Flink怎么用sum统计

在Flink中，可以使用DataStream API中的sum函数对流数据进行求和统计。

例如，假设有一个包含整数的DataStream对象，可以使用以下方式进行求和统计：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

DataStream<Integer> dataStream = ...; // 创建包含整数的DataStream对象
DataStream<Integer> sumStream = dataStream.sum(0); // 对整数进行求和统计

上述代码中，sum函数的参数指定了要对哪个字段进行求和统计。在本例中，由于整数位于DataStream对象的第一个位置，因此参数为0。执行上述代码后，会得到一个新的DataStream对象sumStream，其中包含了对整数的求和统计结果。

相关问题

flink 按天统计调用量

Apache Flink 是一个用于处理无界和有界数据流的应用程序框架，它支持实时和批量计算。要在 Flink 中按天统计某个操作或任务的调用量，通常需要结合 Flink的状态管理和时间窗口的概念。

首先，你可以创建一个 `TimeWindow` 对象，比如 `TumblingTimeWindows` 或 `滑动窗口(SlidingWindows)`，每个窗口的时间长度等于一天。然后，为这个窗口关联一个状态处理器（如 `KeyedProcessFunction` 或 `WindowFunction`），在这个处理器中，你可以对每天的数据进行聚合统计，例如计数、求和或其他指标。

下面是一个简单的示例，假设我们有一个用户访问日志流，每条记录包含用户ID和访问时间：

DataStream<String> userEvents = ... // 用户访问事件源

// 创建一个滑动窗口，每小时滚动一次，窗口大小为1天
TimeWindow window = TimeWindows.of(Time.hours(24));

// 使用 KeyBy 提取用户ID并设置时间窗口
DataStream<Tuple2<String, Integer>> dailyCounts =
    userEvents
        .keyBy(element -> element.split(",")[0]) // 假设ID在字段1
        .timeWindow(window)
        .sum(1); // 计算每窗口内的访问次数，这里1代表每个新访问计1次

dailyCounts.print();

在Flink的运行过程中，`dailyCounts` 数据流将包含每一天用户的总访问次数。

flink对文件统计某列词频代码

以下是用 Flink 实现文件中某列词频统计的代码示例：

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.core.fs.FileSystem;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        String filePath = "file:///path/to/file";
        int columnToCount = 2; // 统计第三列的词频

        env.readTextFile(filePath)
                .flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
                    @Override
                    public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
                        String[] fields = line.split(",");
                        if (fields.length > columnToCount) {
                            String word = fields[columnToCount];
                            out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
                        }
                    }
                })
                .keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
                    @Override
                    public String getKey(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
                        return value.f0;
                    }
                })
                .sum(1)
                .writeAsCsv("/path/to/output", FileSystem.WriteMode.OVERWRITE);

        env.execute("Word Count");
    }
}

这个示例代码中，我们首先读取文件，并使用 `flatMap` 函数处理每一行数据。在 `flatMap` 函数中，我们使用 `split` 方法将一行数据按照逗号分割成多个字段，然后选择需要统计的列，并将其作为键，将值设为 1，输出为一个 Tuple2 对象。接着，我们使用 `keyBy` 方法将 Tuple2 对象按照键分组，然后使用 `sum` 方法统计每个键对应的值的和。最后，我们将结果写入到一个输出文件中。