Java教程
畅游Flink之API-Part1(Java版)
本文主要是介绍畅游Flink之API-Part1(Java版)，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
1.Transform
1.1.基本转换算子
map/flatMap/filter
- map
把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素个数相同的数组流
- flatmap
flat是扁平的意思。它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素相同的数组流。只不过，里面的元素也是一个子数组流。把这些子数组合并成一个数组以后，元素个数大概率会和原数组流的个数不同。 
package com.frankcooper.apitest.transform;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class TransformTest1 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 使得任务抢占同一个线程
env.setParallelism(1);
// 从文件中获取数据输出
DataStream<String> dataStream = env.readTextFile("/Users/frankcooper/IdeaProjects/spring-boot-climbing/bigdata-flink-grab/src/main/resources/sensor.txt");
// 1. map, String => 字符串长度INT
DataStream<Integer> mapStream = dataStream.map(new MapFunction<String, Integer>() {
@Override
public Integer map(String value) throws Exception {
return value.length();
}
});
// 2. flatMap，按逗号分割字符串
DataStream<String> flatMapStream = dataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
String[] fields = value.split(",");
for (String field : fields) {
out.collect(field);
}
}
});
// 3. filter,筛选"sensor_1"开头的数据
DataStream<String> filterStream = dataStream.filter(new FilterFunction<String>() {
@Override
public boolean filter(String value) throws Exception {
return value.startsWith("sensor_1");
}
});
// 打印输出
mapStream.print("map");
flatMapStream.print("flatMap");
filterStream.print("filter");
env.execute();
}
}
输入sensor.txt
sensor_1,1547718199,35.8 sensor_6,1547718201,15.4 sensor_7,1547718202,6.7 sensor_10,1547718205,38.1 sensor_1,1547718207,36.3 sensor_1,1547718209,32.8 sensor_1,1547718212,37.1
打印结果：
map> 24 flatMap> sensor_1 flatMap> 1547718199 flatMap> 35.8 filter> sensor_1,1547718199,35.8 map> 24 flatMap> sensor_6 flatMap> 1547718201 flatMap> 15.4 map> 23 flatMap> sensor_7 flatMap> 1547718202 flatMap> 6.7 map> 25 flatMap> sensor_10 flatMap> 1547718205 flatMap> 38.1 filter> sensor_10,1547718205,38.1 map> 24 flatMap> sensor_1 flatMap> 1547718207 flatMap> 36.3 filter> sensor_1,1547718207,36.3 map> 24 flatMap> sensor_1 flatMap> 1547718209 flatMap> 32.8 filter> sensor_1,1547718209,32.8 map> 24 flatMap> sensor_1 flatMap> 1547718212 flatMap> 37.1 filter> sensor_1,1547718212,37.1
1.2.多流转换算子
split/connect/union
DataStream -> SplitStream
- 根据某些特征把DataStream拆分成SplitStream， SplitStream虽然看起来像是两个Stream，但是其实它是一个特殊的Stream
import com.frankcooper.apitest.beans.SensorReading;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.collector.selector.OutputSelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.ConnectedStreams;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SplitStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoMapFunction;
import java.util.Collections;
public class TransformTest4_MultipleStreams {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 从文件读取数据
DataStream<String> inputStream = env.readTextFile("/Users/frankcooper/IdeaProjects/spring-boot-climbing/bigdata-flink-grab/src/main/resources/sensor.txt");
// 转换成SensorReading
DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {
String[] fields = line.split(",");
return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
} );
// 1. 分流，按照温度值30度为界分为两条流
SplitStream<SensorReading> splitStream = dataStream.split(new OutputSelector<SensorReading>() {
@Override
public Iterable<String> select(SensorReading value) {
return (value.getTemperature() > 30) ? Collections.singletonList("high") : Collections.singletonList("low");
}
});
DataStream<SensorReading> highTempStream = splitStream.select("high");
DataStream<SensorReading> lowTempStream = splitStream.select("low");
DataStream<SensorReading> allTempStream = splitStream.select("high", "low");
highTempStream.print("high");
lowTempStream.print("low");
allTempStream.print("all");
env.execute();
}
}
输出
high> SensorReading{id='sensor_1', timestamp=1547718199, temperature=35.8}
all > SensorReading{id='sensor_1', timestamp=1547718199, temperature=35.8}
low > SensorReading{id='sensor_6', timestamp=1547718201, temperature=15.4}
all > SensorReading{id='sensor_6', timestamp=1547718201, temperature=15.4}
...
DataStream,DataStream -> ConnectedStreams
- 连接两个保持他们类型的数据流，两个数据流被Connect之后，只是被放在了一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化，两个流相互独立。
DataStream -> DataStream
- 对两个或者两个以上的DataStream进行Union操作，产生一个包含多有DataStream元素的新DataStream。
对比
- 1.Connect 的数据类型可以不同，Connect 只能合并两个流；
- 2.Union可以合并多条流，Union的数据结构必须是一样的；
import com.frankcooper.apitest.beans.SensorReading;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.collector.selector.OutputSelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.ConnectedStreams;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SplitStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoMapFunction;
import java.util.Collections;
/**
* @ClassName: TransformTest4_MultipleStreams
* @Description:
* @Author: wushengran on 2020/11/7 16:14
* @Version: 1.0
*/
public class TransformTest4_MultipleStreams {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 从文件读取数据
DataStream<String> inputStream = env.readTextFile("D:\\Projects\\BigData\\FlinkTutorial\\src\\main\\resources\\sensor.txt");
// 转换成SensorReading
DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {
String[] fields = line.split(",");
return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
} );
// 1. 分流，按照温度值30度为界分为两条流
SplitStream<SensorReading> splitStream = dataStream.split(new OutputSelector<SensorReading>() {
@Override
public Iterable<String> select(SensorReading value) {
return (value.getTemperature() > 30) ? Collections.singletonList("high") : Collections.singletonList("low");
}
});
DataStream<SensorReading> highTempStream = splitStream.select("high");
DataStream<SensorReading> lowTempStream = splitStream.select("low");
DataStream<SensorReading> allTempStream = splitStream.select("high", "low");
// highTempStream.print("high");
// lowTempStream.print("low");
// allTempStream.print("all");
// 2. 合流 connect，将高温流转换成二元组类型，与低温流连接合并之后，输出状态信息
DataStream<Tuple2<String, Double>> warningStream = highTempStream.map(new MapFunction<SensorReading, Tuple2<String, Double>>() {
@Override
public Tuple2<String, Double> map(SensorReading value) throws Exception {
return new Tuple2<>(value.getId(), value.getTemperature());
}
});
ConnectedStreams<Tuple2<String, Double>, SensorReading> connectedStreams = warningStream.connect(lowTempStream);
DataStream<Object> resultStream = connectedStreams.map(new CoMapFunction<Tuple2<String, Double>, SensorReading, Object>() {
@Override
public Object map1(Tuple2<String, Double> value) throws Exception {
return new Tuple3<>(value.f0, value.f1, "high temp warning");
}
@Override
public Object map2(SensorReading value) throws Exception {
return new Tuple2<>(value.getId(), "normal");
}
});
resultStream.print();
env.execute();
}
}
输出
(sensor_1,35.8,high temp warning) (sensor_6,normal) (sensor_10,38.1,high temp warning) (sensor_7,normal) (sensor_1,36.3,high temp warning) (sensor_1,32.8,high temp warning) (sensor_1,37.1,high temp warning)
// 3. union联合多条流
// warningStream.union(lowTempStream); 这个不行，因为warningStream类型是DataStream<Tuple2<String, Double>>，而highTempStream是DataStream<SensorReading>
highTempStream.union(lowTempStream, allTempStream);
1.3.算子转换
在Flink中，Transformation算子就是将一个或多个DataStream转换为新的DataStream，可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。 如下图所示，DataStream会由不同的Transformation操作，转换、过滤、聚合成其他不同的流，从而完成我们的业务要求。
2.Window
- streaming流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。
- Window是无限数据流处理的核心，Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。
2.1.Window的类型
- 时间窗口（Time Window）：按照时间生成Window
- 滚动时间窗口
- 滑动时间窗口
- 会话窗口
- 计数窗口（Count Window）：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关
- 滚动计数窗口
- 滑动计数窗口
2.1.1滚动窗口(Tumbling Windows)
- 依据固定的窗口长度对数据进行切分
- 时间对齐，窗口长度固定，没有重叠
2.1.2.滑动窗口(Sliding Windows)
- 可以按照固定的长度向后滑动固定的距离
- 滑动窗口由固定的窗口长度和滑动间隔组成
- 可以有重叠(是否重叠和滑动距离有关系)
- 滑动窗口是固定窗口的更广义的一种形式，滚动窗口可以看做是滑动窗口的一种特殊情况（即窗口大小和滑动间隔相等）
2.1.3.会话窗口(Session Windows)
- 由一系列事件组合一个指定时间长度的timeout间隙组成，也就是一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口
- 特点：时间无对齐
2.2.概述
-
窗口分配器——
window()方法 -
我们可以用
.window()来定义一个窗口，然后基于这个window去做一些聚合或者其他处理操作。注意
window()方法必须在keyBy之后才能使用。 -
Flink提供了更加简单的
.timeWindow()和.countWindow()方法，用于定义时间窗口和计数窗口。
DataStream<Tuple2<String,Double>> minTempPerWindowStream = datastream .map(new MyMapper()) .keyBy(data -> data.f0) .timeWindow(Time.seconds(15)) .minBy(1);
2.2.1.窗口分配器(window assigner)
window()方法接收的输入参数是一个WindowAssigner- WindowAssigner负责将每条输入的数据分发到正确的window中
- Flink提供了通用的WindowAssigner
- 滚动窗口（tumbling window）
- 滑动窗口（sliding window）
- 会话窗口（session window）
- 全局窗口（global window
2.2.2.创建不同类型的窗口
- 滚动时间窗口（tumbling time window）
.timeWindow(Time.seconds(15)) - 滑动时间窗口（sliding time window）
.timeWindow(Time.seconds(15),Time.seconds(5)) - 会话窗口（session window）
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(10))) - 滚动计数窗口（tumbling count window）
.countWindow(5) - 滑动计数窗口（sliding count window）
.countWindow(10,2)
2.3.TimeWindow
TimeWindow将指定时间范围内的所有数据组成一个window，一次对一个window里面的所有数据进行计算。
2.3.1滚动窗口
Flink默认的时间窗口根据ProcessingTime进行窗口的划分，将Flink获取到的数据根据进入Flink的时间划分到不同的窗口中。
DataStream<Tuple2<String, Double>> minTempPerWindowStream = dataStream
.map(new MapFunction<SensorReading, Tuple2<String, Double>>() {
@Override
public Tuple2<String, Double> map(SensorReading value) throws Exception {
return new Tuple2<>(value.getId(), value.getTemperature());
}
})
.keyBy(data -> data.f0)
.timeWindow( Time.seconds(15) )
.minBy(1);
时间间隔可以通过Time.milliseconds(x)，Time.seconds(x)，Time.minutes(x)等其中的一个来指定。
2.3.2.滑动窗口
滑动窗口和滚动窗口的函数名是完全一致的，只是在传参数时需要传入两个参数，一个是window_size，一个是sliding_size。
下面代码中的sliding_size设置为了5s，也就是说，每5s就计算输出结果一次，每一次计算的window范围是15s内的所有元素。
DataStream<SensorReading> minTempPerWindowStream = dataStream
.keyBy(SensorReading::getId)
.timeWindow( Time.seconds(15), Time.seconds(5) )
.minBy("temperature");
时间间隔可以通过Time.milliseconds(x)，Time.seconds(x)，Time.minutes(x)等其中的一个来指定。
2.4.CountWindow
CountWindow根据窗口中相同key元素的数量来触发执行，执行时只计算元素数量达到窗口大小的key对应的结果。
注意：CountWindow的window_size指的是相同Key的元素的个数，不是输入的所有元素的总数。
2.4.1.滚动窗口
默认的CountWindow是一个滚动窗口，只需要指定窗口大小即可，当元素数量达到窗口大小时，就会触发窗口的执行。
DataStream<SensorReading> minTempPerWindowStream = dataStream
.keyBy(SensorReading::getId)
.countWindow( 5 )
.minBy("temperature");
2.4.2.滑动窗口
滑动窗口和滚动窗口的函数名是完全一致的，只是在传参数时需要传入两个参数，一个是window_size，一个是sliding_size。
下面代码中的sliding_size设置为了2，也就是说，每收到两个相同key的数据就计算一次，每一次计算的window范围是10个元素。
DataStream<SensorReading> minTempPerWindowStream = dataStream
.keyBy(SensorReading::getId)
.countWindow( 10, 2 )
.minBy("temperature");
2.5.window function
window function 定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作，主要可以分为两类：
- 增量聚合函数（incremental aggregation functions）
- 全窗口函数（full window functions）
2.5.1.增量聚合函数
- 每条数据到来就进行计算，保持一个简单的状态。（来一条处理一条，但是不输出，到窗口临界位置才输出）
- 典型的增量聚合函数有ReduceFunction, AggregateFunction。
2.5.2.全窗口函数
- 先把窗口所有数据收集起来，等到计算的时候会遍历所有数据。（来一个放一个，窗口临界位置才遍历且计算、输出）
- ProcessWindowFunction，WindowFunction
2.5.3.其它
.trigger()：window 什么时候关闭，触发计算并输出结果.evitor()：定义移除某些数据的逻辑.allowedLateness()：允许处理迟到的数据.sideOutputLateData()：将迟到的数据放入侧输出流.getSideOutput()：获取侧输出流
2.6.测试代码
2.6.1.滚动时间窗口的增量聚合函数
增量聚合函数，特点即每次数据过来都处理，但是到了窗口临界才输出结果
import com.frankcooper.apitest.beans.SensorReading;
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
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 WindowTest1_TimeWindow {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 并行度设置1，方便看结果
env.setParallelism(1);
// 从文件读取数据
// DataStream<String> dataStream = env.readTextFile("/Users/frankcooper/IdeaProjects/spring-boot-climbing/bigdata-flink-grab/src/main/resources/sensor.txt");
// 从socket文本流获取数据
DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);
// 转换成SensorReading类型
DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {
String[] fields = line.split(",");
return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
});
// 开窗测试
// 1. 增量聚合函数 (这里简单统计每个key组里传感器信息的总数)
DataStream<Integer> resultStream = dataStream.keyBy("id")
// .countWindow(10, 2);
// .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(1)));
// .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(15)))
// .timeWindow(Time.seconds(15)) // 已经不建议使用@Deprecated
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(15)))
.aggregate(new AggregateFunction<SensorReading, Integer, Integer>() {
// 新建的累加器
@Override
public Integer createAccumulator() {
return 0;
}
// 每个数据在上次的基础上累加
@Override
public Integer add(SensorReading value, Integer accumulator) {
return accumulator + 1;
}
// 返回结果值
@Override
public Integer getResult(Integer accumulator) {
return accumulator;
}
// 分区合并结果(TimeWindow一般用不到，SessionWindow可能需要考虑合并)
@Override
public Integer merge(Integer a, Integer b) {
return a + b;
}
});
resultStream.print("result");
env.execute();
}
}
2.6.2.滚动时间窗口的全窗口函数
全窗口函数，特点即数据过来先不处理，等到窗口临界再遍历、计算、输出结果
import com.frankcooper.apitest.beans.SensorReading;
import org.apache.commons.collections.IteratorUtils;
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
/**
* @author : Ashiamd email: ashiamd@foxmail.com
* @date : 2021/2/1 7:14 PM
*/
public class WindowTest1_TimeWindow_1 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 并行度设置1，方便看结果
env.setParallelism(1);
// // 从文件读取数据
// DataStream<String> dataStream = env.readTextFile("/tmp/Flink_Tutorial/src/main/resources/sensor.txt");
// 从socket文本流获取数据
DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);
// 转换成SensorReading类型
DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {
String[] fields = line.split(",");
return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
});
// 2. 全窗口函数 （WindowFunction和ProcessWindowFunction，后者更全面）
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Long, Integer>> resultStream2 = dataStream.keyBy(SensorReading::getId)
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(15)))
// .process(new ProcessWindowFunction<SensorReading, Object, Tuple, TimeWindow>() {
// })
.apply(new WindowFunction<SensorReading, Tuple3<String, Long, Integer>, String, TimeWindow>() {
@Override
public void apply(String s, TimeWindow window, Iterable<SensorReading> input, Collector<Tuple3<String, Long, Integer>> out) throws Exception {
String id = s;
long windowEnd = window.getEnd();
int count = IteratorUtils.toList(input.iterator()).size();
out.collect(new Tuple3<>(id, windowEnd, count));
}
});
resultStream2.print("result2");
env.execute();
}
}
2.6.3.滑动计数窗口的增量聚合函数
滑动窗口，当窗口不足设置的大小时，会先按照步长输出。
eg：窗口大小10，步长2，那么前5次输出时，窗口内的元素个数分别是（2，4，6，8，10），再往后就是10个为一个窗口了。
import com.frankcooper.apitest.beans.SensorReading;
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class WindowTest2_CountWindow {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 并行度设置1，方便看结果
env.setParallelism(1);
// 从socket文本流获取数据
DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);
// 转换成SensorReading类型
DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {
String[] fields = line.split(",");
return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
});
DataStream<Double> resultStream = dataStream.keyBy(SensorReading::getId)
.countWindow(10, 2)
.aggregate(new MyAvgFunc());
resultStream.print();
env.execute();
}
private static class MyAvgFunc implements AggregateFunction<SensorReading, Tuple2<Double, Integer>, Double> {
@Override
public Tuple2<Double, Integer> createAccumulator() {
return new Tuple2<>(0.0, 0);
}
@Override
public Tuple2<Double, Integer> add(SensorReading value, Tuple2<Double, Integer> accumulator) {
return new Tuple2<>(accumulator.f0 + value.getTemperature(), accumulator.f1 + 1);
}
@Override
public Double getResult(Tuple2<Double, Integer> accumulator) {
return accumulator.f0 / accumulator.f1;
}
@Override
public Tuple2<Double, Integer> merge(Tuple2<Double, Integer> a, Tuple2<Double, Integer> b) {
return new Tuple2<>(a.f0 + b.f0, a.f1 + b.f1);
}
}
}
-
这里为了方便，就只输入同一个keyBy组的数据
sensor_1sensor_1,1547718199,1 sensor_1,1547718199,2 sensor_1,1547718199,3 sensor_1,1547718199,4 sensor_1,1547718199,5 sensor_1,1547718199,6 sensor_1,1547718199,7 sensor_1,1547718199,8 sensor_1,1547718199,9 sensor_1,1547718199,10 sensor_1,1547718199,11 sensor_1,1547718199,12 sensor_1,1547718199,13 sensor_1,1547718199,14
-
输出
输入时，会发现，每次到达一个窗口步长（这里为2），就会计算得出一次结果。
第一次计算前2个数的平均值
第二次计算前4个数的平均值
第三次计算前6个数的平均值
第四次计算前8个数的平均值
第五次计算前10个数的平均值
第六次计算前最近10个数的平均值
第七次计算前最近10个数的平均值
result> 1.5 result> 2.5 result> 3.5 result> 4.5 result> 5.5 result> 7.5 result> 9.5
2.6.4.其它
// 3. 其他可选API
OutputTag<SensorReading> outputTag = new OutputTag<SensorReading>("late") {
};
SingleOutputStreamOperator<SensorReading> sumStream = dataStream.keyBy("id")
.timeWindow(Time.seconds(15))
// .trigger() // 触发器，一般不使用
// .evictor() // 移除器，一般不使用
.allowedLateness(Time.minutes(1)) // 允许1分钟内的迟到数据<=比如数据产生时间在窗口范围内，但是要处理的时候已经超过窗口时间了
.sideOutputLateData(outputTag) // 侧输出流，迟到超过1分钟的数据，收集于此
.sum("temperature"); // 侧输出流 对 温度信息 求和。
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