用aggregatefunction轻松搞定窗口内统计计算

Flink 中的自定义聚合算子

在流处理场景下，我们经常需要对数据进行统计计算，例如计算窗口内数据的平均值、最大值和最小值等。Flink 提供了丰富的窗口聚合函数来帮助我们轻松实现这些统计计算。

其中，AggregateFunction 接口是一个非常灵活的窗口聚合函数，它允许我们自定义聚合逻辑。AggregateFunction 接口定义了三个方法：

• createAccumulator()：该方法用于创建聚合器的初始状态。
• add()：该方法用于将数据添加到聚合器中。
• getResult()：该方法用于从聚合器中获取聚合结果。

我们通过一个示例来演示如何使用 AggregateFunction 接口来计算窗口内数据的平均值。

import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;

public class AverageAggregateFunction implements AggregateFunction<Tuple2<Long, Long>, Tuple2<Long, Long>, Double> {

    @Override
    public Tuple2<Long, Long> createAccumulator() {
        return new Tuple2<>(0L, 0L);
    }

    @Override
    public Tuple2<Long, Long> add(Tuple2<Long, Long> accumulator, Tuple2<Long, Long> input) {
        return new Tuple2<>(accumulator.f0 + input.f0, accumulator.f1 + input.f1);
    }

    @Override
    public Double getResult(Tuple2<Long, Long> accumulator) {
        return (double) accumulator.f1 / accumulator.f0;
    }
}

在上面的代码中，我们首先定义了一个 AverageAggregateFunction 类，该类实现了 AggregateFunction 接口。然后，我们重写了 createAccumulator()、add() 和 getResult() 方法。createAccumulator() 方法用于创建聚合器的初始状态，这里我们初始化为一个 Tuple2，其中第一个元素为 0，第二个元素也为 0。add() 方法用于将数据添加到聚合器中，这里我们分别将输入数据的第一个元素和第二个元素添加到聚合器的第一个元素和第二个元素上。getResult() 方法用于从聚合器中获取聚合结果，这里我们计算聚合器的第二个元素与第一个元素的比值，得到窗口内数据的平均值。

使用 AggregateFunction 接口自定义聚合函数的优点在于我们可以实现非常灵活的聚合逻辑。例如，我们可以计算窗口内数据的方差、标准差、中位数等。此外，AggregateFunction 接口还支持增量聚合，这使得它非常适合于流处理场景。

总结

AggregateFunction 接口是 Flink 中一个非常灵活的窗口聚合函数，它允许我们自定义聚合逻辑。AggregateFunction 接口定义了三个方法：createAccumulator()、add() 和 getResult()。通过重写这三个方法，我们可以实现各种各样的聚合逻辑。AggregateFunction 接口的优点在于它非常灵活，并且支持增量聚合。