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我有以下代码来计算来自 socketTextStream 的单词。需要累积字数和时间窗口字数。该程序存在一个问题，即 cumulateCounts 始终与窗口计数相同。为什么会出现这个问题？根据窗口计数计算累积计数的正确方法是什么？

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
final HashMap<String, Integer> cumulateCounts = new HashMap<String, Integer>();

final DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = env
            .socketTextStream("localhost", 9999)
            .flatMap(new Splitter())
            .window(Time.of(5, TimeUnit.SECONDS))
            .groupBy(0).sum(1)
            .flatten();

counts.print();

counts.addSink(new SinkFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
    @Override
    public void invoke(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
        String word = value.f0;
        Integer delta_count = value.f1;
        Integer count = cumulateCounts.get(word);
        if (count == null)
            count = 0;
        count = count + delta_count;
        cumulateCounts.put(word, count);
        System.out.println("(" + word + "," + count.toString() + ")");
    }
});
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您应该首先分组，并将窗口应用于键控数据流（您的代码在 Flink 0.9.1 上工作，但 Flink 0.10.0 中的新 API 对此非常严格）：

final DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = env
        .socketTextStream("localhost", 9999)
        .flatMap(new Splitter())
        .groupBy(0)
        .window(Time.of(5, TimeUnit.SECONDS)).sum(1)
        .flatten();

如果在非键控数据流上应用一个窗口，那么在单台机器上将只有一个线程窗口操作符（即没有并行性）来在整个流上构建窗口（在 Flink 0.9.1 中，这个全局窗口可以通过groupBy()-- 但是，在 Flink 0.10.0 中，这将不再起作用）。要计算单词，您需要为每个不同的键值构建一个窗口，即，您首先获取每个键值的子流（通过groupBy()）并在每个子流上应用一个窗口运算符（因此，您可以有一个自己的窗口运算符每个子流的实例，允许并行执行）。

对于全局（累积）计数，您可以简单地应用groupBy().sum()构造。首先，流被分成子流（每个键值一个）。其次，您计算流上的总和。因为流不是窗口化的，所以每个传入元组的计算（累积）和更新（更详细地说，总和的初始结果值为零，并且每个元组的结果更新为result += tuple.value）。每次调用 sum 后，都会发出新的当前结果。

在您的代码中，您不应使用特殊的 sink 函数，而应执行以下操作：

counts.groupBy(0).sum(1).print();
于 2015-10-30T23:41:28.740 回答