这篇文章主要讲解了“Flink Reduce怎么用”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Flink Reduce怎么用”吧！
Reduce算子：对数据流进行滚动聚合计算，并返回每次滚动聚合计算合并后的结果
示例环境
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
java.version: 1.8.x
flink.version: 1.11.1示例数据源 （项目码云下载）
Flink 系例 之 搭建开发环境与数据
Reduce.java
import com.flink.examples.DataSource;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
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 Reduce算子：对数据流进行滚动聚合计算，并返回每次滚动聚合计算合并后的结果
*/
public class Reduce {
/**
* 遍历集合，分区打印每一次滚动聚合的结果
* @param args
* @throws Exception
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4);
List<Tuple3<String,String,Integer>> 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<Tuple3<String,String,Integer>, String> keyedStream = env.fromCollection(tuple3List).keyBy(new KeySelector<Tuple3<String,String,Integer>, String>() {
@Override
public String getKey(Tuple3<String, String, Integer> 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<Tuple3<String, String, Integer>> result = keyedStream.reduce(new ReduceFunction<Tuple3<String, String, Integer>>() {
@Override
public Tuple3<String, String, Integer> reduce(Tuple3<String, String, Integer> t0, Tuple3<String, String, Integer> t1) throws Exception {
int totalAge = t0.f2 + t1.f2;
return new Tuple3<>("", t0.f1, totalAge);
}
});
result.print();
env.execute("flink Reduce job");
}
}打印结果
## 说明：为什么每一个分区的第一个数据对象每一个参数有值，是因为滚动聚合返回的是从第二数据对象向前叠加第一个数据对象，开始计算，所以第一个数据对象根本就不进入reduce方法;
2> (张三,man,20)
2> (,man,49)
2> (,man,79)
4> (李四,girl,24)
4> (,girl,56)
4> (,girl,74)感谢各位的阅读，以上就是“Flink Reduce怎么用”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Flink Reduce怎么用这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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