如何用FlinkApply对窗口内的数据流进行处理

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Apply算子：对窗口内的数据流进行处理

示例环境

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

示例数据源 （项目码云下载）

Flink 系例 之 搭建开发环境与数据

Apply.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.WindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.GlobalWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Iterator;
import java.util.List;

/**
 * @Description Apply方法：对窗口内的数据流进行处理
 */
public class Apply {

    /**
     * 遍历集合，分别打印不同性别的总人数与年龄之和
     * @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)
                .keyBy((KeySelector, String>) k -> k.f1)
                //按数量窗口滚动，每3个输入窗口数据流，计算一次
                .countWindow(3)
                //只能基于Windowed窗口Stream进行调用
                .apply(
                        //WindowFunction
                        new WindowFunction, String, String, GlobalWindow>() {
                            /**
                             * 处理窗口数据集合
                             * @param s         从keyBy里返回的key值
                             * @param window    窗口类型
                             * @param input     从窗口获取的所有分区数据流
                             * @param out       输出数据流对象
                             * @throws Exception
                             */
                            @Override
                            public void apply(String s, GlobalWindow window, Iterable> input, Collector out) throws Exception {
                                Iterator> iterator = input.iterator();
                                int total = 0;
                                int i = 0;
                                while (iterator.hasNext()){
                                    Tuple3 tuple3 = iterator.next();
                                    total += tuple3.f2;
                                    i ++ ;
                                }
                                out.collect(s + "共:"+i+"人，累加总年龄：" + total);
                            }
                        });
        dataStream.print();
        env.execute("flink Filter job");
    }
}

打印结果

4> girl共:3人，累加总年龄：74
2> man共:3人，累加总年龄：79

感谢各位的阅读，以上就是“如何用Flink  Apply对窗口内的数据流进行处理”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何用Flink  Apply对窗口内的数据流进行处理这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！