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Fold算子：将数据流的每一次输出进行滚动叠加，合并输出结果
示例环境
java.version: 1.8.x flink.version: 1.11.1
示例数据源
Flink 系例 之 搭建开发环境与数据
Fold.java
import com.flink.examples.DataSource;
import org.apache.flink.api.common.functions.FoldFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import java.util.List;
/**
* @Description Fold算子：将数据流的每一次输出进行滚动叠加，合并输出结果
* （与Reduce的区别是，Reduce是拿前一次聚合结果累加后一次的并输出数据流；Fold是直接将当前数据对象追加到前一次叠加结果上并输出数据流）
*/
public class Fold {
/**
* 遍历集合，分区打印每一次滚动叠加的结果（示例：按性别分区，按排序，未位追加输出）
* @param args
* @throws Exception
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4);
List> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList();
//注意：使用Integer进行分区时，会导致分区结果不对，转换成String类型输出key即可正确输出
KeyedStream, String> keyedStream = env.fromCollection(tuple3List).keyBy(new KeySelector, String>() {
@Override
public String getKey(Tuple3 tuple3) throws Exception {
//f1为性别字段,以相同f1值（性别）进行分区
return String.valueOf(tuple3.f1);
}
});
SingleOutputStreamOperator result = keyedStream.fold("同学：", new FoldFunction, String>() {
@Override
public String fold(String s, Tuple3 tuple3) throws Exception {
if (s.startsWith("男") || s.startsWith("女")){
return s + tuple3.f0 + "、";
} else {
return (tuple3.f1.equals("man") ? "男" : "女") + s + tuple3.f0 + "、";
}
}
});
result.print();
env.execute("flink Fold job");
}
} 打印结果
2> 男同学：张三、 2> 男同学：张三、王五、 2> 男同学：张三、王五、吴八、 1> 女同学：李四、 1> 女同学：李四、刘六、 1> 女同学：李四、刘六、伍七、
感谢各位的阅读，以上就是“Flink Fold怎么使用”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Flink Fold怎么使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！