Flink 06 聚合操作入门学习，真不难

news2025/10/31 7:45:23

抛砖引玉

让你统计1小时内每种商品的销售额，用Flink 该怎么实现。
还是让你统计1小时内每种商品的销售额，但是要过滤掉退款的订单，用Flink 该怎么实现。

学了本文两个操作，不信你还不会。

AggregateFunction

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通常用于对数据流中的数据进行分组聚合。它可以将一组数据逐步合并、计算，最终得到一个聚合结果。

AggregateFunction 接口包含几个关键的方法，这些方法定义了如何进行状态初始化、累加、合并和获取结果：

createAccumulator()：该方法在聚合前被调用，用于初始化聚合状态。

add(value, accumulator)该方法将新的输入值加到累加器上。在每个事件到达时调用会调用该方法。

getResult(accumulator)：该方法用于返回最终聚合结果。这在聚合操作结束时被调用。

merge(acc1, acc2)（可选）：该方法作用是，在并行流处理情况下，需要合并不同实例的聚合结果。

以下示例模拟统计每小时各商品的销售额

public class AggregateFunctionDemo {

    public static class Order{

        String goods;

        int amount;

        public Order(String goods, int amount) {
            this.goods = goods;
            this.amount = amount;
        }
    }

    public static class OrderACC{

        String goods;

        int amount;

        public OrderACC(String goods, int amount) {
            this.goods = goods;
            this.amount = amount;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "OrderACC{" +
                    "goods='" + goods + '\'' +
                    ", amount=" + amount +
                    '}';
        }
    }

    public  static class OrderACCFunction implements AggregateFunction<Order, OrderACC, OrderACC> {


        @Override
        public OrderACC createAccumulator() {
            return new OrderACC(null,0);
        }

        @Override
        public OrderACC add(Order value, OrderACC accumulator) {
            
            if (accumulator.goods == null) {
                accumulator.goods = value.goods;
            }
            accumulator.amount += value.amount;
            return accumulator;
        }

        @Override
        public OrderACC getResult(OrderACC accumulator) {

            return accumulator;
        }

        @Override
        public OrderACC merge(OrderACC a, OrderACC b) {
            a.amount += b.amount;
            return a;
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<Order> dataStream = env.addSource(new SourceFunction<Order>() {

            boolean running = true;

            List<String> goods = Arrays.asList("书包","本子","笔");

            @Override
            public void run(SourceContext<Order> ctx) throws Exception {

                Random random = new Random();
                while (running){
                  int goodsIndex =   random.nextInt(goods.size());
                  int amount = random.nextInt(1000);
                    Order order = new Order(goods.get(goodsIndex), amount);
                    ctx.collect(order);


                    Thread.sleep(200);
                }

            }

            @Override
            public void cancel() {
                running = false;
            }
        });

        DataStream<OrderACC> resultStream =
                dataStream.keyBy(order -> order.goods).
                        window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.hours(5))).
                aggregate(new OrderACCFunction());

        resultStream.print();

        env.execute();

    }
}

AggregateFunction 小结

AggregateFunction 常用于对窗口内的数据进行聚合计算。

例如，你可能需要计算某个时间窗口内某个指标的平均值、总和、最大值或最小值等。

在分布式计算环境中，通过实现 merge 方法，Flink 可以在不同的节点上并行地执行聚合计算，并在最后将结果合并。

ProcessWindowFunction

ProcessWindowFunction 是 Flink 提供的一个强大的窗口函数接口，允许开发者对窗口中的元素进行自定义处理，包括访问窗口的元数据和状态。

来看看ProcessWindowFunction中 process方法的定义

 void process(KEY key, Context context, Iterable<IN> elements, Collector<OUT> out) throws Exception;

从上面方法定义我们基本可以推断ProcessWindowFunction 的特点

Iterable<IN> elements 窗口中所有元素，这与 ReduceFunction 或 AggregateFunction 不同，后者主要关注于元素之间的聚合操作。我们可以遍历elements，实现自己的聚合逻辑。
Context context：你可以通过Context获取到窗口的元数据，如窗口的开始和结束时间戳。甚至进行状态管理

ProcessWindowFunction 的使用

public class AggregateFunctionDemo2 {

    public static class Order{

        String goods;

        int amount;

        boolean refund;

        public Order(String goods, int amount, boolean refund) {
            this.goods = goods;
            this.amount = amount;
            this.refund = refund;
        }
    }

    public static class OrderACC{

        String goods;

        int amount;


        public OrderACC(String goods, int amount) {
            this.goods = goods;
            this.amount = amount;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "OrderACC{" +
                    "goods='" + goods + '\'' +
                    ", amount=" + amount +
                    '}';
        }
    }

    public  static class OrderProcessWindowFunction extends ProcessWindowFunction<Order,OrderACC,String, TimeWindow> {


        @Override
        public void process(String key, ProcessWindowFunction<Order, OrderACC, String, TimeWindow>.Context context, Iterable<Order> elements, Collector<OrderACC> out) throws Exception {

            int sum = 0;
            for(Order order : elements){
                if(!order.refund){
                    sum += order.amount;
                }
            }
            out.collect(new OrderACC(key,sum));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<Order> dataStream = env.addSource(new SourceFunction<Order>() {

            boolean running = true;

            List<String> goods = Arrays.asList("书包","本子","笔");

            @Override
            public void run(SourceContext<Order> ctx) throws Exception {

                Random random = new Random();
                while (running) {
                    int goodsIndex = random.nextInt(goods.size());
                    int amount = random.nextInt(1000);
                    boolean refund = random.nextBoolean();
                    Order order = new Order(goods.get(goodsIndex), amount, refund);
                    ctx.collect(order);
                    Thread.sleep(100);
                }

            }

            @Override
            public void cancel() {
                running = false;
            }
        });

        DataStream<OrderACC> resultStream = dataStream.keyBy(order -> order.goods).
                window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5))).process(new OrderProcessWindowFunction());
        
        resultStream.print();

        env.execute();
        

    }
}