Flink中（scala语言）把数据流提取到的字段值相加

可以使用Flink的map和reduce操作来实现将数据流提取到的字段值相加的功能。例如，假设有一个数据流包含如下元素：

(1, 2, 3)
(4, 5, 6)
(7, 8, 9)

其中每个元素有三个字段，我们要将第一个字段的值相加。可以使用如下代码实现：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val stream: DataStream[(Int, Int, Int)] = env.fromElements(
  (1, 2, 3),
  (4, 5, 6),
  (7, 8, 9)
)

val result = stream.map(x => x._1).reduce((a, b) => a + b)

result.print()

env.execute("Sum of first field")

这段代码的意思是，先使用map操作将每个元素的第一个字段提取出来，然后使用reduce操作将所有提取出来的值相加。最后将结果打印出来。执行结果为：

12

表示所有元素的第一个字段值之和为12。

相关问题

flink(scala语言)中怎么把getString提取的数据累加起来

在 Flink 中累加字符串数据，需要使用 `reduce()` 或 `aggregate()` 函数。

假设我们有一个 `DataStream[String]`，我们可以使用 `map()` 函数将其转换为 `DataStream[Int]`，然后使用 `reduce()` 函数对其进行累加。代码示例如下：

val stream: DataStream[String] = ???
val countStream: DataStream[Int] = stream.map(_ => 1)
val totalCountStream: DataStream[Int] = countStream.reduce(_ + _)

上述代码中，`map()` 函数将每个字符串映射为一个整数 `1`，然后 `reduce()` 函数对这些整数进行累加，得到总数。如果要使用 `aggregate()` 函数，可以将 `reduce()` 函数替换为一个带有初始值的聚合函数，代码示例如下：

val stream: DataStream[String] = ???
val countStream: DataStream[Int] = stream.map(_ => 1)
val totalCountStream: DataStream[Int] = countStream.aggregate(0)(_ + _, _ + _)

上述代码中，第一个参数 `0` 是初始值，第二个参数 `_ + _` 是累加函数，第三个参数 `_ + _` 是合并函数，用于将所有并行计算的结果合并为一个结果。

如何运行flink中scala文件

在 Flink 中运行 Scala 文件，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，在本地或者服务器上安装好 Flink 环境。

2. 编写 Scala 代码文件，例如 `MyFlink.scala`。

3. 使用 sbt 构建项目，并将依赖添加到 build.sbt 文件中。例如：

   name := "MyFlinkProject"

   version := "0.1"

   scalaVersion := "2.11.12"

   libraryDependencies += "org.apache.flink" %% "flink-scala" % "1.11.0"

4. 在项目根目录下运行 sbt 命令，进入 sbt 控制台。

5. 在 sbt 控制台中，输入 `console` 命令，进入 Scala REPL。

6. 在 Scala REPL 中，输入以下命令：

   :paste MyFlink.scala

这会将 MyFlink.scala 文件中的代码复制到 Scala REPL 中，然后按下 Ctrl+D 键执行代码。

7. 如果代码没有任何报错，则 Flink 程序已经成功运行，可以在 Flink 的 WebUI 中查看任务的状态和输出结果。

需要注意的是，上述步骤仅适用于简单的 Flink 程序，如果要编写复杂的 Flink 应用程序，请考虑使用 Flink 的 API 或者集成开发环境（IDE）进行开发和调试。