标签：oca redis value on() 代码 出现 timer merge dice
为了统计每个窗口下最热门的商品，我们需要再次按窗口进行分组，这里根据ItemViewCount中的windowEnd进行keyBy()操作。然后使用ProcessFunction实现一个自定义的TopN函数TopNHotItems来计算点击量排名前3名的商品，并将排名结果格式化成字符串，便于后续输出。
.keyBy("windowEnd")
.process(new TopNHotItems(3)); // 求点击量前3名的商品
ProcessFunction是Flink提供的一个low-level API，用于实现更高级的功能。它主要提供了定时器timer的功能（支持EventTime或ProcessingTime）。本案例中我们将利用timer来判断何时收齐了某个window下所有商品的点击量数据。由于Watermark的进度是全局的，在processElement方法中，每当收到一条数据ItemViewCount，我们就注册一个windowEnd+1的定时器（Flink框架会自动忽略同一时间的重复注册）。windowEnd+1的定时器被触发时，意味着收到了windowEnd+1的Watermark，即收齐了该windowEnd下的所有商品窗口统计值。我们在onTimer()中处理将收集的所有商品及点击量进行排序，选出TopN，并将排名信息格式化成字符串后进行输出。
这里我们还使用了ListState<ItemViewCount>来存储收到的每条ItemViewCount消息，保证在发生故障时，状态数据的不丢失和一致性。ListState是Flink提供的类似Java List接口的State API，它集成了框架的checkpoint机制，自动做到了exactly-once的语义保证。
// 求某个窗口中前 N 名的热门点击商品，key 为窗口时间戳，输出为 TopN 的结果字符串
class TopNHotItems(topSize: Int) extends KeyedProcessFunction[Tuple, ItemViewCount, String] {
private var itemState : ListState[ItemViewCount] = _
override def open(parameters: Configuration): Unit = {
super.open(parameters)
// 命名状态变量的名字和状态变量的类型
val itemsStateDesc = new ListStateDescriptor[ItemViewCount]("itemState-state", classOf[ItemViewCount])
// 定义状态变量
itemState = getRuntimeContext.getListState(itemsStateDesc)
}
override def processElement(input: ItemViewCount, context: KeyedProcessFunction[Tuple, ItemViewCount, String]#Context, collector: Collector[String]): Unit = {
// 每条数据都保存到状态中
itemState.add(input)
// 注册 windowEnd+1 的 EventTime Timer, 当触发时，说明收齐了属于windowEnd窗口的所有商品数据
// 也就是当程序看到windowend + 1的水位线watermark时，触发onTimer回调函数
context.timerService.registerEventTimeTimer(input.windowEnd + 1)
}
override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[Tuple, ItemViewCount, String]#OnTimerContext, out: Collector[String]): Unit = {
// 获取收到的所有商品点击量
val allItems: ListBuffer[ItemViewCount] = ListBuffer()
import scala.collection.JavaConversions._
for (item <- itemState.get) {
allItems += item
}
// 提前清除状态中的数据，释放空间
itemState.clear()
// 按照点击量从大到小排序
val sortedItems = allItems.sortBy(_.count)(Ordering.Long.reverse).take(topSize)
// 将排名信息格式化成 String, 便于打印
val result: StringBuilder = new StringBuilder
result.append("====================================\n")
result.append("时间: ").append(new Timestamp(timestamp - 1)).append("\n")
for(i <- sortedItems.indices){
val currentItem: ItemViewCount = sortedItems(i)
// e.g. No1： 商品ID=12224 浏览量=2413
result.append("No").append(i+1).append(":")
.append(" 商品ID=").append(currentItem.itemId)
.append(" 浏览量=").append(currentItem.count).append("\n")
}
result.append("====================================\n\n")
// 控制输出频率，模拟实时滚动结果
Thread.sleep(1000)
out.collect(result.toString)
}
}
最后我们可以在main函数中将结果打印输出到控制台，方便实时观测：
.print();
至此整个程序代码全部完成，我们直接运行main函数，就可以在控制台看到不断输出的各个时间点统计出的热门商品。
最终完整代码如下：
case class UserBehavior(userId: Long, itemId: Long, categoryId: Int, behavior: String, timestamp: Long)
case class ItemViewCount(itemId: Long, windowEnd: Long, count: Long)
object HotItems {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
env.setParallelism(1)
val stream = env
.readTextFile("YOUR_PATH\\resources\\UserBehavior.csv")
.map(line => {
val linearray = line.split(",")
UserBehavior(linearray(0).toLong, linearray(1).toLong, linearray(2).toInt, linearray(3), linearray(4).toLong)
})
.assignAscendingTimestamps(_.timestamp * 1000)
.filter(_.behavior=="pv")
.keyBy("itemId")
.timeWindow(Time.minutes(60), Time.minutes(5))
.aggregate(new CountAgg(), new WindowResultFunction())
.keyBy(1)
.process(new TopNHotItems(3))
.print()
env.execute("Hot Items Job")
}
// COUNT 统计的聚合函数实现，每出现一条记录加一
class CountAgg extends AggregateFunction[UserBehavior, Long, Long] {
override def createAccumulator(): Long = 0L
override def add(userBehavior: UserBehavior, acc: Long): Long = acc + 1
override def getResult(acc: Long): Long = acc
override def merge(acc1: Long, acc2: Long): Long = acc1 + acc2
}
// 用于输出窗口的结果
class WindowResultFunction extends WindowFunction[Long, ItemViewCount, Tuple, TimeWindow] {
override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow, aggregateResult: Iterable[Long],
collector: Collector[ItemViewCount]) : Unit = {
val itemId: Long = key.asInstanceOf[Tuple1[Long]].f0
val count = aggregateResult.iterator.next
collector.collect(ItemViewCount(itemId, window.getEnd, count))
}
}
// 求某个窗口中前 N 名的热门点击商品，key 为窗口时间戳，输出为 TopN 的结果字符串
class TopNHotItems(topSize: Int) extends KeyedProcessFunction[Tuple, ItemViewCount, String] {
private var itemState : ListState[ItemViewCount] = _
override def open(parameters: Configuration): Unit = {
super.open(parameters)
// 命名状态变量的名字和状态变量的类型
val itemsStateDesc = new ListStateDescriptor[ItemViewCount]("itemState-state", classOf[ItemViewCount])
// 从运行时上下文中获取状态并赋值
itemState = getRuntimeContext.getListState(itemsStateDesc)
}
override def processElement(input: ItemViewCount, context: KeyedProcessFunction[Tuple, ItemViewCount, String]#Context, collector: Collector[String]): Unit = {
// 每条数据都保存到状态中
itemState.add(input)
// 注册 windowEnd+1 的 EventTime Timer, 当触发时，说明收齐了属于windowEnd窗口的所有商品数据
// 也就是当程序看到windowend + 1的水位线watermark时，触发onTimer回调函数
context.timerService.registerEventTimeTimer(input.windowEnd + 1)
}
override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[Tuple, ItemViewCount, String]#OnTimerContext, out: Collector[String]): Unit = {
// 获取收到的所有商品点击量
val allItems: ListBuffer[ItemViewCount] = ListBuffer()
import scala.collection.JavaConversions._
for (item <- itemState.get) {
allItems += item
}
// 提前清除状态中的数据，释放空间
itemState.clear()
// 按照点击量从大到小排序
val sortedItems = allItems.sortBy(_.count)(Ordering.Long.reverse).take(topSize)
// 将排名信息格式化成 String, 便于打印
val result: StringBuilder = new StringBuilder
result.append("====================================\n")
result.append("时间: ").append(new Timestamp(timestamp - 1)).append("\n")
for(i <- sortedItems.indices){
val currentItem: ItemViewCount = sortedItems(i)
// e.g. No1： 商品ID=12224 浏览量=2413
result.append("No").append(i+1).append(":")
.append(" 商品ID=").append(currentItem.itemId)
.append(" 浏览量=").append(currentItem.count).append("\n")
}
result.append("====================================\n\n")
// 控制输出频率，模拟实时滚动结果
Thread.sleep(1000)
out.collect(result.toString)
}
}
}
实际生产环境中，我们的数据流往往是从Kafka获取到的。如果要让代码更贴近生产实际，我们只需将source更换为Kafka即可：
val properties = new Properties()
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
properties.setProperty("group.id", "consumer-group")
properties.setProperty("key.deserializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
properties.setProperty("value.deserializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
properties.setProperty("auto.offset.reset", "latest")
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
env.setParallelism(1)
val stream = env
.addSource(new FlinkKafkaConsumer[String]("hotitems", new SimpleStringSchema(), properties))
当然，根据实际的需要，我们还可以将Sink指定为Kafka、ES、Redis或其它存储，这里就不一一展开实现了。
标签：oca redis value on() 代码 出现 timer merge dice
原文地址：https://www.cnblogs.com/tesla-turing/p/13276471.html
