flink代码实现跨天上一笔

您好！要实现跨天的上一笔操作，可以使用Flink的时间窗口和状态管理功能来实现。以下是一个简单的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.*;

public class PreviousTransaction {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 生成测试数据
        List<Tuple2<String, Long>> transactions = new ArrayList<>();
        transactions.add(new Tuple2<>("A", 100L)); // 用户A在第一天的交易额
        transactions.add(new Tuple2<>("A", 200L)); // 用户A在第二天的交易额
        transactions.add(new Tuple2<>("B", 150L)); // 用户B在第一天的交易额
        transactions.add(new Tuple2<>("B", 300L)); // 用户B在第二天的交易额

        DataStream<Tuple2<String, Long>> input = env.fromCollection(transactions);

        // 按照用户进行KeyBy操作，将数据分组
        DataStream<Tuple2<String, Long>> result = input
                .keyBy(0)
                .process(new PreviousTransactionProcessFunction());

        result.print();

        env.execute("PreviousTransaction");
    }

    public static class PreviousTransactionProcessFunction extends KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, Long>, Tuple2<String, Long>> {
        private transient MapState<Long, Long> transactionState; // 用于保存每天的交易额

        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            super.open(parameters);

            // 初始化状态
            transactionState = getRuntimeContext().getMapState(new MapStateDescriptor<>("transactionState", Long.class, Long.class));
        }

        @Override
        public void processElement(Tuple2<String, Long> value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {
            long timestamp = ctx.timestamp();
            long day = getDay(timestamp);

            transactionState.put(day, value.f1); // 保存当天的交易额

            // 获取前一天的交易额
            long previousDay = day - 1;
            if (transactionState.contains(previousDay)) {
                long previousTransaction = transactionState.get(previousDay);
                out.collect(new Tuple2<>(value.f0, previousTransaction));
            }
        }

        private long getDay(long timestamp) {
            Date date = new Date(timestamp);
            SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
            return Long.parseLong(sdf.format(date));
        }
    }
}

上述代码中，我们首先使用`env.fromCollection`方法生成了一个包含用户交易数据的`DataStream`。然后，我们根据用户ID进行了`keyBy`操作，以便将数据分组。

接下来，我们使用`KeyedProcessFunction`来处理每条数据。在`processElement`方法中，我们首先获取到当前数据所属的日期，并将该交易额保存到状态中。然后，我们通过获取前一天的交易额，并将其发送到下游操作。

最后，我们在`main`方法中调用`env.execute`来执行Flink作业。在执行过程中，我们可以通过`result.print()`方法来查看计算结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用中可能需要根据需求进行调整。希望能对您有所帮助！如有任何疑问，请随时提问。