val accumulator: (Long, Long) = (0L, 0L) val a2: DataStream[Double] = f2.map(x => { val jsonObject = JsonMethods.parse(x) val JDouble(sbljl) = (jsonObject \ "order_status").extract[JDouble] if (sbljl.equals(JDouble(1001))) { (accumulator._1 + 1L, accumulator._2 + 1L) } else { (accumulator._1, accumulator._2 + 1L) } }).keyBy(0) .windowAll(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1))) .aggregate(new CustomAggregateFunction()) a2.map(x => { val cancelRate = x / accumulator._2.toDouble // 计算取消订单占比 val roundedCancelRate = BigDecimal(cancelRate).setScale(1, BigDecimal.RoundingMode.HALF_UP).toDouble // 四舍五入保留一位小数 (key, roundedCancelRate) }).addSink(new RedisSink[(String, Double)](flinkJedisPoolConfig, new TotalPriceRedisMapper2)) env.execute() class TotalPriceRedisMapper2 extends RedisMapper[(String, Double)] { override def getCommandDescription: RedisCommandDescription = { new RedisCommandDescription(RedisCommand.SET, "cancelrate") } override def getKeyFromData(data: (String, Double)): String = data._1 override def getValueFromData(data: (String, Double)): String = data._2.toString }无法解析符号 CustomAggregateFunction解决办法
时间: 2024-04-22 10:26:53 浏览: 11
根据您提供的代码,无法解析符号CustomAggregateFunction。这意味着您在代码中引用了一个未定义的CustomAggregateFunction类。
解决此问题的步骤如下:
1. 确保您已经导入所需的CustomAggregateFunction类。如果CustomAggregateFunction是您自己编写的类,请确保该类已经正确定义在您的代码中。
2. 检查CustomAggregateFunction类的导入语句是否正确。请确保使用import语句将CustomAggregateFunction类导入到您的代码中。
3. 如果CustomAggregateFunction类来自于外部库或包,确保已经正确添加该库的依赖,并在代码中正确引入CustomAggregateFunction类。
4. 检查CustomAggregateFunction类的命名空间或包路径是否正确。确保在代码中使用正确的命名空间或包路径来引用CustomAggregateFunction类。
如果上述步骤都没有解决问题,请提供更多关于CustomAggregateFunction类的信息,以便我能够更好地帮助您解决问题。
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var accumulator: (Long, Long) = (0L, 0L) val a2: DataStream[Double] = f2.map(x => { val jsonObject = JsonMethods.parse(x) val JDouble(sbljl) = (jsonObject \ "order_status").extract[JDouble] if (sbljl.equals(JDouble(1001))) { accumulator = (accumulator._1 + 1L, accumulator._2 + 1L) } else { accumulator = (accumulator._1, accumulator._2 + 1L) } accumulator._1 / accumulator._2.toDouble }).keyBy(0) .windowAll(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1))) a2.map(x => { val cancelRate = x // 计算取消订单占比 val roundedCancelRate = BigDecimal(cancelRate).setScale(1, BigDecimal.RoundingMode.HALF_UP).toDouble // 四舍五入保留一位小数 ("someKey", roundedCancelRate) // 使用一个虚拟的key }).addSink(new RedisSink[(String, Double)](flinkJedisPoolConfig, new TotalPriceRedisMapper2)).windowAll(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1))类型不匹配
根据您提供的代码,您在`addSink`方法之添加了额外的`windowAll`方法,而这是不正确的,导致类型不匹配的错误。
在您的代码中,`a2`已经通过`keyBy(0)`进行了分区,并使用了`TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1))`定义了一个窗口。因此,您不需要再次使用`windowAll`方法。
下面是修正后的代码:
```scala
var accumulator: (Long, Long) = (0L, 0L)
val a2: DataStream[Double] = f2.map(x => {
val jsonObject = JsonMethods.parse(x)
val JDouble(sbljl) = (jsonObject \ "order_status").extract[JDouble]
if (sbljl.equals(JDouble(1001))) {
accumulator = (accumulator._1 + 1L, accumulator._2 + 1L)
} else {
accumulator = (accumulator._1, accumulator._2 + 1L)
}
accumulator._1 / accumulator._2.toDouble
}).keyBy(0)
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1)))
a2.map(x => {
val cancelRate = x // 计算取消订单占比
val roundedCancelRate = BigDecimal(cancelRate).setScale(1, BigDecimal.RoundingMode.HALF_UP).toDouble // 四舍五入保留一位小数
("someKey", roundedCancelRate) // 使用一个虚拟的key
}).addSink(new RedisSink[(String, Double)](flinkJedisPoolConfig, new TotalPriceRedisMapper2))
```
在修正后的代码中,我移除了额外的`windowAll`方法,并将其替换为正确的`window`方法来定义窗口。
请确保您在使用`window`方法时,根据您的需求选择合适的窗口类型,并根据需要进行进一步的处理。
对下面代码每一步含义进行注释class BST: def __init__(self): self.root = None def insert(self, val): if not self.root: self.root = TreeNode(val) return cur = self.root while cur: if val < cur.val: if not cur.left: cur.left = TreeNode(val) return else: cur = cur.left else: if not cur.right: cur.right = TreeNode(val) return else: cur = cur.right
这段代码实现了二叉搜索树(BST)的插入操作,以下是每一步的注释:
```
class BST: # 定义一个二叉搜索树的类
def __init__(self): # 初始化函数,创建一个空的二叉搜索树
self.root = None # 根节点为空
def insert(self, val): # 定义插入操作的方法
if not self.root: # 如果根节点为空,则将待插入值作为根节点
self.root = TreeNode(val)
return
cur = self.root # cur指向当前节点,从根节点开始遍历
while cur: # 循环遍历到合适的插入位置
if val < cur.val: # 如果待插入值小于当前节点的值
if not cur.left: # 如果当前节点左子树为空,将待插入值作为当前节点的左儿子
cur.left = TreeNode(val)
return
else: # 否则继续向左子树遍历
cur = cur.left
else: # 如果待插入值大于等于当前节点的值
if not cur.right: # 如果当前节点右子树为空,将待插入值作为当前节点的右儿子
cur.right = TreeNode(val)
return
else: # 否则继续向右子树遍历
cur = cur.right
```
其中,TreeNode是二叉搜索树中的一个节点类,每个节点包含一个值和左右两个儿子节点。在这段代码中没有给出该类的定义。