用Flink消费Kafka中的数据，统计商城实时订单实收金额(需要考虑订单状态，若有取消订单、申请退回、退回完成则不计入订单实收金额，其他状态的则累加)，将key设置成totalprice存入Redis中。使用redis cli以qet kev方式获取totalprice值，将结果截图粘贴至客户端桌面[Releasel任务D提交结果.docx]中对应的任务序号下，需两次截图，第一次截图和第二次截图间隔1分钟以上，第一次截图放前面，第二次截图放后面:

您好！要使用Flink消费Kafka中的数据并统计商城实时订单实收金额，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，创建一个Flink应用程序，配置Kafka作为数据源。您可以使用Flink的Kafka Connector来消费Kafka中的数据。

2. 在Flink应用程序中定义订单状态的规则，根据订单状态判断是否计入订单实收金额。例如，取消订单、申请退回、退回完成的订单不计入实收金额，其他状态的订单累加计算。

3. 使用Flink的窗口操作，将订单按时间窗口进行分组和聚合。这样可以实现实时统计订单实收金额。

4. 将统计结果存入Redis中，将key设置为'totalprice'。

5. 使用redis-cli命令行工具，以'get key'方式获取Redis中的'totalprice'值。可以在命令行中执行以下命令：redis-cli get totalprice

6. 截取第一次截图并保存至客户端桌面[Releasel任务D提交结果.docx]中对应的任务序号下。

7. 等待至少1分钟后，再次执行redis-cli命令获取Redis中'totalprice'的值。

8. 截取第二次截图并保存至客户端桌面[Releasel任务D提交结果.docx]中对应的任务序号下。

请注意：在实际操作中，您可能需要根据您的具体需求进行适当的修改和调整。此外，确保已经安装和配置了Flink、Kafka和Redis相关的环境。

希望以上信息能对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

相关问题

、使用Flink消费Kafka的dwd层数据，统计商城实时订单数量，将key设置成totalcount存入Redis中。使用redis cli以get key方式获取totalcount值

首先需要创建一个Flink项目，使用Kafka作为数据源，实时消费dwd层数据，并对订单数量进行统计。需要用到以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
    <version>1.12.2</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
    <version>1.12.2</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId>
    <version>1.12.2</version>
</dependency>

然后需要编写一个 Flink 程序，从 Kafka 中读取订单数据，统计订单数量，将结果存入 Redis。

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
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.streaming.connectors.redis.RedisSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommand;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommandDescription;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisMapper;

import java.util.Properties;

public class OrderCount {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置Kafka连接参数
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.setProperty("group.id", "test");

        // 创建Kafka消费者
        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("dwd_order", new SimpleStringSchema(), props);

        // 设置Kafka消费者从最新位置开始消费
        consumer.setStartFromLatest();

        // 创建订单流
        DataStream<String> orderStream = env.addSource(consumer);

        // 统计订单数量，并将结果存入Redis
        FlinkJedisPoolConfig jedisPoolConfig = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()
                .setHost("localhost")
                .setPort(6379)
                .build();

        orderStream.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
                return new Tuple2<>("totalcount", 1);
            }
        })
        .keyBy(0)
        .sum(1)
        .addSink(new RedisSink<>(jedisPoolConfig, new RedisMapper<Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
                return new RedisCommandDescription(RedisCommand.SET);
            }

            @Override
            public String getKeyFromData(Tuple2<String, Integer> data) {
                return data.f0;
            }

            @Override
            public String getValueFromData(Tuple2<String, Integer> data) {
                return String.valueOf(data.f1);
            }
        }));

        env.execute("OrderCount");
    }
}

运行该程序后，即可实时从 Kafka 中读取订单数据，统计订单数量，并将结果存入 Redis 中。可以使用 redis-cli 命令行工具来查看 Redis 中的结果：

redis-cli> get totalcount

scala2.12编写Flink1.14.4消费kafka中的数据，统计商城每分钟的GMV

以下是使用Scala 2.12编写的Flink 1.14.4消费Kafka中数据并统计商城每分钟GMV的代码：

import java.util.Properties

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer

object GMVCalculator {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // set up the execution environment
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // set up Kafka consumer properties
    val kafkaProps = new Properties()
    kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
    kafkaProps.setProperty("group.id", "flink-gmv-calculator")

    // create a Kafka consumer
    val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("transactions", new SimpleStringSchema(), kafkaProps)

    // add Kafka consumer as a data source
    val dataStream = env.addSource(kafkaConsumer)

    // parse each transaction record into a case class
    case class Transaction(id: String, timestamp: Long, amount: Double)
    val transactionStream = dataStream.map(record => {
      val fields = record.split(",")
      Transaction(fields(0), fields(1).toLong, fields(2).toDouble)
    })

    // group transactions by minute and sum the amounts
    val gmvStream = transactionStream
      .keyBy(transaction => transaction.timestamp / (60 * 1000)) // group by minute
      .sum("amount") // sum the amounts

    // print the GMV for each minute
    gmvStream.print()

    // execute the Flink job
    env.execute("GMV Calculator")
  }
}

在上述代码中，我们首先设置了执行环境，然后创建了一个Kafka消费者，并将其添加为数据源。接着，我们解析每个交易记录并将其转换为一个case class。随后，我们按照每分钟分组交易记录，并对每分钟的交易金额求和，得到商城每分钟的GMV。最后，我们打印每分钟的GMV，并执行Flink作业。