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

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。

相关问题

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：

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。