利用flink语言求当前的热门页面

要求：

1. 实时统计最近10分钟内的页面热度
2. 每5秒输出一次热门页面的topN列表

解决方案：

基于Flink的流式计算，可以通过以下步骤得到当前的热门页面：

1. 数据源：从Kafka中读取用户行为数据，包括页面访问记录，每条记录包含页面URL和访问时间戳。
2. 数据处理：使用Flink的窗口操作，对最近10分钟内的页面访问记录进行聚合统计，得到每个页面的访问次数。
3. 数据输出：使用Flink的时间触发器，在每5秒钟的时间点，输出当前最热门的topN页面列表。

代码实现：

// 1. 定义数据源：从Kafka中读取用户行为数据
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val properties = new Properties()
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
properties.setProperty("group.id", "your-group-id")
val stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer[String]("your-topic", new SimpleStringSchema(), properties))

// 2. 数据处理：使用Flink的窗口操作，对最近10分钟内的页面访问记录进行聚合统计
val windowedStream = stream
  .map(line => (line.split(",")(0), 1)) // 提取页面URL并赋值1
  .keyBy(_._1) // 按页面URL进行分组
  .timeWindow(Time.minutes(10), Time.seconds(5)) // 滑动窗口：10分钟窗口大小，5秒步长
  .sum(1) // 按页面URL累加访问次数

// 3. 数据输出：使用Flink的时间触发器，在每5秒钟的时间点，输出当前最热门的topN页面列表
val topNStream = windowedStream
  .timeWindowAll(Time.seconds(5)) // 全局窗口：5秒窗口大小
  .apply { (window: TimeWindow, input: Iterable[(String, Int)], out: Collector[String]) =>
    val topN = input.toList.sortWith(_._2 > _._2).take(10) // 按访问次数排序取topN
    out.collect(s"Top 10 pages in last 10 minutes:\n${topN.mkString("\n")}")
  }

// 4. 输出结果
topNStream.print()

// 5. 执行任务
env.execute("PageViewCount")