大数据_Flink_Java版_数据处理_流处理API_Transform(3)_Reduce聚合算子---Flink工作笔记0031

本文介绍了在Flink中如何使用Reduce算子来实现不仅获取最大温度,同时保持最新时间戳的需求。通过对比.max和.maxBy的区别,阐述了ReduceFunction的工作原理,展示了如何编写ReduceFunction代码以及使用lambda表达式实现相同功能,最终成功输出包含最新时间戳和最大温度的数据流。

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然后我们上面一节,说了滚动聚合算子,实现了

传感器数据,我们从流数据中,实时获取温度最大值,并且,对一条数据,我们通过maxBy,也更新了

除了温度值的,其他的字段,维持了一行数据原来的样子

最开始我们使用.max算子,实现的的效果是:

比如我有:

sensor-1,timestamp=1547718207,temperature=36.4

sensor-1,timestamp=1547718208,temperature=35.4

sensor-1,timestamp=1547718209,temperature=37.4

这3组数据,如果我们用.max算子得到的结果是:

sensor-1,timestamp=1547718207,temperature=36.4

sensor-1,timestamp=1547718207,temperature=36.4

sensor-1,timestamp=1547718207,temperature=37.4

可以看到,他仅仅是更新了temperature字段,而timestamp字段没有更新对吧.

如果我们用的是.maxBy算子,他得到的结果是:

sensor-1,timestamp=1547718207,tempe

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