计算每分钟内状态为取消订单占所有订单的占比flink的Scala代码为

时间: 2024-03-12 19:45:21 浏览: 47
假设你有一个包含订单状态的数据流,其中状态可以是“取消”,“完成”或“未完成”,你可以使用Flink的流处理功能来计算每分钟内状态为“取消”的订单占所有订单的比例。 以下是一个使用Scala编写的Flink程序示例: ```scala import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time object CancelledOrdersPercentage { case class Order(status: String) def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val orders = env.socketTextStream("localhost", 9999) .map(Order(_)) val cancelledOrdersPercentage = orders .map(order => (order.status, 1)) .keyBy(_._1) .timeWindow(Time.minutes(1)) .reduce((a, b) => (a._1, a._2 + b._2)) .map(window => { val (status, count) = window val cancelledCount = if (status == "取消") count else 0 val totalCount = count.toDouble (cancelledCount / totalCount) * 100 }) cancelledOrdersPercentage.print() env.execute("CancelledOrdersPercentage") } } ``` 在这个例子中,我们从本地套接字读取订单数据流,并使用`map`函数将每个订单转换为一个状态和一个计数对。我们随后按状态键分组,并使用`timeWindow`函数指定每分钟的时间窗口。最后,我们使用`reduce`函数将相同状态的订单计数汇总,并使用`map`函数将每分钟内状态为“取消”的订单占所有订单的比例计算出来。最终结果会打印到控制台上。 请注意,这个例子仅仅是一个简单的示例,实际情况下你需要根据你的数据流的结构和语义进行相应的修改。

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