怎么用FlinkSum获取一组数据流中的数值之和

本篇内容主要讲解“怎么用Flink Sum获取一组数据流中的数值之和”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么用Flink Sum获取一组数据流中的数值之和”吧!

成都创新互联专注于固阳企业网站建设,成都响应式网站建设公司,商城建设。固阳网站建设公司,为固阳等地区提供建站服务。全流程按需制作，专业设计，全程项目跟踪，成都创新互联专业和态度为您提供的服务

sum算子：获取一组数据流中的数值之和

示例环境

java.version: 1.8.xflink.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

Sum.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 sum算子：获取一组数据流中的数值之和
 */
public class Sum {

    /**
     * 遍历集合，返回每个性别分区下年龄之和
     * @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)
                .map(new MapFunction, Tuple2>() {
                    @Override
                    public Tuple2 map(Tuple3 tuple3) throws Exception {
                        return new Tuple2<>(tuple3.f1,tuple3.f2);
                    }
                })
                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))
                .keyBy((KeySelector, String>) k ->k.f0)
                //按数量窗口滚动，每3个输入数据流，计算一次
                .countWindow(3)
                .sum(1);
        dataStream.print();
        env.execute("flink Sum job");
    }
}

打印结果

4> (girl,74)
2> (man,79)

到此，相信大家对“怎么用Flink Sum获取一组数据流中的数值之和”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

网页题目：怎么用FlinkSum获取一组数据流中的数值之和
本文来源：http://cdxtjz.cn/article/jsjoei.html