在《0基础学习pyflink——个数滚动窗口(tumbling count windows)》一文中，我们了解到如果窗口内元素个数未达到设定窗口大小，计算个数的函数不会被触发。例如，下图中红色部分的元素（b,2）和（d,5）不会被计算：
为了让这些元素也能被计算，我们可以使用时间滚动窗口（Tumbling Time Windows）。这种窗口不依赖于元素的数量，而是基于时间进行触发。只要时间窗口到达，无论窗口内有多少元素，计算都会进行。
我们可以稍作修改《0基础学习PyFlink——个数滚动窗口(Tumbling Count Windows)》的示例，将元素集中在“A”上。以下是修改后的代码：
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map代码语言：javascript
class SumWindowFunction(WindowFunction[tuple, tuple, str, TimeWindow]): def apply(self, key: str, window: TimeWindow, inputs: Iterable[tuple]): print(*inputs, window) return [(key, len([e for e in inputs]))]word_count_data = [("A",2),("A",1),("A",4),("A",3),("A",6),("A",5),("A",7),("A",8),("A",9),("A",10),("A",11),("A",12),("A",13),("A",14),("A",15),("A",16),("A",17),("A",18),("A",19),("A",20)]
def word_count():env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)
write all the data to one file
env.set_parallelism(1)source_type_info = Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()])# define the source# mappgingsource = env.from_collection(word_count_data, source_type_info)# source.print()# keyingkeyed=source.key_by(lambda i: i[0])reduce代码语言：javascript
# reducingreduced=keyed.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.milliseconds(2))) .apply(SumWindowFunction(), Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()])) # # define the sinkreduced.print()# submit for executionenv.execute()在这个例子中，我们使用了时间滚动窗口，窗口大小设置为2毫秒（
Time.milliseconds(2)）。运行这段代码时，由于基于时间触发计算，每个元素都会被计算，输出结果可能会有所不同：
或
或
可以看出，结果并不稳定，但每条数据都会被计算，而不是像个数滚动窗口那样某些数据可能不会被触发。
完整代码如下：
from typing import Iterableimport timefrom pyflink.common import Types, Timefrom pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment, RuntimeExecutionMode, WindowFunctionfrom pyflink.datastream.window import TimeWindow, TumblingProcessingTimeWindows
class SumWindowFunction(WindowFunction[tuple, tuple, str, TimeWindow]):def apply(self, key: str, window: TimeWindow, inputs: Iterable[tuple]):print(*inputs, window)return [(key, len([e for e in inputs]))]
word_count_data = [("A",2),("A",1),("A",4),("A",3),("A",6),("A",5),("A",7),("A",8),("A",9),("A",10),("A",11),("A",12),("A",13),("A",14),("A",15),("A",16),("A",17),("A",18),("A",19),("A",20)]
def word_count():env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)
write all the data to one file
env.set_parallelism(1)source_type_info = Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()])# define the source# mappgingsource = env.from_collection(word_count_data, source_type_info)# source.print()# keyingkeyed=source.key_by(lambda i: i[0])# reducingreduced=keyed.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.milliseconds(2))) .apply(SumWindowFunction(), Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()])) # # define the sinkreduced.print()# submit for executionenv.execute()if name == 'main':word_count()
参考资料：https://www.php.cn/link/dc61c1317e2c1637f0f8d2de7fd8da9b
以上就是0基础学习PyFlink——时间滚动窗口(Tumbling Time Windows)的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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