flink计算数据流的中位数

计算数据流的中位数可以通过Flink的ProcessFunction来实现。

具体实现步骤如下：

1. 将数据流按照大小排序
2. 计算数据流的长度，如果是奇数，则中位数为第 (length+1)/2 个元素；如果是偶数，则中位数为第length/2个元素和第(length/2+1)个元素的平均值。
3. 在ProcessFunction的实现中，可以使用状态变量来保存数据流的有序列表，并计算中位数。

以下是一个简单的示例代码：

public class MedianFunction extends ProcessFunction<Integer, Double> {
    private ListState<Integer> values;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);
        values = getRuntimeContext().getListState(new ListStateDescriptor<Integer>("values", Integer.class));
    }

    @Override
    public void processElement(Integer value, Context ctx, Collector<Double> out) throws Exception {
        values.add(value);
        List<Integer> sortedValues = new ArrayList<>();
        for (Integer v : values.get()) {
            sortedValues.add(v);
        }
        Collections.sort(sortedValues);
        int length = sortedValues.size();
        if (length % 2 == 0) {
            double median = (sortedValues.get(length/2) + sortedValues.get(length/2 - 1)) / 2.0;
            out.collect(median);
        } else {
            double median = sortedValues.get(length/2);
            out.collect(median);
        }
    }
}

在上述代码中，我们使用了ListState来保存数据流中的元素，并在每次处理新元素时重新排序并计算中位数。注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要考虑更多的问题，比如数据倾斜、数据丢失等。