flink 触发器
触发器确定窗口(由窗口分配程序形成)何时准备由窗口函数处理。每个WindowAssigner都带有一个默认触发器。
如果默认触发器不适合需求，我们就需要自定义触发器。
主要方法
触发器接口有五种方法，允许触发器对不同的事件作出反应
onElement()添加到每个窗口的元素都会调用此方法。onEventTime()当注册的事件时间计时器触发时，将调用此方法。onProcessingTime()当注册的处理时间计时器触发时，将调用此方法。onMerge()与有状态触发器相关，并在两个触发器对应的窗口合并时合并它们的状态，例如在使用会话窗口时。(目前没使用过，了解不多)clear()执行删除相应窗口时所需的任何操作。(一般是删除定义的状态、定时器等)
TriggerResult
onElement(),onEventTime(),onProcessingTime()都要求返回一个TriggerResult
TriggerResult包含以下内容
- CONTINUE：表示啥都不做。
- FIRE：表示触发计算，同时保留窗口中的数据
- PURGE：简单地删除窗口的内容，并保留关于窗口和任何触发器状态的任何潜在元信息。
- FIRE_AND_PURGE：触发计算，然后清除窗口中的元素。（默认情况下，预先实现的触发器只触发而不清除窗口状态。）
案例
- 需求
- 当窗口中的数据量达到一定数量的时候触发计算
- 根据执行时间每隔一定时间且窗口中有数据触发计算，如果没有数据不触发计算
- 窗口关闭的时候清除数据
实现过程
- 依赖
<properties>
<hadoop.version>3.1.1.3.1.0.0-78</hadoop.version>
<flink.version>1.9.1</flink.version>
<scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
<scala.version>2.11.7</scala.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
<https://img.qb5200.com/download-x/dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<https://img.qb5200.com/download-x/dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<https://img.qb5200.com/download-x/dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-core</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<https://img.qb5200.com/download-x/dependency>
<https://img.qb5200.com/download-x/dependencies>- 实现代码
//调用
dStream
.keyBy(_.event_id)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(1)))
.trigger(new CustomTrigger(10, 1 * 60 * 1000L))
//-------------------------------------------------------------------------
package com.meda.demo
import java.text.SimpleDateFormat
import com.meda.utils.DatePattern
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction
import org.apache.flink.api.common.state.ReducingStateDescriptor
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.{Trigger, TriggerResult}
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow
class CustomTrigger extends Trigger[eventInputDT, TimeWindow] {
//触发计算的最大数量
private var maxCount: Long = _
//定时触发间隔时长 (ms)
private var interval: Long = 60 * 1000
//记录当前数量的状态
private lazy val countStateDescriptor: ReducingStateDescriptor[Long] = new ReducingStateDescriptor[Long]("counter", new Sum, classOf[Long])
//记录执行时间定时触发时间的状态
private lazy val processTimerStateDescriptor: ReducingStateDescriptor[Long] = new ReducingStateDescriptor[Long]("processTimer", new Update, classOf[Long])
//记录时间时间定时器的状态
private lazy val eventTimerStateDescriptor: ReducingStateDescriptor[Long] = new ReducingStateDescriptor[Long]("eventTimer", new Update, classOf[Long])
def this(maxCount: Int) {
this()
this.maxCount = maxCount
}
def this(maxCount: Int, interval: Long) {
this(maxCount)
this.interval = interval
}
override def onElement(element: eventInputDT, timestamp: Long, window: TimeWindow, ctx: Trigger.TriggerContext): TriggerResult = {
val countState = ctx.getPartitionedState(countStateDescriptor)
//计数状态加1
countState.add(1L)
//如果没有设置事件时间定时器，需要设置一个窗口最大时间触发器，这个目的是为了在窗口清除的时候 利用时间时间触发计算，否则可能会缺少部分数据
if (ctx.getPartitionedState(eventTimerStateDescriptor).get() == 0L) {
ctx.getPartitionedState(eventTimerStateDescriptor).add(window.maxTimestamp())
ctx.registerEventTimeTimer(window.maxTimestamp())
}
if (countState.get() >= this.maxCount) {
//达到指定指定数量
//删除事件时间定时触发的状态
ctx.deleteProcessingTimeTimer(ctx.getPartitionedState(processTimerStateDescriptor).get())
//清空计数状态
countState.clear()
//触发计算
TriggerResult.FIRE
} else if (ctx.getPartitionedState(processTimerStateDescriptor).get() == 0L) {
//未达到指定数量，且没有指定定时器，需要指定定时器
//当前定时器状态值加上间隔值
ctx.getPartitionedState(processTimerStateDescriptor).add(ctx.getCurrentProcessingTime + interval)
//注册定执行时间定时器
ctx.registerProcessingTimeTimer(ctx.getPartitionedState(processTimerStateDescriptor).get())
TriggerResult.CONTINUE
} else {
TriggerResult.CONTINUE
}
}
// 执行时间定时器触发
override def onProcessingTime(time: Long, window: TimeWindow, ctx: Trigger.TriggerContext): TriggerResult = {
if (ctx.getPartitionedState(countStateDescriptor).get() > 0 && (ctx.getPartitionedState(processTimerStateDescriptor).get() == time)) {
println(s"数据量未达到 $maxCount ,由执行时间触发器 ctx.getPartitionedState(processTimerStateDescriptor).get()) 触发计算")
ctx.getPartitionedState(processTimerStateDescriptor).clear()
ctx.getPartitionedState(countStateDescriptor).clear()
TriggerResult.FIRE
} else {
TriggerResult.CONTINUE
}
}
//事件时间定时器触发
override def onEventTime(time: Long, window: TimeWindow, ctx: Trigger.TriggerContext): TriggerResult = {
if ((time >= window.maxTimestamp()) && (ctx.getPartitionedState(countStateDescriptor).get() > 0L)) { //还有未触发计算的数据
println(s"事件时间到达最大的窗口时间，并且窗口中还有未计算的数据:${ctx.getPartitionedState(countStateDescriptor).get()}，触发计算并清除窗口")
ctx.getPartitionedState(eventTimerStateDescriptor).clear()
TriggerResult.FIRE_AND_PURGE
} else if ((time >= window.maxTimestamp()) && (ctx.getPartitionedState(countStateDescriptor).get() == 0L)) { //没有未触发计算的数据
println("事件时间到达最大的窗口时间，但是窗口中没有有未计算的数据，清除窗口 但是不触发计算")
TriggerResult.PURGE
} else {
TriggerResult.CONTINUE
}
}
//窗口结束时清空状态
override def clear(window: TimeWindow, ctx: Trigger.TriggerContext): Unit = {
// println(s"清除窗口状态，定时器")
ctx.deleteEventTimeTimer(ctx.getPartitionedState(eventTimerStateDescriptor).get())
ctx.deleteProcessingTimeTimer(ctx.getPartitionedState(processTimerStateDescriptor).get())
ctx.getPartitionedState(processTimerStateDescriptor).clear()
ctx.getPartitionedState(eventTimerStateDescriptor).clear()
ctx.getPartitionedState(countStateDescriptor).clear()
}
//更新状态为累加值
class Sum extends ReduceFunction[Long] {
override def reduce(value1: Long, value2: Long): Long = value1 + value2
}
//更新状态为取新的值
class Update extends ReduceFunction[Long] {
override def reduce(value1: Long, value2: Long): Long = value2
}
}
留下的疑问：
之前看资料的时候好像说定时器只能设置一个，你设置多个它也只会选择一个执行。
但是我这里事件、执行时间定时器都设置，好像都生效了。这点还没看懂。
后续研究下啥情况。
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