利用flink语言求当前的热门页面

要求：输入数据为用户访问页面的记录，包括用户ID和页面ID；输出数据为当前热门页面的排行榜，包括页面ID和访问量。

解决方案：

1. 使用Flink的DataStream API读取输入数据，将每条记录转换成(key, value)的形式，其中key为页面ID，value为1表示该页面被访问了1次。

2. 对流进行滑动窗口操作，窗口大小为10秒，滑动步长为5秒，即每5秒计算一次窗口内的数据。

3. 对窗口内的数据进行汇总操作，将每个页面ID的访问次数相加，得到该页面的访问量。

4. 使用Flink的ProcessFunction API对汇总结果进行排序操作，根据访问量对页面ID进行排序，得到热门页面的排行榜。

5. 输出排行榜到指定的输出端。

代码实现如下：

DataStream<PageViewEvent> inputStream = ...;

// 将每条页面访问记录转换成(key, value)的形式，其中key为页面ID，value为1表示该页面被访问了1次
DataStream<Tuple2<String, Long>> pageViews = inputStream
    .map(event -> Tuple2.of(event.getPageId(), 1L));

// 对流进行滑动窗口操作，窗口大小为10秒，滑动步长为5秒，即每5秒计算一次窗口内的数据
DataStream<Tuple2<String, Long>> windowedPageViews = pageViews
    .keyBy(0)
    .timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds(5))
    .sum(1);

// 使用Flink的ProcessFunction API对汇总结果进行排序操作，根据访问量对页面ID进行排序
DataStream<Tuple2<String, Long>> topPages = windowedPageViews
    .process(new TopPagesFunction(10));

// 输出排行榜到指定的输出端
topPages.print();

// 定义ProcessFunction实现页面访问量的排序功能
public class TopPagesFunction extends ProcessFunction<Tuple2<String, Long>, Tuple2<String, Long>> {
    private final int topN;
    private ListState<Tuple2<String, Long>> pageViewListState;

    public TopPagesFunction(int topN) {
        this.topN = topN;
    }

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);
        ListStateDescriptor<Tuple2<String, Long>> stateDescriptor = new ListStateDescriptor<>("pageViewListState", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
        pageViewListState = getRuntimeContext().getListState(stateDescriptor);
    }

    @Override
    public void processElement(Tuple2<String, Long> value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {
        pageViewListState.add(value);
        ctx.timerService().registerEventTimeTimer(ctx.getCurrentKey(), ctx.getCurrentKey() + 100);
    }

    @Override
    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {
        List<Tuple2<String, Long>> pageViews = new ArrayList<>();
        for (Tuple2<String, Long> pageView : pageViewListState.get()) {
            pageViews.add(pageView);
        }
        pageViews.sort((o1, o2) -> (int) (o2.f1 - o1.f1));
        pageViews = pageViews.subList(0, Math.min(topN, pageViews.size()));
        for (Tuple2<String, Long> pageView : pageViews) {
            out.collect(pageView);
        }
    }
}