Flink CountWindow怎么用

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countWindow数量窗口（滑动窗口【滑动窗口与滚动窗口的区别，在于滑动窗口会有数据元素重叠可能，而滚动窗口不存在元素重叠】）

示例环境

java.version: 1.8.xflink.version: 1.11.1

Flink 系例 之 搭建开发环境与数据

CountWindow.java

import com.flink.examples.DataSource;import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import java.util.List;/** * @Description countWindow数量窗口（滑动窗口【滑动窗口与滚动窗口的区别，在于滑动窗口会有数据元素重叠可能，而滚动窗口不存在元素重叠】） */public class CountWindow {    /*    窗口在处理流数据时，通常会对流进行分区；    数据流划分为：    keyed（根据key划分不同数据流区）    non-keyed(指没有按key划分的数据流区，指所有原始数据流)    */    /**     * 遍历集合，按数量窗口滑动，返回窗口下每个性别分区下最大年龄     * @param args     * @throws Exception     */    public static void main(String[] args) throws Exception {        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();        List> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList();        DataStream> dataStream = env.fromCollection(tuple3List)                .map(new MapFunction, Tuple2>() {                    @Override                    public Tuple2 map(Tuple3 tuple3) throws Exception {                        return new Tuple2<>(tuple3.f1,tuple3.f2);                    }                })                .returns(Types.TUPLE(Types.INT,Types.INT))                .keyBy((KeySelector, String>) k ->k.f0)                //按数量窗口滑动，每隔2个对分区前3个输入数据流，计算一次                .countWindow(3, 2)                //注意：计算变量为f1                .maxBy(1);        dataStream.print();        env.execute("flink CountWindow job");    }}

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4> (2,32)3> (1,30)

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