FlinkFold怎么使用
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Fold算子:将数据流的每一次输出进行滚动叠加,合并输出结果
示例环境
java.version: 1.8.x flink.version: 1.11.1
示例数据源
Flink 系例 之 搭建开发环境与数据
Fold.java
import com.flink.examples.DataSource; import org.apache.flink.api.common.functions.FoldFunction; import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import java.util.List; /** * @Description Fold算子:将数据流的每一次输出进行滚动叠加,合并输出结果 * (与Reduce的区别是,Reduce是拿前一次聚合结果累加后一次的并输出数据流;Fold是直接将当前数据对象追加到前一次叠加结果上并输出数据流) */ public class Fold { /** * 遍历集合,分区打印每一次滚动叠加的结果(示例:按性别分区,按排序,未位追加输出) * @param args * @throws Exception */ public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(4); List> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList(); //注意:使用Integer进行分区时,会导致分区结果不对,转换成String类型输出key即可正确输出 KeyedStream , String> keyedStream = env.fromCollection(tuple3List).keyBy(new KeySelector , String>() { @Override public String getKey(Tuple3 tuple3) throws Exception { //f1为性别字段,以相同f1值(性别)进行分区 return String.valueOf(tuple3.f1); } }); SingleOutputStreamOperator result = keyedStream.fold("同学:", new FoldFunction , String>() { @Override public String fold(String s, Tuple3 tuple3) throws Exception { if (s.startsWith("男") || s.startsWith("女")){ return s + tuple3.f0 + "、"; } else { return (tuple3.f1.equals("man") ? "男" : "女") + s + tuple3.f0 + "、"; } } }); result.print(); env.execute("flink Fold job"); } }
打印结果
2> 男同学:张三、 2> 男同学:张三、王五、 2> 男同学:张三、王五、吴八、 1> 女同学:李四、 1> 女同学:李四、刘六、 1> 女同学:李四、刘六、伍七、
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