基于flink的CountWindow算子的使用

上篇：基于flink的WindowFunction算子增量聚合使用

直接代码

package cn._51doit.flink.day04;

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.AllWindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.AllWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.GlobalWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;

/**
 * CountWindow的使用[无界流]
 * 不分组划分窗口，然后调用apply对窗口内的数据处理
 * 特点：就是将窗口内的数据存起来（window state）中，当满足触发条件后，在状态中的数据取出来进行计算
 * 需求：输入的数据存起来，当满足触发条件后，在状态中的数据取出来进行计算
 */
public class CountWindowAllApplyDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());

        //1
        //2
        //3
        DataStreamSource lines = env.socketTextStream("Master", 8888);

        //将字符串转为数字【lamber表达式】
        //本地执行，执行并行度为4，所以调用map返回的DataStream的并行度为4
        SingleOutputStreamOperator nums = lines.map(Integer::parseInt);

        //划分window
        //GlobalWindow有几个并行度？并行度：1，只有一个分区（在这个窗口内只有一个subTask）
        AllWindowedStream windowed = nums.countWindowAll(5);


        windowed.apply(new AllWindowFunction() {

            /**
             *
             * @param window
             * @param values 输入的数据【持久化】
             * @param out   输出的数据
             * @throws Exception
             */
            @Override
            public void apply(GlobalWindow window, Iterable values, Collector out) throws Exception {
                Integer sum =0;


                ArrayListlist=new ArrayList<>();
                for (Integer value: values) {
                    list.add(value);
                }
                list.sort(new Comparator() {
                    @Override
                    public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                        return Integer.compare(01,o2);
                    }
                });

                //输出
                for (Integer i: list) {
                    out.collect(i);
                }
            }
        }).print().setParallelism(1);



        env.execute();


    }
}

打印输出：输入5个，输出5个，按一个分区当作一个批次输入输出打印

查看job：http://localhost:8081/#/job/6b381e3a25fc0fe4b356f99764bbf960/overview