本篇内容主要讲解“怎么用Flink Sum获取一组数据流中的数值之和”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么用Flink Sum获取一组数据流中的数值之和”吧!
sum算子：获取一组数据流中的数值之和
示例环境
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
java.version: 1.8.xflink.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
Sum.java
import com.flink.examples.DataSource;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
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 sum算子：获取一组数据流中的数值之和
*/
public class Sum {
/**
* 遍历集合，返回每个性别分区下年龄之和
* @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<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env.fromCollection(tuple3List)
.map(new MapFunction<Tuple3<String, String, Integer>, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> map(Tuple3<String, String, Integer> tuple3) throws Exception {
return new Tuple2<>(tuple3.f1,tuple3.f2);
}
})
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))
.keyBy((KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>) k ->k.f0)
//按数量窗口滚动，每3个输入数据流，计算一次
.countWindow(3)
.sum(1);
dataStream.print();
env.execute("flink Sum job");
}
}打印结果
4> (girl,74)
2> (man,79)到此，相信大家对“怎么用Flink Sum获取一组数据流中的数值之和”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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