,统计每个区域的客户投诉平均数 flink的代码和结果

假设有一个数据源为客户投诉数据的流，其中包括客户名、投诉区域和投诉内容等相关信息。我们可以使用 Flink 流处理框架来统计每个区域的客户投诉平均数。以下是可能的 Flink 代码实现：

DataStream<Tuple3<String, String, Integer>> complaints = ...

// 将投诉数据按区域进行分组
KeyedStream<Tuple3<String, String, Integer>, String> complaintsByRegion = complaints
    .keyBy(data -> data.f1);

// 对每个区域的投诉数据进行聚合，并计算平均值
DataStream<Tuple2<String, Double>> avgComplaintsByRegion = complaintsByRegion
    .aggregate(new AggregateFunction<Tuple3<String, String, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>, Double>() {
        @Override
        public Tuple2<Integer, Integer> createAccumulator() {
            return Tuple2.of(0, 0);
        }

        @Override
        public Tuple2<Integer, Integer> add(Tuple3<String, String, Integer> value, Tuple2<Integer, Integer> accumulator) {
            return Tuple2.of(accumulator.f0 + value.f2, accumulator.f1 + 1);
        }

        @Override
        public Double getResult(Tuple2<Integer, Integer> accumulator) {
            return (double) accumulator.f0 / accumulator.f1;
        }

        @Override
        public Tuple2<Integer, Integer> merge(Tuple2<Integer, Integer> a, Tuple2<Integer, Integer> b) {
            return Tuple2.of(a.f0 + b.f0, a.f1 + b.f1);
        }
    })
    .map(data -> Tuple2.of(data.f0, data.f1));

// 输出结果
avgComplaintsByRegion.print();

这里使用 `aggregate` 函数对每个区域的投诉数据进行聚合，并计算其平均值。聚合函数的实现中，我们使用一个累加器元组 `(sum, count)` 来累加该区域的投诉数和投诉次数。最后，我们将累加器元组转化为平均值并输出结果。