Flink 中使用 ReducingStateDescriptor 计算每个键的总和

Flink 中使用 ReducingStateDescriptor 计算每个键的总和

当使用 ReducingStateDescriptor 时，我们可以使用 Flink 的 DataStream API 来创建一个简单的例子。下面是一个使用 ReducingStateDescriptor 的代码示例，可以计算每个键的总和：

import 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.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.RichFlatMapFunction;

public class ReducingStateExample {

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

        // 创建一个包含整数的DataStream
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env.fromElements(
                new Tuple2<'a', 1>,
                new Tuple2<'a', 2>,
                new Tuple2<'b', 3>,
                new Tuple2<'b', 4>,
                new Tuple2<'c', 5>
        );

        // 使用ReducingStateDescriptor定义ReducingState
        ReducingStateDescriptor<Integer> reducingStateDescriptor = new ReducingStateDescriptor<
                'sum', // 状态的名称
                new ReduceFunction<Integer>() { // 定义如何将两个值相加
                    @Override
                    public Integer reduce(Integer value1, Integer value2) throws Exception {
                        return value1 + value2;
                    }
                },
                Integer.class // 状态的数据类型
        );

        // 使用ReducingStateDescriptor对DataStream进行reduce操作
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = dataStream
                .keyBy(0) // 按键分组
                .reduce((value1, value2) -> new Tuple2<>(value1.f0, value1.f1 + value2.f1))
                .keyBy(0) // 按键分组
                .flatMap(new SumFunction(reducingStateDescriptor));

        // 打印结果
        resultStream.print();

        // 执行任务
        env.execute('ReducingStateExample');
    }

    public static class SumFunction extends RichFlatMapFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> {
        private ReducingState<Integer> sumState;

        public SumFunction(ReducingStateDescriptor<Integer> reducingStateDescriptor) {
            this.sumState = getRuntimeContext().getReducingState(reducingStateDescriptor);
        }

        @Override
        public void flatMap(Tuple2<String, Integer> value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
            // 将当前值添加到ReducingState中
            sumState.add(value.f1);

            // 获取当前key的总和
            int sum = sumState.get();

            // 输出结果
            out.collect(new Tuple2<>(value.f0, sum));
        }
    }
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含键值对的 DataStream。然后，我们使用 ReducingStateDescriptor 定义了一个 ReducingState，用于计算每个键的总和。接下来，我们使用 reduce 操作对 DataStream 进行 reduce 操作，然后使用 flatMap 操作将每个键的总和输出。最后，我们打印结果并执行任务。

请注意，上述代码仅用于演示 ReducingStateDescriptor 的使用方式，可能不是最优的实现方式。具体的实现方式取决于您的需求和数据流的特点。