数据字段为:机器id,机器所属状态,开始时间,终止时间,当某设备30秒状态连续为“预警”,输出预警信息。当前预警信息输出后,最近30秒不再重复预警(即如果连续1分钟状态都为“预警”只输出两次预警信息)flink的Scala的process实现思路
时间: 2024-03-18 15:39:06 浏览: 20
可以使用flink的ProcessFunction来实现这个功能。首先,使用Flink的DataStream API读取输入数据流,然后将数据流转换为KeyedStream,以机器id为key进行分区。接着,使用process function来处理每个机器的状态变化情况。下面是实现的思路:
1. 定义一个状态变量,记录最近一次预警信息输出时间,初始值为0。
2. 在processElement方法中,判断当前状态是否为“预警”。如果是“预警”状态,则获取当前时间,判断当前时间与上一次输出预警信息的时间差是否超过30秒,如果超过30秒,则输出预警信息,并将最近一次预警信息输出时间更新为当前时间。
3. 如果当前状态不是“预警”状态,则清空最近一次预警信息输出时间。
4. 最后,将处理后的数据发送到下游。
下面是Scala代码示例:
```scala
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction
import org.apache.flink.util.Collector
case class MachineStatus(machineId: String, status: String, startTime: Long, endTime: Long)
class WarningProcessFunction extends KeyedProcessFunction[String, MachineStatus, String] {
// 定义一个状态变量,记录最近一次预警信息输出时间
var lastWarningTime: Long = 0
override def processElement(machineStatus: MachineStatus,
context: KeyedProcessFunction[String, MachineStatus, String]#Context,
collector: Collector[String]): Unit = {
if (machineStatus.status == "预警") {
val currentTime = System.currentTimeMillis()
if (currentTime - lastWarningTime >= 30000) {
// 输出预警信息
collector.collect(s"机器${machineStatus.machineId}预警!")
// 更新最近一次预警信息输出时间
lastWarningTime = currentTime
}
} else {
// 清空最近一次预警信息输出时间
lastWarningTime = 0
}
}
}
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setParallelism(1)
val dataStream = env.fromElements(
MachineStatus("1", "正常", 1L, 2L),
MachineStatus("1", "预警", 3L, 4L),
MachineStatus("1", "预警", 5L, 6L),
MachineStatus("1", "正常", 7L, 8L),
MachineStatus("1", "预警", 9L, 10L),
MachineStatus("1", "预警", 11L, 12L),
MachineStatus("1", "预警", 13L, 14L),
MachineStatus("1", "预警", 15L, 16L),
MachineStatus("1", "正常", 17L, 18L)
)
val keyedStream = dataStream.keyBy(_.machineId)
val warningStream = keyedStream.process(new WarningProcessFunction)
warningStream.print()
env.execute("Warning Demo")
}
}
```
这个示例程序中,我们使用了一个简单的静态数据流作为输入,使用了一个KeyedProcessFunction对每个设备的状态进行处理,如果状态为预警则进行判断是否需要输出信息,最后将处理后的数据发送到下游。
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