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
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
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");
}
}打印结果
4> (刘六,girl,32)
2> (吴八,man,30)“Flink的MaxBy怎么用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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