Flink 聚合状态示例：计算事件平均时间戳

本示例演示了如何在 Flink 中使用 AggregatingState 计算事件的平均时间戳。

import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.AggregatingState;
import org.apache.flink.api.common.state.AggregatingStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class AggregatingStateExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建数据流
        DataStream<Event> events = env.fromElements(
                new Event('event1', 1000),
                new Event('event2', 2000),
                new Event('event3', 3000),
                new Event('event4', 4000),
                new Event('event5', 5000)
        );

        // 创建聚合状态描述符
        AggregatingStateDescriptor<Event, AverageEvent, Double> avgTsAggStateDescriptor =
                new AggregatingStateDescriptor<>(
                        'avgTsAggState',
                        new AverageEventAggregateFunction(),
                        TypeInformation.of(AverageEvent.class)
                );

        // 将聚合状态描述符应用到数据流上
        DataStream<Double> averageTimestamps = events
                .keyBy(Event::getKey)
                .aggregate(avgTsAggStateDescriptor);

        // 打印结果
        averageTimestamps.print();

        // 执行任务
        env.execute('Aggregating State Example');
    }

    // 自定义事件类
    public static class Event {
        private String key;
        private long timestamp;

        public Event(String key, long timestamp) {
            this.key = key;
            this.timestamp = timestamp;
        }

        public String getKey() {
            return key;
        }

        public long getTimestamp() {
            return timestamp;
        }
    }

    // 自定义聚合函数
    public static class AverageEventAggregateFunction implements
            AggregateFunction<Event, AverageEvent, Double> {

        @Override
        public AverageEvent createAccumulator() {
            return new AverageEvent(0L, 0L);
        }

        @Override
        public AverageEvent add(Event event, AverageEvent accumulator) {
            return new AverageEvent(accumulator.getSum() + event.getTimestamp(),
                    accumulator.getCount() + 1);
        }

        @Override
        public Double getResult(AverageEvent accumulator) {
            if (accumulator.getCount() == 0) {
                return 0.0;
            } else {
                return accumulator.getSum() / (double) accumulator.getCount();
            }
        }

        @Override
        public AverageEvent merge(AverageEvent a, AverageEvent b) {
            return new AverageEvent(a.getSum() + b.getSum(), a.getCount() + b.getCount());
        }
    }

    // 自定义聚合状态类
    public static class AverageEvent {
        private long sum;
        private long count;

        public AverageEvent(long sum, long count) {
            this.sum = sum;
            this.count = count;
        }

        public long getSum() {
            return sum;
        }

        public long getCount() {
            return count;
        }
    }
}

代码中包含以下关键部分：

自定义事件类 Event：包含事件的键和时间戳信息。
自定义聚合函数 AverageEventAggregateFunction：
- createAccumulator：创建聚合状态的初始值。
- add：将新事件添加到聚合状态中。
- getResult：从聚合状态中获取最终结果（平均时间戳）。
- merge：合并两个聚合状态。
创建聚合状态描述符 avgTsAggStateDescriptor：指定状态名称、聚合函数和状态类型。
将聚合状态描述符应用到数据流上：使用 aggregate() 操作将聚合状态应用到数据流，并计算每个键的平均时间戳。

本示例演示了如何使用 AggregatingState 来计算事件的平均时间戳，并展示了自定义事件类、聚合函数和聚合状态的创建和使用方式。该示例可以作为 Flink 聚合状态的入门示例，并可以根据实际需求进行修改和扩展。

注意： 本示例代码仅用于演示目的，可能需要根据实际需求进行修改和扩展。