Flink Reduce怎么用

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Reduce算子：对数据流进行滚动聚合计算，并返回每次滚动聚合计算合并后的结果

示例环境

java.version: 1.8.xflink.version: 1.11.1

示例数据源 （项目码云下载）

Flink 系例 之 搭建开发环境与数据

Reduce.java

import com.flink.examples.DataSource;import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;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 Reduce算子：对数据流进行滚动聚合计算，并返回每次滚动聚合计算合并后的结果 */public class Reduce {    /**     * 遍历集合，分区打印每一次滚动聚合的结果     * @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.reduce(new ReduceFunction>() {            @Override            public Tuple3 reduce(Tuple3 t0, Tuple3 t1) throws Exception {                int totalAge = t0.f2 + t1.f2;                return new Tuple3<>("", t0.f1, totalAge);            }        });        result.print();        env.execute("flink Reduce job");    }}

打印结果

## 说明：为什么每一个分区的第一个数据对象每一个参数有值，是因为滚动聚合返回的是从第二数据对象向前叠加第一个数据对象，开始计算，所以第一个数据对象根本就不进入reduce方法;2> (张三,man,20)2> (,man,49)2> (,man,79)4> (李四,girl,24)4> (,girl,56)4> (,girl,74)

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