Flink SQL滑动窗口代码示例 - 用Java实现数据流聚合

假设有一个Kafka数据源，包含以下字段：'id'、'name'、'age'、'timestamp'，我们需要对年龄进行滑动窗口求和操作，代码如下：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.*;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;

import java.time.Duration;

public class FlinkSqlSlidingWindow {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 从Kafka读取数据
        DataStream<String> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<'topic', new SimpleStringSchema(), props>);

        // 将流转换为表
        Table table = tEnv.fromDataStream(stream,
                Schema.newBuilder()
                        .column('id', DataTypes.INT())
                        .column('name', DataTypes.STRING())
                        .column('age', DataTypes.INT())
                        .column('timestamp', DataTypes.TIMESTAMP(3))
                        .build());

        // 定义滑动窗口并进行聚合
        Table result = table.window(Slide.over('10.minutes').every('5.minutes').on('timestamp').as('w'))
                .groupBy('w, id')
                .select('id, sum(age)');

        // 输出结果
        tEnv.toRetractStream(result, Row.class).print();

        env.execute('FlinkSqlSlidingWindow');
    }
}

在上面的代码中，我们使用了Flink Table API和Flink SQL来实现滑动窗口操作。首先，我们将从Kafka读取的数据流转换为表，并定义了每个字段的数据类型。然后，我们使用Slide.over()方法定义了一个10分钟的滑动窗口，并且每5分钟执行一次滑动操作。接着，我们使用groupBy()方法将数据按照窗口和'id'进行分组，并使用select()方法计算每个'id'在当前窗口中的年龄总和。最后，我们使用toRetractStream()方法将结果以Tuple2<Boolean, Row>的形式输出到控制台。

需要注意的是，上述代码中的窗口计算是基于事件时间的，因此需要保证数据流中的时间戳是正确的。如果要修改为基于处理时间的窗口计算，则只需要将Slide.over()方法改为Slide.overWindowTime()即可。