统计每个商铺的平均客单价 flink的代码

时间: 2024-02-01 20:13:24 浏览: 25
假设数据源是一个流式的订单数据流,包含以下字段:商铺ID(shopId)、订单金额(orderAmount)、订单时间(orderTime)。 可以使用Flink的DataStream API进行实现,代码如下: ```java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; public class ShopAvgOrderAmount { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建执行环境 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 读取订单数据源 DataStream<Order> orders = env.addSource(new OrderSource()); // 按商铺ID分组 DataStream<ShopOrder> shopOrders = orders .keyBy(new KeySelector<Order, String>() { @Override public String getKey(Order order) throws Exception { return order.getShopId(); } }) // 计算每个商铺的订单总金额和订单数量 .timeWindow(Time.minutes(10)) .map(new MapFunction<Order, ShopOrder>() { @Override public ShopOrder map(Order order) throws Exception { return new ShopOrder(order.getShopId(), order.getOrderAmount(), 1); } }) .reduce(new ReduceFunction<ShopOrder>() { @Override public ShopOrder reduce(ShopOrder so1, ShopOrder so2) throws Exception { return new ShopOrder(so1.getShopId(), so1.getOrderAmount() + so2.getOrderAmount(), so1.getOrderCount() + so2.getOrderCount()); } }); // 计算每个商铺的平均客单价 DataStream<ShopAvgOrderAmount> shopAvgOrderAmounts = shopOrders .map(new MapFunction<ShopOrder, ShopAvgOrderAmount>() { @Override public ShopAvgOrderAmount map(ShopOrder so) throws Exception { return new ShopAvgOrderAmount(so.getShopId(), so.getOrderAmount() / so.getOrderCount()); } }); // 打印结果 shopAvgOrderAmounts.print(); // 执行任务 env.execute("ShopAvgOrderAmount"); } // 订单实体类 public static class Order { private String shopId; private double orderAmount; private long orderTime; public Order() {} public Order(String shopId, double orderAmount, long orderTime) { this.shopId = shopId; this.orderAmount = orderAmount; this.orderTime = orderTime; } public String getShopId() { return shopId; } public void setShopId(String shopId) { this.shopId = shopId; } public double getOrderAmount() { return orderAmount; } public void setOrderAmount(double orderAmount) { this.orderAmount = orderAmount; } public long getOrderTime() { return orderTime; } public void setOrderTime(long orderTime) { this.orderTime = orderTime; } } // 每个商铺的订单统计实体类 public static class ShopOrder { private String shopId; private double orderAmount; private int orderCount; public ShopOrder() {} public ShopOrder(String shopId, double orderAmount, int orderCount) { this.shopId = shopId; this.orderAmount = orderAmount; this.orderCount = orderCount; } public String getShopId() { return shopId; } public void setShopId(String shopId) { this.shopId = shopId; } public double getOrderAmount() { return orderAmount; } public void setOrderAmount(double orderAmount) { this.orderAmount = orderAmount; } public int getOrderCount() { return orderCount; } public void setOrderCount(int orderCount) { this.orderCount = orderCount; } } // 每个商铺的平均客单价实体类 public static class ShopAvgOrderAmount { private String shopId; private double avgOrderAmount; public ShopAvgOrderAmount() {} public ShopAvgOrderAmount(String shopId, double avgOrderAmount) { this.shopId = shopId; this.avgOrderAmount = avgOrderAmount; } public String getShopId() { return shopId; } public void setShopId(String shopId) { this.shopId = shopId; } public double getAvgOrderAmount() { return avgOrderAmount; } public void setAvgOrderAmount(double avgOrderAmount) { this.avgOrderAmount = avgOrderAmount; } } } ``` 该代码实现了按商铺ID对订单数据流进行分组,然后计算每个商铺的订单总金额和订单数量,并最终计算每个商铺的平均客单价。其中,需要自定义三个实体类:订单实体类(Order)、每个商铺的订单统计实体类(ShopOrder)和每个商铺的平均客单价实体类(ShopAvgOrderAmount)。

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