Flink Window中典型的增量聚合(ReduceFunction / AggregateFunction)

一、什么是增量聚合函数

在Flink Window中定义了窗口分配器，我们只是知道了数据属于哪个窗口，可以将数据收集起来了；至于收集起来到底要做什么，其实还完全没有头绪，这也就是窗口函数所需要做的事情。所以在窗口分配器之后，我们还要再接上一个定义窗口如何进行计算的操作，这就是所谓的“窗口函数”（window functions）。
窗口可以将数据收集起来，最基本的处理操作当然就是基于窗口内的数据进行聚合。
我们可以每来一个数据就在之前结果上聚合一次，这就是“增量聚合”。
典型的增量聚合函数有两个：ReduceFunction 和 AggregateFunction。

二、ReduceFunction

源码解析

@FunctionalInterface
@Public
public interface ReduceFunction<T> extends Function, Serializable {
   
    T reduce(T var1, T var2) throws Exception;
}

实际案例
在Flink中，使用socket模拟实时的数据流DataStream，通过定义一个滚动窗口，窗口的大小为10s，按照id分区，使用reduce聚合函数实现value的累加统计

package com.flink.DataStream.WindowFunctions;

import com.flink.POJOs.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
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;

public class FlinkWindowReduceFunction {
   
    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        StreamExecutionEnvironment streamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        streamExecutionEnvironment.setParallelism(1);
        DataStreamSource<String> streamSource = streamExecutionEnvironment.socketTextStream("localhost", 8888);
        // 注意这里为什么返回的是KeyedStream(建控流/分区流)，而不是DataStream
        KeyedStream<WaterSensor, String> keyedStream = streamSource
                // 使用map函数将输入的string转为一个WaterSensor类
                .map(new MapFunction<String, WaterSensor>() {
   
                    @Override
                    public WaterSensor map(String s) throws Exception {
   
                        // 这里写的很详细，如何把string转为的WaterSensor类
                        String[] strings = s.split(",");
                        String id = strings[0];
                        Long ts = Long.valueOf(strings[1]);
                        Integer vc = Integer.valueOf(strings[2]);
                        WaterSensor waterSensor = new WaterSensor();
                        waterSensor.setId(id);
                        waterSensor.setTs(ts);
                        waterSensor.setVc(vc);
                        return waterSensor;
                        //return new WaterSensor(strings[0],Long.valueOf(strings[1]),Integer.valueOf(strings[2])
                    }
                })
                // 按照id做keyBy分区（提问：KeyBy是如何实现分区的？）
                .keyBy(new KeySelector<WaterSensor, String>() {
   
                    // 也可以直接使用lamda表达式更简单
                    @Override
                    public String getKey(WaterSensor waterSensor) throws Exception {
   
                        // getId()方法就是return的waterSensor.id
                        return waterSensor.getId();
                    }
                });
        /**
         * 窗口操作主要有两个部分：窗口分配器（Window Assigners）和窗口函数（WindowFunctions）
         * .window()方法需要传入一个窗口分配器,它指明了窗口的类型
         * */
        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> outputStreamOperator = keyedStream
                // 设置滚动窗口的大小（10秒）
                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
                // 使用匿名函数实现增量聚合函数ReduceFunction
                .reduce(new ReduceFunction<WaterSensor>() {
   
                    @Override
                    public WaterSensor reduce(WaterSensor waterSensor1, WaterSensor waterSensor2) throws Exception {
   
                        System.out.println("调用reduce方法，之前的结果:" + waterSensor1 + ",现在来的数据:" + waterSensor2);
                        return new WaterSensor(waterSensor1.getId(), System.currentTimeMillis(), waterSensor1.getVc() + waterSensor2.getVc());
                    }
                });
        outputStreamOperator.print();
        streamExecutionEnvironment.execute();
    }
}

启动Flink程序，启动nc，模拟输入

nc -lk 8888
# 00-10秒输入
a,11111,1
# 11-20秒输入
a,11111,2
a,22222,3
# 21-30秒输入
a,11111,4

查看控制台打印结果

WaterSensor{
   id='a', ts=11111, vc=1}
调用reduce方法，之前的结果:WaterSensor{
   id='a', ts=11111, vc=2},现在来的数据:WaterSensor{
   id='a', ts=22222, vc=3}
WaterSensor{
   id='a', ts=1702022598011, vc=5}
WaterSensor{
   id='a', ts=11111, vc=4}

三、AggregateFunction

虽然ReduceFunction 可以解决大多数归约聚合的问题，但是我们通过上述案例可以发现：这个接口有一个限制，就是聚合状态的类型、输出结果的类型都必须和输入数据类型一样。
Flink Window API 中的 aggregate 就突破了这个限制，可以定义更加灵活的窗口聚合操作。这个方法需要传入一个 AggregateFunction 的实现类作为参数。AggregateFunction 可以看作是 ReduceFunction 的通用版本，这里有三种类型：输入类型（IN）、累加器类型（ACC）和输出类型（OUT）。输入类型 IN 就是输入流中元素的数据类型；累加器类型 ACC 则是我们进行聚合的中间状态类型；而输出类型当然就是最终计算结果的类型了。

@PublicEvolving
public interface AggregateFunction<IN, ACC, OUT> extends Function, Serializable {
   
    ACC createAccumulator();

    ACC add(IN var1, ACC var2);

    OUT getResult(ACC var1);

    ACC merge(ACC var1, ACC var2);
}

接口中有四个方法：
1.createAccumulator()
创建一个累加器，这就是为聚合创建了一个初始状态，每个聚合任务只会调用一次。
2.add()
将输入的元素添加到累加器中。
3.getResult()
从累加器中提取聚合的输出结果。
4.merge()
合并两个累加器，并将合并后的状态作为一个累加器返回。
所以可以看到，AggregateFunction 的工作原理是：首先调用 createAccumulator()为任务初始化一个状态（累加器）；而后每来一个数据就调用一次 add()方法，对数据进行聚合，得到的结果保存在状态中；等到了窗口需要输出时，再调用 getResult()方法得到计算结果。很明显，与 ReduceFunction 相同，AggregateFunction 也是增量式的聚合；而由于输入、中间状态、输出的类型可以不同，使得应用更加灵活方便。