一个map操作,处理输出 ((渠道, 行为类型), 计数)。 其次,基于该结果进行一个keyBy操作,指定Key为(渠道, 行为类型),得到了多个Keyed stream。

接着,对每个Keyed stream应用Sliding Window操作,设置Sliding Window的size和slide值。

然后,因为我们想要获取到Window对应的起始时间和结束时间,所以需要对Windowing后的stream进行一个ProcessWindowFunction操作,这个是我们自定义实现的,在其中获取到Window起始时间和结束时间,并对Windowing的数据进行分组统计(groupBy),然后输出带有Window起始时间和结束时间,以及渠道、行为类型、统计计数这些信息,对应的实现类为MyReduceWindowFunction,代码如下所示:

上面对应于ProcessWindowFunction的泛型参数的值,分别为:IN=((String, String), Long)、OUT=((String, String, String, String), Long)、KEY=Tuple、W=TimeWindow,这样可以对照方法process()中的各个参数的类型来理解。上述代码中,elements中可能存在多个相同的Key的值,但是具有同一个Key的数据元素一定会在同一个Window中(即elements),我们需要对elements进行一个groupBy的内存计算操作,再对每个group中的数据进行汇总计数,输出为((Window开始时间, Window结束时间, 渠道, 行为类型), 累加计数值)。这样,即可有调用stream上的process方法,将该MyReduceWindowFunction实现的示例作为参数值传进去即可。 最后,通过map操作将结果格式化,输出保存到Kafka中。

运行上面我们实现的Flink程序,执行如下命令:

提交运行后,可以通过Flink Web Dashboard查看Job运行状态。可以在Kafka中查看最终结果数据,对应的输出数据示例如下所示:

通过结果可以看到,采用Sliding Window来指派Window,随着时间流逝各个Window之间存在重叠的现象,这正是我们最初想要的结果。

  • Non-Keyed Window编程

这里,我们基于Tumbling Window(WindowAssigner)来在stream上生成Non-Keyed Window。Tumbling Window也被称为固定时间窗口(Fixed Time Window),各个Window的时间长度相同,Window之间没有重叠。

我们想要达到的目标和前面类似,也希望获取到每个Window对应的起始时间和结束时间,所以需要实现一个ProcessWindowAllFunction,但因为是Non-Keyed Window,只有一个Task来负责对所有输入stream中的数据元素指派Window,这在编程实现中并没有感觉到有太大的差异。实现的Flink程序为TumblingWindowAllAnalytics,代码如下所示:

object TumblingWindowAllAnalytics {

var MAX_LAGGED_TIME = 5000L

def checkParams(params: ParameterTool) = {

if (params.getNumberOfParameters < 5) {

println("Missing parameters!\n"

+ "Usage: Windowing "

+ "--window-result-topic <windowed_result_topic> "

+ "--bootstrap.servers <kafka_brokers> "

+ "--zookeeper.connect <zk_quorum> "

+ "--window-all-lagged-millis <window_all_lagged_millis> "

+ "--window-all-size-millis <window_all_size_millis>")

System.exit(-1)

}

}

def main(args: Array[String]): Unit = {

val params = ParameterTool.fromArgs(args)

checkParams(params)

MAX_LAGGED_TIME = params.getLong("window-all-lagged-millis", MAX_LAGGED_TIME)

val windowAllSizeMillis = params.getRequired("window-all-size-millis").toLong

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)

val stream: DataStream[(String, String)] = env.addSource(new SimulatedEventSource)

// create a Kafka producer for Kafka 0.9.x

val kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer09(

params.getRequired("window-result-topic"),

new SimpleStringSchema, params.getProperties

)

stream

.map(t => {

val channel = t._1

val eventFields = t._2.split("\t")

val ts = eventFields(0).toLong

val behaviorType = eventFields(3)

(ts, channel, behaviorType)

})

.assignTimestampsAndWatermarks(new TimestampExtractor(MAX_LAGGED_TIME))

.map(t => (t._2, t._3))

.timeWindowAll(Time.milliseconds(windowAllSizeMillis))

.process(new MyReduceWindowAllFunction())

.map(t => {

val key = t._1

val count = t._2

val windowStartTime = key._1

val windowEndTime = key._2

val channel = key._3

val behaviorType = key._4

Seq(windowStartTime, windowEndTime,

channel, behaviorType, count).mkString("\t")

})

.addSink(kafkaProducer)

env.execute(getClass.getSimpleName)

}

class TimestampExtractor(val maxLaggedTime: Long)

extends AssignerWithPeriodicWatermarks[(Long, String, String)] with Serializable {

var currentWatermarkTs = 0L

override def getCurrentWatermark: Watermark = {

if(currentWatermarkTs <= 0) {

new Watermark(Long.MinValue)

} else {

new Watermark(currentWatermarkTs - maxLaggedTime)

}

}

override def extractTimestamp(element: (Long, String, String),

previousElementTimestamp: Long): Long = {

val ts = element._1

Math.max(ts, currentWatermarkTs)

}

}

}

上面代码中,我们在输入stream开始处理时,调用DataStream的assignTimestampsAndWatermarks方法为stream中的每个数据元素指派时间戳,周期性地生成WaterMark来控制stream的处理进度(Progress),用来提取时间戳和生成WaterMark的实现参考实现类TimestampExtractor。有关WaterMark相关的内容,可以参考后面的参考链接中给出的介绍。

另外,我们实现了Flink的ProcessWindowAllFunction抽象类,对应实现类为MyReduceWindowAllFunction,用来处理每个Window中的数据,获取对应的Window的起始时间和结束时间,实现代码如下所示:

class MyReduceWindowAllFunction

extends ProcessAllWindowFunction[(String, String), ((String, String, String, String), Long), TimeWindow] {

override def process(context: Context,

elements: Iterable[(String, String)],

collector: Collector[((String, String, String, String), Long)]): Unit = {

val startTs = context.window.getStart

val endTs = context.window.getEnd

val elems = elements.map(t => {

((t._1, t._2), 1L)

})

for(group <- elems.groupBy(_._1)) {

val myKey = group._1

val myValue = group._2

var count = 0L

for(elem <- myValue) {

count += elem._2

}

val channel = myKey._1

val behaviorType = myKey._2

val outputKey = (formatTs(startTs), formatTs(endTs), channel, behaviorType)

collector.collect((outputKey, count))

}

}

private def formatTs(ts: Long) = {

val df = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss")

df.format(new Date(ts))

}

}

与Keyed Window实现中的ProcessWindowFunction相比,这里没有了对应的泛型参数KEY,因为这种情况下只有一个Task处理stream输入的所有数据元素,ProcessAllWindowFunction的实现类对所有未进行groupBy(也无法进行,因为数据元素的Key未知)操作得到的Window中的数据元素进行处理,处理逻辑和前面基本相同。 提交Flink程序TumblingWindowAllAnalytics,执行如下命令行:

参考链接

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.4/dev/stream/operators/windows.html

https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101

https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-102

— THE END —

本文分享自微信公众号 - 大数据技术与架构(import_bigdata)

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原始发表时间:2019-08-02

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