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這篇文章主要講解了“Flink CountWindow怎么用”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“Flink CountWindow怎么用”吧!
countWindow數量窗口(滑動窗口【滑動窗口與滾動窗口的區別,在于滑動窗口會有數據元素重疊可能,而滾動窗口不存在元素重疊】)
示例環境
java.version: 1.8.xflink.version: 1.11.1
Flink 系例 之 搭建開發環境與數據
CountWindow.java
import com.flink.examples.DataSource; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; 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 java.util.List; /** * @Description countWindow數量窗口(滑動窗口【滑動窗口與滾動窗口的區別,在于滑動窗口會有數據元素重疊可能,而滾動窗口不存在元素重疊】) */ public class CountWindow { /* 窗口在處理流數據時,通常會對流進行分區; 數據流劃分為: keyed(根據key劃分不同數據流區) non-keyed(指沒有按key劃分的數據流區,指所有原始數據流) */ /** * 遍歷集合,按數量窗口滑動,返回窗口下每個性別分區下最大年齡 * @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<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env.fromCollection(tuple3List) .map(new MapFunction<Tuple3<String, String, Integer>, Tuple2<String, Integer>>() { @Override public Tuple2<String, Integer> map(Tuple3<String, String, Integer> tuple3) throws Exception { return new Tuple2<>(tuple3.f1,tuple3.f2); } }) .returns(Types.TUPLE(Types.INT,Types.INT)) .keyBy((KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>) k ->k.f0) //按數量窗口滑動,每隔2個對分區前3個輸入數據流,計算一次 .countWindow(3, 2) //注意:計算變量為f1 .maxBy(1); dataStream.print(); env.execute("flink CountWindow job"); } }
打印結果
4> (2,32) 3> (1,30)
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