这篇文章主要讲解了“Flink CountWindow怎么用”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Flink CountWindow怎么用”吧！
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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");
}
} 打印结果
4> (2,32) 3> (1,30)
感谢各位的阅读，以上就是“Flink CountWindow怎么用”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Flink CountWindow怎么用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！