Flink Fold怎么使用

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Fold算子：将数据流的每一次输出进行滚动叠加，合并输出结果

示例环境

java.version: 1.8.xflink.version: 1.11.1

示例数据源

Flink 系例 之 搭建开发环境与数据

Fold.java

import com.flink.examples.DataSource;import org.apache.flink.api.common.functions.FoldFunction;import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import java.util.List;/** * @Description Fold算子：将数据流的每一次输出进行滚动叠加，合并输出结果 * （与Reduce的区别是，Reduce是拿前一次聚合结果累加后一次的并输出数据流；Fold是直接将当前数据对象追加到前一次叠加结果上并输出数据流） */public class Fold {    /**     * 遍历集合，分区打印每一次滚动叠加的结果（示例：按性别分区，按排序，未位追加输出）     * @param args     * @throws Exception     */    public static void main(String[] args) throws Exception {        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();        env.setParallelism(4);        List> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList();        //注意：使用Integer进行分区时，会导致分区结果不对，转换成String类型输出key即可正确输出        KeyedStream, String> keyedStream = env.fromCollection(tuple3List).keyBy(new KeySelector, String>() {            @Override            public String getKey(Tuple3 tuple3) throws Exception {                //f1为性别字段,以相同f1值（性别）进行分区                return String.valueOf(tuple3.f1);            }        });        SingleOutputStreamOperator result = keyedStream.fold("同学：", new FoldFunction, String>() {            @Override            public String fold(String s, Tuple3 tuple3) throws Exception {                if (s.startsWith("男") || s.startsWith("女")){                    return s + tuple3.f0 + "、";                } else {                    return (tuple3.f1.equals("man") ? "男" : "女") + s + tuple3.f0 + "、";                }            }        });        result.print();        env.execute("flink Fold job");    }}

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2> 男同学：张三、2> 男同学：张三、王五、2> 男同学：张三、王五、吴八、1> 女同学：李四、1> 女同学：李四、刘六、1> 女同学：李四、刘六、伍七、

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