Flink 流处理 Sum操作的 Table 不是一个仅追加的表。使用 toRetractStream 方法来处理大数据

Flink 流处理 Sum操作的 Table 不是一个仅追加的表。使用 toRetractStream 方法来处理大数据

流处理是大数据处理领域中一项重要的技术，它能够实时高效地处理数据流，并且支持各种操作，如过滤、转换和聚合等。在 Flink 中，Sum 操作是一种常见的聚合操作，用于计算数据流中某个字段的总和。然而，在某些情况下，我们可能会遇到一个问题，即 Table 不是一个仅追加的表。这意味着表中的数据既可以追加，也可以撤回（retract）。

解决这个问题的方法是使用 toRetractStream 方法，它将 Table 转换为一个包含插入和撤回操作的流。接下来，让我们通过一个示例来说明如何使用 toRetractStream 方法。

假设我们有一个数据流，其中的每个元素都包含一个用户 ID 和对应的购买金额。我们想要计算用户的购买金额总和。首先，我们需要定义数据流的格式，以及对应的表结构。代码如下所示：

// 导入相关依赖
import org.apache