本篇内容介绍了“Flink的MaxBy怎么用”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
maxBy聚合:获取一组数据流算子中最大的记录行(和max的区别,max是返回计算字段的最大值)
示例环境
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
MaxBy.java
import com.flink.examples.DataSource; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import java.util.List; /** * @Description maxBy聚合:获取一组数据流算子中最大的记录行(和max的区别,max是返回计算字段的最大值) */ public class MaxBy { /** * 遍历集合,返回每个性别分区下最大年龄数据记录 * @param args * @throws Exception */ public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); List<Tuple3<String, String, Integer>> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList(); DataStream<Tuple3<String, String, Integer>> dataStream = env.fromCollection(tuple3List) .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.STRING,Types.INT)) .keyBy((KeySelector<Tuple3<String, String, Integer>, String>) k ->k.f1) //按数量窗口滚动,每3个输入数据流,计算一次 .countWindow(3) //注意:计算变量为f2 .maxBy(2); dataStream.print(); env.execute("flink MaxBy job"); } }
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4> (刘六,girl,32) 2> (吴八,man,30)
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