flink统计省份平均数

假设你有一个包含省份和人口数量的数据集，可以使用Flink的DataStream API来计算每个省份的平均人口数量。以下是一个示例代码：

// 导入必要的 Flink 库
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

// 创建 Flink 流执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 从外部数据源读取数据，假设每一行数据包含省份和人口数量，以逗号分隔
DataStream<String> inputData = env.socketTextStream("localhost", 9999);

// 将数据转换成省份和人口数量的元组
DataStream<Tuple2<String, Integer>> populationData = inputData.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
    @Override
    public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
        String[] parts = value.split(",");
        return new Tuple2<String, Integer>(parts[0], Integer.parseInt(parts[1]));
    }
});

// 使用 Flink 的 keyBy 和 window 操作将数据流分组并划分到窗口中
DataStream<Tuple2<String, Double>> averagePopulation = populationData
    .keyBy(0)  // 按省份分组
    .timeWindow(Time.seconds(10))  // 每 10 秒计算一次平均数
    .apply(new AveragePopulation());  // 应用计算平均人口数量的函数

// 输出结果
averagePopulation.print();

// 执行任务
env.execute("Calculate Average Population by Province");

// 定义一个函数来计算每个省份的平均人口数量
public static class AveragePopulation implements WindowFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Double>, String, TimeWindow> {
    @Override
    public void apply(String key, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Integer>> input, Collector<Tuple2<String, Double>> out) throws Exception {
        int sum = 0;
        int count = 0;
        for (Tuple2<String, Integer> record : input) {
            sum += record.f1;
            count++;
        }
        double average = (double) sum / count;
        out.collect(new Tuple2<String, Double>(key, average));
    }
}

在这个示例中，我们假设从一个外部数据源读取了包含省份和人口数量的数据流，并将其转换成一个元组流。然后，我们使用 keyBy 和 timeWindow 操作将数据流按省份分组并划分到窗口中，每隔 10 秒计算一次平均人口数量。最后，我们定义了一个计算平均人口数量的函数，并将其应用于窗口中的元素。输出结果包含每个省份的名称和平均人口数量。