java中判断一个状态大于0，不进行添加操作的代码

可以使用以下代码进行判断：

int state = 5; // 假设状态为5

if(state > 0) {
    // 执行添加操作
    // ...
} else {
    // 不执行添加操作，可以进行其他操作或者直接返回
    // ...
}

其中，`state` 为需要判断的状态变量，如果其大于0，则执行添加操作，否则不执行添加操作并可以进行其他操作或者直接返回。

相关问题

利用org.apache.java进行无状态流计算，要求判断从kafka读入的字段longitude对应的数值大于30的个数，并输出给postgresql保存

以下是一个利用Flink实现无状态流计算的示例代码，可以实现从Kafka读取数据，判断某个字段是否大于指定数值，并将结果保存到PostgreSQL数据库中。

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Properties;

public class FlinkKafkaToPostgreSQL {

    private static final String KAFKA_TOPIC = "test-topic";
    private static final String KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
    private static final String POSTGRESQL_URL = "jdbc:postgresql://localhost/testdb";
    private static final String POSTGRESQL_USERNAME = "testuser";
    private static final String POSTGRESQL_PASSWORD = "testpass";

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 创建 Flink 流式处理环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 配置 Kafka 消费者属性
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS);
        properties.setProperty("group.id", "flink-kafka-consumer");

        // 创建 Kafka 消费者
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(KAFKA_TOPIC, new SimpleStringSchema(), properties);

        // 添加 Kafka 数据源到流处理环境
        DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer);

        // 对 Kafka 数据流进行处理，统计 longitude 大于 30 的个数
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = kafkaStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
                String[] fields = value.split(",");
                if (fields.length >= 2 && Double.parseDouble(fields[1]) > 30) {
                    out.collect(new Tuple2<>("count", 1));
                }
            }
        }).keyBy(0).sum(1);

        // 将结果保存到 PostgreSQL 数据库
        resultStream.addSink(new PostgresSink(POSTGRESQL_URL, POSTGRESQL_USERNAME, POSTGRESQL_PASSWORD));

        // 执行 Flink 流式处理任务
        env.execute("FlinkKafkaToPostgreSQL");
    }
}

需要注意的是，上述示例代码中的`PostgresSink`是需要自己实现的，可以参考以下代码：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;

import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;
import org.apache.flink.types.Row;

public class PostgresSink extends RichSinkFunction<Tuple2<String, Integer>> {

    private final String url;
    private final String username;
    private final String password;
    private Connection connection;
    private PreparedStatement preparedStatement;

    public PostgresSink(String url, String username, String password) {
        this.url = url;
        this.username = username;
        this.password = password;
    }

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);
        connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);
        preparedStatement = connection.prepareStatement("INSERT INTO result (name, value) VALUES (?, ?)");
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        super.close();
        if (preparedStatement != null) {
            preparedStatement.close();
        }
        if (connection != null) {
            connection.close();
        }
    }

    @Override
    public void invoke(Tuple2<String, Integer> value, Context context) throws Exception {
        try {
            preparedStatement.setString(1, value.f0);
            preparedStatement.setInt(2, value.f1);
            preparedStatement.executeUpdate();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

需要注意的是，上述代码中的`result`表需要自己先创建好，包含`name`和`value`两个字段。