Flink 监控状态案例之温度跳变发警告

最新推荐文章于 2024-10-21 16:47:33 发布

逆风飞翔的小叔

最新推荐文章于 2024-10-21 16:47:33 发布

阅读量6.2k

点赞数 3

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： flink 入门到精通文章标签： flink 监控状态使用 flink 监控状态之温度跳变 flink 监控状态案例

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/congge_study/article/details/123757801

flink 入门到精通专栏收录该内容

40 篇文章 ¥15.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

本文探讨如何在Flink中利用键控状态处理数据流，监测连续两次温度变化是否超过预设阈值，触发警告。通过keyby操作结合RichFlatMapFunction实现状态管理，确保数据上下文的完整跟踪。

前言

在项目中，经常遇到这样的场景，对于一批源源不断进入flink的数据源，需要检测某种类型的数据连续两次之间的数值变化范围，如果这个变化的值大于或者小于一定的标准值，将给出相应的告警；

在上一篇关于flink的常用状态管理的总结文章中，我们了解到了flink的常用的几种状态，如果应对这个场景，该使用哪种状态管理比较好呢？很明显是键控状态了；

通常来说，在实际的业务数据流中，都会有一些唯一标识数据的字段，那么通过这个字段做keyby的操作，接下来就可以使用键控状态做处理了；

下面看具体的代码实现：

import com.congge.source.SensorReading;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastr