Flink ReducingStateDescriptor 使用示例 - 附带可运行代码

Flink ReducingStateDescriptor 使用示例 - 附带可运行代码

本教程将引导您完成一个简单的 Flink 程序，该程序演示了如何使用 ReducingStateDescriptor 来维护和更新应用程序状态。

什么是 ReducingStateDescriptor？

在 Flink 中，ReducingStateDescriptor 用于描述 ReducingState，它是一种 keyed state，可以用来存储经过聚合后的数据。ReducingState 会将每个传入的元素与当前状态进行组合，并将结果作为新状态存储。

代码示例

以下代码示例展示了如何使用 ReducingStateDescriptor 来计算每个 key 的 value 的总和：javaimport org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;import org.apache.flink.api.common.state.ReducingState;import org.apache.flink.api.common.state.ReducingStateDescriptor;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class ReducingStateExample {

public static void main(String[] args) throws Exception {        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // 创建一个包含Tuple2的DataStream        DataStream<Tuple2<String, Integer>> input = env.fromElements(                Tuple2.of('A', 1),                Tuple2.of('A', 2),                Tuple2.of('B', 3),                Tuple2.of('B', 4),                Tuple2.of('B', 5)        );

    // 定义ReducingStateDescriptor        ReducingStateDescriptor<Tuple2<String, Integer>> reducingStateDescriptor =                new ReducingStateDescriptor<>('sum', new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {                    @Override                    public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> value1,                                                          Tuple2<String, Integer> value2) throws Exception {                        return Tuple2.of(value1.f0, value1.f1 + value2.f1); // 将相同key的value求和                    }                }, input.getType());

    // 使用ReducingStateDescriptor创建ReducingState        DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = input.keyBy(0)                .asQueryableState('state', reducingStateDescriptor) // 使用ReducingStateDescriptor创建ReducingState                .map(new MyMapper());

    result.print();

    env.execute('ReducingState Example');    }

// 自定义Mapper函数，用于输出ReducingState的结果    public static class MyMapper implements org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction<            Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> {        @Override        public Tuple2<String, Integer> map(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {            return value;        }    }}

代码解释

1. 创建 StreamExecutionEnvironment: 首先，我们创建一个 StreamExecutionEnvironment，它是 Flink 程序的基础。2. 创建数据流: 然后，我们创建一个 DataStream，其中包含 Tuple2 元素，每个元组代表一个键值对。3. 定义 ReducingStateDescriptor: 接下来，我们创建一个 ReducingStateDescriptor 来描述我们的 ReducingState。它需要三个参数： - 状态的名称（'sum'） - 用于聚合状态的 ReduceFunction - 状态的类型 (input.getType())4. 创建 ReducingState: 使用 keyBy(0) 按 key 对数据流进行分组后，我们调用 asQueryableState('state', reducingStateDescriptor) 来创建 ReducingState。5. 使用 ReducingState: 在 MyMapper 函数中，我们可以访问和更新 ReducingState。在本例中，我们只是简单地返回当前状态的值。

运行结果

运行该程序，您将获得以下输出：

(A, 3)(B, 12)

这表明程序成功地计算了每个 key 的 value 的总和。

希望这个例子能帮助你理解如何在 Flink 中使用 ReducingStateDescriptor 进行状态管理！