在Apache Flink中,reduce操作默认将数据流中的元素聚合为一个值。如果你想要将reduce操作的结果聚合为多个值,可以使用reduceGroup
操作。
下面是一个使用reduceGroup
操作的示例代码:
import org.apache.flink.api.common.functions.GroupReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class MultipleValuesReduce implements GroupReduceFunction, Tuple2> {
@Override
public void reduce(Iterable> values, Collector> out) {
int sum = 0;
for (Tuple2 value : values) {
sum += value.f1;
out.collect(value);
}
out.collect(new Tuple2<>("sum", sum));
}
}
在上面的代码中,我们定义了一个MultipleValuesReduce
类,实现了GroupReduceFunction
接口。在reduce
方法中,我们对输入的元素进行求和,并使用Collector
将每个元素以及求和结果输出。
接下来,你可以在你的Flink应用程序中使用这个自定义的MultipleValuesReduce
操作。例如:
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 FlinkReduceExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream> input = env.fromElements(
new Tuple2<>("a", 1),
new Tuple2<>("b", 2),
new Tuple2<>("a", 3),
new Tuple2<>("b", 4)
);
DataStream> result = input
.groupBy(0)
.reduceGroup(new MultipleValuesReduce());
result.print();
env.execute("Flink Reduce Example");
}
}
在上面的代码中,我们首先创建了一个输入数据流input
,其中包含了一些键值对。然后,我们使用groupBy
方法按照键对数据进行分组,并使用reduceGroup
方法应用MultipleValuesReduce
操作。最后,我们将结果打印出来。
通过以上的代码示例,你可以实现Apache Flink中reduce操作结果为多个值而不是一个值的需求。
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