FlinkCountWindow怎么用
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countWindow数量窗口(滑动窗口【滑动窗口与滚动窗口的区别,在于滑动窗口会有数据元素重叠可能,而滚动窗口不存在元素重叠】)
示例环境
java.version: 1.8.xflink.version: 1.11.1
Flink 系例 之 搭建开发环境与数据
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数量窗口(滑动窗口【滑动窗口与滚动窗口的区别,在于滑动窗口会有数据元素重叠可能,而滚动窗口不存在元素重叠】) */ public class CountWindow { /* 窗口在处理流数据时,通常会对流进行分区; 数据流划分为: keyed(根据key划分不同数据流区) non-keyed(指没有按key划分的数据流区,指所有原始数据流) */ /** * 遍历集合,按数量窗口滑动,返回窗口下每个性别分区下最大年龄 * @param args * @throws Exception */ public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); List> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList(); DataStream > dataStream = env.fromCollection(tuple3List) .map(new MapFunction , Tuple2 >() { @Override public Tuple2 map(Tuple3 tuple3) throws Exception { return new Tuple2<>(tuple3.f1,tuple3.f2); } }) .returns(Types.TUPLE(Types.INT,Types.INT)) .keyBy((KeySelector , String>) k ->k.f0) //按数量窗口滑动,每隔2个对分区前3个输入数据流,计算一次 .countWindow(3, 2) //注意:计算变量为f1 .maxBy(1); dataStream.print(); env.execute("flink CountWindow job"); } }
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