请给我举一个flink两条流union后进行全窗口聚合统计的例子
时间: 2024-02-09 19:09:49 浏览: 63
Flink流处理之迭代案例
好的,假设我们有两个流A和B,它们都包含了用户的点击行为数据,并且我们想要将这两个流合并并统计所有用户在过去5分钟内的点击次数。
首先,我们需要定义一个窗口,可以使用Flink中的tumbling或sliding窗口。这里我们使用滑动窗口,窗口大小为5分钟,滑动步长为1分钟。
```java
AllWindowedStream<UserClickEvent, TimeWindow> windowedStream = A.union(B)
.windowAll(SlidingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5), Time.minutes(1)));
```
接着,我们可以使用reduce或aggregate函数进行聚合计算,这里我们使用aggregate函数来计算所有用户的点击次数。
```java
SingleOutputStreamOperator<UserClickCount> result = windowedStream
.aggregate(new AggregateFunction<UserClickEvent, UserClickCount, UserClickCount>() {
@Override
public UserClickCount createAccumulator() {
return new UserClickCount();
}
@Override
public UserClickCount add(UserClickEvent value, UserClickCount accumulator) {
accumulator.setCount(accumulator.getCount() + 1);
return accumulator;
}
@Override
public UserClickCount getResult(UserClickCount accumulator) {
return accumulator;
}
@Override
public UserClickCount merge(UserClickCount a, UserClickCount b) {
a.setCount(a.getCount() + b.getCount());
return a;
}
});
```
最后,我们可以将结果输出到外部系统或终端。
```java
result.print();
```
这样就完成了两条流union后进行全窗口聚合统计的例子。
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