你好，
可以通过使用 globalState / windowState 获取之前的状态进行增量计算。
下面这个 demo 可以方便理解：
public class ProcessWindowFunctionDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 使用处理时间
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
// 并行度为1
env.setParallelism(1);
// 设置数据源，一共三个元素
DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env.addSource(new
SourceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public void run(SourceContext<Tuple2<String, Integer>> ctx)
throws Exception {
int xxxNum = 0;
int yyyNum = 0;
for (int i = 1; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
// 只有XXX和YYY两种name
String name = (0 == i % 2) ? "XXX" : "YYY";
//更新aaa和bbb元素的总数
if (0 == i % 2) {
xxxNum++;
} else {
yyyNum++;
}
// 使用当前时间作为时间戳
long timeStamp = System.currentTimeMillis();
// 将数据和时间戳打印出来，用来验证数据
System.out.println(String.format("source，%s, %s, XXX
total : %d, YYY total : %d\n",
name,
time(timeStamp),
xxxNum,
yyyNum));
// 发射一个元素，并且戴上了时间戳
ctx.collectWithTimestamp(new Tuple2<String,
Integer>(name, 1), timeStamp);
// 每发射一次就延时1秒
Thread.sleep(1000);
}
}
@Override
public void cancel() {
}
});
// 将数据用5秒的滚动窗口做划分，再用ProcessWindowFunction
SingleOutputStreamOperator<String> mainDataStream = dataStream
// 以Tuple2的f0字段作为key，本例中实际上key只有aaa和bbb两种
.keyBy(value -> value.f0)
// 5秒一次的滚动窗口
.timeWindow(Time.seconds(5))
// 统计每个key当前窗口内的元素数量，然后把key、数量、窗口起止时间整理成字符串发送给下游算子
.process(new ProcessWindowFunction<Tuple2<String, Integer>,
String, String, TimeWindow>() {
// 自定义状态
private ValueState<KeyCount> state;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws
Exception {
// 初始化状态，name是myState
state = getRuntimeContext().getState(new
ValueStateDescriptor<>("myState", KeyCount.class));
}
public void clear(Context context){
ValueState<KeyCount> contextWindowValueState =
context.windowState().getState(new ValueStateDescriptor<>("myWindowState",
KeyCount.class));
contextWindowValueState.clear();
}
@Override
public void process(String s, Context context,
Iterable<Tuple2<String, Integer>> iterable,
Collector<String> collector) throws Exception {
// 从backend取得当前单词的myState状态
KeyCount current = state.value();
// 如果myState还从未没有赋值过，就在此初始化
if (current == null) {
current = new KeyCount();
current.key = s;
current.count = 0;
}
int count = 0;
// iterable可以访问该key当前窗口内的所有数据，
// 这里简单处理，只统计了元素数量
for (Tuple2<String, Integer> tuple2 : iterable) {
count++;
}
// 更新当前key的元素总数
current.count += count;
// 更新状态到backend
state.update(current);
System.out.println("getRuntimeContext() == context
:" + (getRuntimeContext() == context));
ValueState<KeyCount> contextWindowValueState =
context.windowState().getState(new ValueStateDescriptor<>("myWindowState",
KeyCount.class));
ValueState<KeyCount> contextGlobalValueState =
context.globalState().getState(new ValueStateDescriptor<>("myGlobalState",
KeyCount.class));
KeyCount windowValue =
contextWindowValueState.value();
if (windowValue == null) {
windowValue = new KeyCount();
windowValue.key = s;
windowValue.count = 0;
}
windowValue.count += count;
contextWindowValueState.update(windowValue);
KeyCount globalValue =
contextGlobalValueState.value();
if (globalValue == null) {
globalValue = new KeyCount();
globalValue.key = s;
globalValue.count = 0;
}
globalValue.count += count;
contextGlobalValueState.update(globalValue);
ValueState<KeyCount> contextWindowSameNameState =
context.windowState().getState(new
ValueStateDescriptor<>("myState", KeyCount.class));
ValueState<KeyCount> contextGlobalSameNameState =
context.globalState().getState(new
ValueStateDescriptor<>("myState", KeyCount.class));
System.out.println("contextWindowSameNameState ==
contextGlobalSameNameState :" + (
contextWindowSameNameState ==
contextGlobalSameNameState));
System.out.println(
"state == contextGlobalSameNameState :" +
(state == contextGlobalSameNameState));
// 将当前key及其窗口的元素数量，还有窗口的起止时间整理成字符串
String value = String.format("window, %s, %s - %s,
%d, total : %d, windowStateCount :%s, globalStateCount :%s\n",
// 当前key
s,
// 当前窗口的起始时间
time(context.window().getStart()),
// 当前窗口的结束时间
time(context.window().getEnd()),
// 当前key在当前窗口内元素总数
count,
// 当前key出现的总数
current.count,
contextWindowValueState.value(),
contextGlobalValueState.value());
// 发射到下游算子
collector.collect(value);
}
});
// 打印结果，通过分析打印信息，检查ProcessWindowFunction中可以处理所有key的整个窗口的数据
mainDataStream.print();
env.execute("processfunction demo : processwindowfunction");
}
public static String time(long timeStamp) {
return new SimpleDateFormat("hh:mm:ss").format(new Date(timeStamp));
}
}
Best,
Zhongqiang Gong
ha.fen...@aisino.com <ha.fen...@aisino.com> 于2024年4月12日周五 14:32写道：
> 文档中关于窗口里面有一部分描述 在 ProcessWindowFunction 中使用 per-window
> state。这一部分没有看懂，如果有迟到数据会再次触发窗口计算，就是全部重新算一遍吧，存状态是为了不重新计算？有没有关于这方面的参考资料？
>
