特征构造：OverTimeWindow (OverTimeWindowStreamOp)

Java 类名：com.alibaba.alink.operator.stream.feature.OverTimeWindowStreamOp

Python 类名：OverTimeWindowStreamOp

功能介绍

OverTime窗口是OverWindow的一种，基于OverWindow，使用聚合函数进行流式特征构造。给定一行数据，将生成的特征追加在后面，输出一行数据，特征生成方式由clause(表达式决定)。

clause语句的形式，通过聚合函数进行操作。其中clause语法和flink sql一致，计算逻辑也和flink overwindow一致。
依据指定列进行groupBy，在用户指定的窗口区间内，按照clause指定的方式进行计算。

Clause

clause当前支持全部flink支持的聚合函数，并在此基础上额外支持了一系列聚合函数。

详细用法请参考 http://alinklab.cn/tutorial/appendix_aggregate_function.html

窗口

Alink支持的窗口, 其中Group窗口是输出窗口聚合统计量，OVER窗口是给定一行数据，将窗口特征追加到数据后面，输出带特征的一行数据。

各窗口的详细用法请参考 https://www.yuque.com/pinshu/alink_guide/dffffm

参数说明

名称	中文名称	描述	类型	是否必须？	取值范围	默认值
clause	运算语句	运算语句	String	✓
timeCol	时间戳列(TimeStamp)	时间戳列(TimeStamp)	String	✓	所选列类型为 [TIMESTAMP]
groupCols	分组列名数组	分组列名，多列，可选，默认不选	String[]			null
latency	水位线的延迟	水位线的延迟，默认0.0	Double			0.0
precedingTime	时间窗口大小	时间窗口大小	String			null
reservedCols	算法保留列名	算法保留列	String[]			null
watermarkType	水位线的类别	水位线的类别	String		“PERIOD”, “PUNCTUATED”	“PERIOD”

代码示例

Python 代码

from pyalink.alink import *

import pandas as pd

useLocalEnv(1)

sourceFrame = pd.DataFrame([
        [0, 0, 0, 1],
        [0, 2, 0, 2],
        [0, 1, 1, 3],
        [0, 3, 1, 4],
        [0, 3, 3, 5],
        [0, 0, 3, 6],
        [0, 0, 4, 7],
        [0, 3, 4, 8],
        [0, 1, 2, 9],
        [0, 2, 2, 10],
    ])

source = StreamOperator.fromDataframe(sourceFrame,schemaStr="user int, device long, ip long, timeCol long")

op = OverTimeWindowStreamOp().setTimeCol("timeCol").setPrecedingTime(10.0).setGroupCols(["user"]).setClause("count_preceding(ip) as countip")

source.select('user, device, ip, to_timestamp(timeCol) as timeCol').link(op).print()

StreamOperator.execute()

Java 代码

import org.apache.flink.types.Row;

import com.alibaba.alink.operator.stream.StreamOperator;
import com.alibaba.alink.operator.stream.feature.OverTimeWindowStreamOp;
import com.alibaba.alink.operator.stream.source.MemSourceStreamOp;
import com.alibaba.alink.operator.stream.sql.SqlCmdStreamOp;
import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class OverTimeWindowStreamOpTest {
	@Test
	public void testOverTimeWindowStreamOp() throws Exception {
		List <Row> sourceFrame = Arrays.asList(
			Row.of(0, 0, 0, 1L),
			Row.of(0, 2, 0, 2L),
			Row.of(0, 1, 1, 3L),
			Row.of(0, 3, 1, 4L),
			Row.of(0, 3, 3, 5L),
			Row.of(0, 0, 3, 6L),
			Row.of(0, 0, 4, 7L),
			Row.of(0, 3, 4, 8L),
			Row.of(0, 1, 2, 9L),
			Row.of(0, 2, 2, 10L)
		);
		StreamOperator <?> streamSource = new MemSourceStreamOp(sourceFrame,
			"user int, device int, ip int, timeCol long");
		StreamOperator <?> op = new OverTimeWindowStreamOp().setTimeCol("timeCol").setPrecedingTime(10.0)
			.setGroupCols("user").setClause("count_preceding(ip) as countip");
		streamSource.select("user, device, ip, to_timestamp(timeCol) as timeCol").link(op).print();
		StreamOperator.execute();
	}
}

运行结果

device	ip	timeCol	countip
0	0	1970-01-01 08:00:00.001	0
2	0	1970-01-01 08:00:00.002	1
1	1	1970-01-01 08:00:00.003	2
3	1	1970-01-01 08:00:00.004	3
3	3	1970-01-01 08:00:00.005	4
0	3	1970-01-01 08:00:00.006	5
0	4	1970-01-01 08:00:00.007	6
3	4	1970-01-01 08:00:00.008	7
1	2	1970-01-01 08:00:00.009	8
2	2	1970-01-01 08:00:00.01	9

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