reduce算子是flink流处理中的一个聚合算子,可以对属于同一个分组的数据进行一些聚合操作。
但有一点需要注意,就是在需要对聚合结果进行除聚合操作之外的操作时,有可能会失效。
比如下面一段代码:
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<String> source = environment.fromElements("a", "b", "c", "d");
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer,String>> map = source.map(new MapFunction<String, Tuple3<String, Integer,String>>() {
@Override
public Tuple3<String, Integer,String> map(String value) throws Exception {
Tuple3<String, Integer,String> tuple2 = new Tuple3<>();
tuple2.f0 = value;
tuple2.f1 = 1;
tuple2.f2 = "z";
return tuple2;
}
});
map.keyBy(0)
.reduce(new RichR

本文探讨了Flink流处理中Reduce算子的应用场景与限制。通过具体代码示例,解析了当输入流中各元素唯一时,Reduce算子不会触发的问题,并提出了解决方案。
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