这篇文章主要讲解了“Flink的SessionWindow怎么用”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Flink的SessionWindow怎么用”吧！

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sessionWindows会话窗口：按不活跃时间切成不同分区窗口，并进行窗口计算

示例环境

java.version: 1.8.xflink.version: 1.11.1

示例数据源 （项目码云下载）

Flink 系例 之 搭建开发环境与数据

SessionWindow.java

import com.flink.examples.DataSource;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
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.functions.source.RichParallelSourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.EventTimeSessionWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import java.util.List;

/**
 * @Description sessionWindows会话窗口：按不活跃时间切成不同分区窗口，并进行窗口计算
 */
public class SessionWindow {

    /**
     * 遍历集合，返回会话滑动窗口下按不活跃时间切分后的，每个窗口下性别分区里最大年龄数据记录
     * @param args
     * @throws Exception
     */
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //设置流处理时间事件,对于会话窗口必需设置此时间类型，有三种类型:
        //1.ProcessingTime：以operator处理的时间为准，它使用的是机器的系统时间来作为data stream的时间
        //2.IngestionTime：以数据进入flink streaming data flow的时间为准
        //3.EventTime：以数据自带的时间戳字段为准，应用程序需要指定如何从record中抽取时间戳字段
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime);
        env.setParallelism(4);
        DataStream> inStream = env.addSource(new MyRichSourceFunction());
        DataStream> dataStream = inStream.keyBy((KeySelector, String>) k ->k.f1)
                //按会话窗口滚动，当2秒之内没有指定分区数据流，则计算一次
                //会话窗口是根据在指定时间之后没有活跃的数据接入,则认为窗口结束，进行窗口计算
                .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(2)))
                .reduce(new ReduceFunction>() {
                    @Override
                    public Tuple3 reduce(Tuple3 t1, Tuple3 t2) throws Exception {
                        //返回年龄最大的
                        return t1.f2 > t2.f2 ? t1: t2;
                    }
                });
        dataStream.print();
        env.execute("flink EventTimeSessionWindows job");
    }

    /**
     * 模拟数据持续输出
     */
    public static class MyRichSourceFunction extends RichParallelSourceFunction> {
        @Override
        public void run(SourceContext> ctx) throws Exception {
            List> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList();
            for (Tuple3 tuple3 : tuple3List){
                ctx.collect(tuple3);
                //1秒钟输出一个
                Thread.sleep(2 * 1000);
            }
        }
        @Override
        public void cancel() {
            try{
                super.close();
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

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感谢各位的阅读，以上就是“Flink的SessionWindow怎么用”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Flink的SessionWindow怎么用这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

当前名称：Flink的SessionWindow怎么用
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