Flink Process怎么用

這篇文章主要介紹“Flink  Process怎么用”，在日常操作中，相信很多人在Flink  Process怎么用問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Flink  Process怎么用”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

process算子：處理每個keyBy（分區）輸入到窗口的批量數據流（為KeyedStream類型數據流）

示例環境

java.version: 1.8.x
flink.version: 1.11.1

示例數據源 （項目碼云下載）

Flink 系例 之 搭建開發環境與數據

Process.java

import com.flink.examples.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.GlobalWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
/**
 * @Description process算子：處理每個keyBy（分區）輸入到窗口的批量數據流（為KeyedStream類型數據流）
 */
public class Process {

    /**
     * 遍歷集合，分別打印不同性別的總人數與年齡之和
     * @param args
     * @throws Exception
     */
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        List<Tuple3<String, String, Integer>> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList();
        DataStream<String> dataStream = env.fromCollection(tuple3List)
                .keyBy((KeySelector<Tuple3<String, String, Integer>, String>) k -> k.f1)
                //按數量窗口滾動，每3個輸入數據流，計算一次
                .countWindow(3)
                //處理每keyBy后的窗口數據流，process方法通常應用于KeyedStream類型的數據流處理
                .process(new ProcessWindowFunction<Tuple3<String, String, Integer>, String, String, GlobalWindow>() {
                    /**
                     * 處理窗口數據集合
                     * @param s         從keyBy里返回的key值
                     * @param context   窗口的上下文
                     * @param input     從窗口獲取的所有分區數據流
                     * @param out       輸出數據流對象
                     * @throws Exception
                     */
                    @Override
                    public void process(String s, Context context, Iterable<Tuple3<String, String, Integer>> input, Collector<String> out) throws Exception {
                        Iterator<Tuple3<String, String, Integer>> iterator = input.iterator();
                        int total = 0;
                        int i = 0;
                        while (iterator.hasNext()){
                            Tuple3<String, String, Integer> tuple3 = iterator.next();
                            total += tuple3.f2;
                            i ++ ;
                        }
                        out.collect(s + "共:"+i+"人，平均年齡：" + total/i);
                    }
                });
        dataStream.print();
        env.execute("flink Process job");
    }
}

打印結果

4> girl共:3人，平均年齡：24
2> man共:3人，平均年齡：26

到此，關于“Flink  Process怎么用”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！