在flink 中，要对输入的数据流进行处理。输入的数据流中每行数据有2个字段，电话号码 和 号码出现的时间。
现在要处理数据的逻辑是，一个小时内，电话号码出现10次的，都要进行输出。
这段代码该怎么编写，使用java语言
您可以使用Apache Flink的DataStream API来实现对输入数据流的处理。以下是一个示例代码，展示了如何在一个小时内统计电话号码出现次数，并输出出现次数大于等于10次的电话号码：
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
public class PhoneNumberCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 创建输入数据流
DataStream<String> inputDataStream = env.fromElements(
"1234567890,2023-07-28 01:00:00",
"1234567890,2023-07-28 01:05:00",
"2345678901,2023-07-28 01:10:00",
"1234567890,2023-07-28 01:15:00",
"2345678901,2023-07-28 01:20:00",
"1234567890,2023-07-28 01:25:00",
"2345678901,2023-07-28 01:30:00",
"3456789012,2023-07-28 01:35:00",
"1234567890,2023-07-28 01:40:00",
"2345678901,2023-07-28 01:45:00",
"3456789012,2023-07-28 01:50:00",
"1234567890,2023-07-28 01:55:00"
);
// 转换数据流，提取电话号码并设置时间戳
DataStream<Tuple2<String, Long>> phoneNumbers = inputDataStream.flatMap(new PhoneNumberExtractor());
// 按照电话号码进行分组，设置滚动窗口（1小时），统计每个电话号码在窗口内出现的次数
DataStream<Tuple2<String, Integer>> phoneNumberCounts = phoneNumbers
.keyBy(0)
.countWindow(3600 * 1000) // 1小时窗口
.sum(1);
// 过滤出现次数大于等于10次的电话号码，并输出
DataStream<Tuple2<String, Integer>> filteredPhoneNumberCounts = phoneNumberCounts
.filter(count -> count.f1 >= 10);
filteredPhoneNumberCounts.print();
// 执行任务
env.execute("PhoneNumberCount");
}
// 自定义FlatMapFunction，用于从输入数据流中提取电话号码和时间戳
public static class PhoneNumberExtractor implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Long>> {
@Override
public void flatMap(String input, Collector<Tuple2<String, Long>> collector) throws Exception {
String[] fields = input.split(",");
String phoneNumber = fields[0];
String timeString = fields[1];
SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
Date time = dateFormat.parse(timeString);
long timestamp = time.getTime();
collector.collect(new Tuple2<>(phoneNumber, timestamp));
}
}
}
在上述示例代码中，我们首先创建了一个输入数据流inputDataStream，其中包含了电话号码和号码出现的时间。然后，我们通过自定义的PhoneNumberExtractor将数据流转换为Tuple2<String, Long>类型的数据流，其中包含了电话号码和对应的时间戳。
接下来，我们按照电话号码进行分组，并设置了一个滚动窗口（1小时），统计每个电话号码在窗口内出现的次数。然后，我们过滤出现次数大于等于10次的电话号码，并将结果输出。
最后，我们通过调用env.execute("PhoneNumberCount")来执行任务。
请注意，以上示例代码中的时间处理部分仅作演示用途，实际使用时您可能需要根据具体的时间格式和数据源进行相应的调整。
分组和聚合就可以了
参考文章，有给解决思路
https://blog.csdn.net/weixin_38754799/article/details/106536769
首先，我们需要创建一个Flink程序来处理数据流。需要执行以下步骤：
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
main函数。在该函数中，我们需要获取一个StreamExecutionEnvironment对象。public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 获取 StreamExecutionEnvironment 对象
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置并行度为1，以简化结果输出
env.setParallelism(1);
// 定义数据源并处理数据
env.fromElements(
Tuple2.of("1234567890", 1609300000L),
Tuple2.of("2345678901", 1609300600L),
Tuple2.of("1234567890", 1609301200L),
// 添加更多数据
)
.flatMap(new PhoneCallCounter())
.filter(tuple -> tuple.f1 >= 10)
.print();
// 执行任务
env.execute("Phone Call Counter");
}
}
FlatMapFunction实现PhoneCallCounter。在该实现中，我们需要重写flatMap方法来处理输入数据并输出结果。public class PhoneCallCounter implements FlatMapFunction<Tuple2<String, Long>, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public void flatMap(Tuple2<String, Long> input, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) {
long currentTimestamp = input.f1;
long windowStart = currentTimestamp - (currentTimestamp % (60 * 60)); // 按小时计算窗口起始时间
int count = 1; // 默认初始计数为1
// 将计数信息输出到下游操作符
collector.collect(Tuple2.of(input.f0, count));
}
}
请注意，为了简化，请将env.fromElements中的数据源更换为真实的数据源，并确保您的Flink集群已正确配置。
以上就是使用Java编写Flink代码，在一个小时内出现十次的电话号码进行输出的解决方案。如果需要进一步定制化处理的逻辑，请在PhoneCallCounter中进行处理。
1.根据电话号码分组
2.设置一个一小时的滚动窗口，对相同的电话号码进行计数
3.过滤出计数等于10（即出现10次）的数据
4.打印输出
```bash
SingleOutputStreamOperator<String> resultStream = inputStream.flatMap(new CountPhoneNumberOccurrences())
.keyBy(0)
.filter(tuple -> tuple.f1 >= 10)
.map(tuple -> tuple.f0);
resultStream.print();
```
可以使用 Flink 的 Java API 来来实现你需要的功能：
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 输入数据格式为 Tuple2<String, Long>，其中 String 是电话号码，Long 是号码出现的时间
DataSet<Tuple2<String, Long>> input = env.readTextFile("input.txt")
.map(line -> parseLine(line))
.keyBy(0)
.timeWindow(TimeUnit.HOURS)
.sum(1);
// 过滤器函数，只保留出现次数大于等于 10 的电话号码
FilterFunction<Tuple2<String, Long>> filter = new FilterFunction<Tuple2<String, Long>() {
@Override
public boolean filter(Tuple2<String, Long> value) throws Exception {
return value.f1 >= 10;
}
};
// 平滑映射函数，将 Tuple2<String, Long> 转换为 String，用于输出
FlatMapFunction<Tuple2<String, Long>, String> map = new FlatMapFunction<Tuple2<String, Long>, String>() {
@Override
public void flatMap(Tuple2<String, Long> value, Collector<String> out) throws Exception {
out.collect(value.f0);
}
};
// 执行操作并输出结果
input.filter(filter)
.flatMap(map)
.print();
}
// 将每行数据解析为 Tuple2<String, Long> 对象
private static Tuple2<String, Long> parseLine(String line) {
String[] fields = line.split(",");
if (fields.length != 2) {
throw new IllegalArgumentException("Invalid line format: " + line);
}
return Tuple2.of(fields[0], Long.parseLong(fields[1]));
}
}
先分组，再聚合
分组之后，过滤出号码
结合chatgpt
在 Flink 中，你可以使用 DataStream 来处理输入的数据流。为了实现你的逻辑，可以按照以下步骤编写 Java 代码：
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
其中，使用 socketTextStream 方法从本地的 9999 端口读取输入。
SingleOutputStreamOperator<String> resultStream = inputStream.flatMap(new CountPhoneNumberOccurrences())
.keyBy(0)
.filter(tuple -> tuple.f1 >= 10)
.map(tuple -> tuple.f0);
resultStream.print();
这里使用了 flatMap 将数据流拆分为 (phoneNumber, 1) 的元组流；然后使用 keyBy 按照电话号码进行分组；接着使用 filter 过滤出出现次数超过等于 10 的电话号码；最后使用 map 投影出电话号码。
FlatMapFunction 实现对数据的拆分和计数：public static class CountPhoneNumberOccurrences implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
String[] fields = line.split("\\s+");
if (fields.length == 2) {
String phoneNumber = fields[0];
long timestamp = Long.parseLong(fields[1]);
if (System.currentTimeMillis() - timestamp <= 3600000) {
out.collect(new Tuple2<>(phoneNumber, 1));
}
}
}
}
在 flatMap 方法中，首先使用空白字符（\s+）将输入行拆分为字段，然后根据字段数量判断数据格式是否正确。接着，根据号码出现的时间判断是否在一个小时内，如果是则发送输出。
env.execute("Phone Number Processing");
这里使用了作业名称 "Phone Number Processing"。
注意：在实际使用中，你可能需要根据自己的需求来设置输入源和输出方式，例如替换 socketTextStream 为其它输入源，或者使用 writeToSocket 方法将结果流写入到指定的套接字端口。
以上代码只是一个基本示例，你可以根据具体的需求进行调整和扩展。希望对你有所帮助！
采用chatgpt：
这里是使用Java编写在Flink中处理数据流的代码,检测一个小时内某个电话号码出现超过10次 then 输出:
// 使用Flink的KeyedStream
DataStream<MyEvent> input = ...;
KeyedStream<MyEvent, String> keyed = input.keyBy(MyEvent::getPhoneNumber);
// 定义一个状态,记录某号码1小时内出现的次数
MapState<String, Integer> state;
keyed.filter(new RichFilterFunction<MyEvent>() {
@Override
public boolean filter(MyEvent value) throws Exception {
Integer count = state.get(value.getPhoneNumber());
if (count == null) {
count = 0;
}
count++;
state.put(value.getPhoneNumber(), count);
// 如果1小时内超过10次,输出
if (count > 10 && value.getTimestamp() - state.getLastModificationTime(value.getPhoneNumber()) < 3600000) {
return true;
} else {
return false;
}
}
})
// 状态清理
.filter(new RichFilterFunction<MyEvent>() {
@Override
public boolean filter(MyEvent value) throws Exception {
Long oneHourAgo = System.currentTimeMillis() - 3600000;
for (String phoneNumber : state.keys()) {
if (state.getLastModificationTime(phoneNumber) < oneHourAgo) {
state.remove(phoneNumber);
}
}
return true;
}
})
这个例子使用了Flink的Managed Keyed State来记录每个电话号码在最近1小时内出现的次数。通过filter函数检查次数如果超过10,并且在1小时内,则输出。另外加了一个filter函数来定期清理状态,删除1小时前的记录。
来自GPT：
可以使用 Flink 提供的流处理框架来实现对输入数据流的处理。以下是一个示例的 Java 代码，用于实现在一个小时内，电话号码出现10次的数据输出：
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneOffset;
public class PhoneNumberProcessing {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 设置 Flink 执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 创建输入数据流
DataStream<String> inputDataStream = env.socketTextStream("localhost", 8888);
// 将输入数据流转换为 Tuple2<电话号码, 时间戳> 格式的流
DataStream<Tuple2<String, Long>> phoneNumberStream = inputDataStream.flatMap(new PhoneNumberExtractor());
// 按照电话号码进行分组
DataStream<Tuple2<String, Long>> groupedStream = phoneNumberStream.keyBy(0);
// 定义一个滑动窗口，窗口大小为1小时，滑动步长为1分钟
DataStream<Tuple2<String, Long>> windowedStream = groupedStream.timeWindowAll(org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time.hours(1), org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time.minutes(1))
.sum(1);
// 过滤出出现10次以上的电话号码
DataStream<Tuple2<String, Long>> filteredStream = windowedStream.filter(tuple -> tuple.f1 >= 10);
// 输出结果
filteredStream.print();
// 启动 Flink 程序
env.execute("PhoneNumberProcessing");
}
public static class PhoneNumberExtractor implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Long>> {
@Override
public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) {
String[] fields = line.split(",");
if (fields.length == 2) {
String phoneNumber = fields[0].trim();
long timestamp = LocalDateTime.parse(fields[1].trim()).toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
out.collect(new Tuple2<>(phoneNumber, timestamp));
}
}
}
}
上述代码中，首先通过 StreamExecutionEnvironment 创建 Flink 执行环境，然后使用 socketTextStream 方法创建输入数据流。接着，使用 flatMap 方法将输入数据流中的每行数据转换为 Tuple2<电话号码, 时间戳> 格式的流。然后，通过 keyBy 方法按照电话号码进行分组。接下来，使用 timeWindowAll 方法定义一个滑动窗口，窗口大小为1小时，滑动步长为1分钟，并通过 sum 方法对窗口内的数据进行求和操作。然后，通过 filter 方法过滤出出现10次以上的电话号码。最后，使用 print 方法输出结果，并使用 env.execute 方法启动 Flink 程序。
请注意，上述代码中的时间转换部分使用了 Java 8 的 LocalDateTime 类和 ZoneOffset.UTC 来进行时间戳转换。如果输入数据的时间格式不一致，你可能需要根据实际情况进行相应的调整。另外，你需要将代码中的 localhost 和 8888 替换为实际的数据源地址和端口。
参考gpt，希望对你有帮助。
在Flink中，你可以使用窗口操作以及适当的聚合函数来实现这个逻辑。下面是一个示例代码：
```java
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.CountTrigger;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
public class PhoneNumberCounter {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 设置运行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1); // 设置并行度为1，方便观察输出结果
// 创建数据流，具体数据源根据实际情况选择
DataStream<String> input = env.fromElements(
"手机号1,2022-01-01 10:00:00",
"手机号1,2022-01-01 10:00:05",
"手机号2,2022-01-01 10:05:00",
"手机号1,2022-01-01 11:00:00",
"手机号1,2022-01-01 11:00:01",
"手机号2,2022-01-01 11:05:00",
"手机号1,2022-01-01 12:00:00",
"手机号1,2022-01-01 12:00:01"
);
DataStream<PhoneNumberEvent> events = input.map(line -> {
String[] split = line.split(",");
String phoneNumber = split[0].trim();
long timestamp = 0;
try {
timestamp = SimpleDateFormatUtil.parse(split[1].trim()).getTime(); // 将时间解析为时间戳
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return new PhoneNumberEvent(phoneNumber, timestamp);
});
// 添加水印，根据具体业务逻辑设置适当的水印策略
DataStream<PhoneNumberEvent> eventsWithWatermarks = events.assignTimestampsAndWatermarks(
new AssignerWithPeriodicWatermarks<PhoneNumberEvent>() {
private long maxTimestamp = 0;
@Override
public long extractTimestamp(PhoneNumberEvent element, long previousElementTimestamp) {
long timestamp = element.getTimestamp();
maxTimestamp = Math.max(timestamp, maxTimestamp);
return timestamp;
}
@Override
public Watermark getCurrentWatermark() {
return new Watermark(maxTimestamp - Time.minutes(1).toMilliseconds());
}
}
);
// 根据手机号码进行分组，并在窗口内统计数量
DataStream<PhoneNumberEvent> result = eventsWithWatermarks
.keyBy(PhoneNumberEvent::getPhoneNumber)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(1)))
.trigger(CountTrigger.of(10))
.sum("count");
result.print();
env.execute("PhoneNumberCounter");
}
public static class PhoneNumberEvent {
private String phoneNumber;
private long timestamp;
public PhoneNumberEvent(String phoneNumber, long timestamp) {
this.phoneNumber = phoneNumber;
this.timestamp = timestamp;
}
public String getPhoneNumber() {
return phoneNumber;
}
public long getTimestamp() {
return timestamp;
}
public void setPhoneNumber(String phoneNumber) {
this.phoneNumber = phoneNumber;
}
public void setTimestamp(long timestamp) {
this.timestamp = timestamp;
}
}
public static class SimpleDateFormatUtil {
private static java.text.SimpleDateFormat sdf = new java.text.SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public static java.util.Date parse(String time) throws java.text.ParseException {
return sdf.parse(time);
}
}
}
```
上述代码中，通过DataStream的map操作将输入的字符串解析为PhoneNumberEvent对象，然后通过assignTimestampsAndWatermarks操作添加水印，根据手机号进行分组，使用TumblingEventTimeWindows窗口指定1小时的窗口大小，CountTrigger触发器指定当窗口内的元素数量达到10时触发计算，最后使用sum操作对窗口内元素进行求和并输出结果。
请注意，以上代码仅为示例，具体实现还需要根据实际业务逻辑进行调整。
在 Apache Flink 中，可以使用 Java 语言编写流处理程序来实现对输入数据流的处理逻辑。下面是一个简单的示例代码，用于实现在一个小时内，电话号码出现10次以上的数据输出：
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
public class PhoneNumberCounter {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
// 输入数据流
DataStream<Tuple2<String, Long>> inputStream = /* Your data source here */;
// 使用滚动窗口，窗口大小为1小时
DataStream<Tuple2<String, Long>> resultStream = inputStream
.filter(new FilterByOccurrences(10))
.keyBy(0)
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.hours(1)))
.aggregate(new CountAggregator());
// 输出结果
resultStream.print();
// 执行程序
env.execute("PhoneNumberCounter");
}
// 自定义FilterFunction，用于过滤出现次数超过指定阈值的数据
public static class FilterByOccurrences implements FilterFunction<Tuple2<String, Long>> {
private final int threshold;
public FilterByOccurrences(int threshold) {
this.threshold = threshold;
}
@Override
public boolean filter(Tuple2<String, Long> value) {
// 根据电话号码进行过滤，统计每个号码的出现次数
// 此处可以使用状态或者其他数据结构来实现对电话号码的统计
// 这里简单演示直接返回是否满足阈值
return value.f1 >= threshold;
}
}
// 自定义AggregateFunction，用于在窗口内对数据进行聚合
public static class CountAggregator implements AggregateFunction<Tuple2<String, Long>, Long, Tuple2<String, Long>> {
@Override
public Long createAccumulator() {
return 0L;
}
@Override
public Long add(Tuple2<String, Long> value, Long accumulator) {
// 窗口内每来一条数据，执行一次累加
return accumulator + 1;
}
@Override
public Tuple2<String, Long> getResult(Long accumulator) {
// 返回最终结果
return Tuple2.of("PhoneNumber", accumulator);
}
@Override
public Long merge(Long a, Long b) {
// 在会话窗口中合并累加器的逻辑（在滚动窗口中不会使用到）
return a + b;
}
}
}
上述代码中，我们首先创建了一个执行环境 StreamExecutionEnvironment，然后定义了输入数据流 inputStream，其中每个元素是一个包含电话号码和时间戳的元组。
接下来，我们使用 FilterByOccurrences 过滤函数对数据进行过滤，将出现次数超过阈值（此处设为10）的电话号码筛选出来。然后，我们按照电话号码进行分组，使用滚动窗口 TumblingProcessingTimeWindows 来划分每个窗口，窗口大小设置为1小时。
在窗口内部，我们使用自定义的 CountAggregator 聚合函数来对数据进行聚合，即统计每个电话号码在窗口内出现的次数。最后，我们输出聚合结果到标准输出，通过 print() 方法展示结果。
通过 socketTextStream 方法从指定的 localhost:9999 地址接收数据流。然后，我们使用 map 方法解析数据流，将每行数据拆分成电话号码和时间字段的元组。接着，我们使用 keyBy 方法按照电话号码进行分组，并使用 timeWindow 方法定义一个1小时的时间窗口。然后，我们使用 filter 方法过滤出在一个小时内的数据，并使用 apply 方法计算每个号码在该时间窗口内的出现次数。最后，我们使用 filter 方法过滤出出现次数大于等于10次的号码，并使用 print 方法打印输出结果。
引用c知道，如有帮助，望采纳
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class PhoneNumberProcessor {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 从socket接收数据流
DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
// 解析数据流，获取电话号码和时间字段
DataStream<Tuple2<String, Long>> parsedStream = inputStream.map(line -> {
String[] fields = line.split(",");
String phoneNumber = fields[0];
Long timestamp = Long.parseLong(fields[1]);
return Tuple2.of(phoneNumber, timestamp);
});
// 按照电话号码分组，计算每个号码在一个小时内出现的次数
DataStream<Tuple2<String, Integer>> countStream = parsedStream
.keyBy(0)
.timeWindow(Time.of(1, TimeUnit.HOURS))
.filter(new FilterFunction<Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public boolean filter(Tuple2<String, Long> value) throws Exception {
return value.f1 >= System.currentTimeMillis() - TimeUnit.HOURS.toMillis(1);
}
})
.apply((key, window, records, out) -> out.collect(Tuple2.of(key, records.size())));
// 过滤出出现次数大于等于10次的号码并输出
DataStream<Tuple2<String, Integer>> output = countStream.filter(tuple -> tuple.f1 >= 10);
// 打印输出结果
output.print();
// 执行任务
env.execute("PhoneNumberProcessor");
}
}
Apache Flink是一个基于流处理的分布式计算框架，可用于实时数据处理、大数据批处理、实时分析、图形计算等领域。在实时数据处理中，Flink可以用来分析、处理、转换和聚合来自不同数据源的高速数据流。本文将介绍如何使用Flink来处理一个小时内出现10次以上的电话号码。
在Flink中，我们需要定义一个数据流来作为输入。在本例中，我们可以用一个文本文件来模拟实时数据源。“data.txt”文件中包含了一系列电话号码，每行一个号码。我们通过Java代码将该文件中的数据读取进来并转换成一个Flink数据流。
// 创建一个执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 从文件中读取数据，并将数据转换成一个数据流
DataStream<String> phoneNumbers = env.readTextFile("data.txt");
在进行数据处理之前，我们需要对电话号码进行预处理。对于这个例子而言，我们需要对每个电话号码进行计数，以便找出出现10次以上的号码。因此，我们需要对电话号码进行分组和计数操作。首先，我们可以对电话号码进行映射操作，把每个号码映射成一个Tuple2。Tuple2的第一个元素是电话号码本身，第二个元素是计数器，初始值为1。
// 将电话号码映射成一个Tuple2，其中第一个元素为电话号码，第二个元素为计数器
DataStream<Tuple2<String, Integer>> phoneNumbersWithCount = phoneNumbers
.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> map(String phoneNumber) throws Exception {
return new Tuple2<>(phoneNumber, 1);
}
});
接下来，我们对Tuple2按照电话号码进行分组并进行计数，得到每个号码出现的次数。这里我们使用Flink的keyBy操作对电话号码进行分组，并使用sum操作对计数器进行累加计数。
// 对电话号码进行分组，并对计数器进行累加计数
DataStream<Tuple2<String, Integer>> groupedPhoneNumbersWithCount = phoneNumbersWithCount
.keyBy(0)
.sum(1);
现在，我们已经得到了每个电话号码出现的次数。接下来，我们需要对出现10次以上的电话号码进行输出。我们可以使用Flink的filter操作来筛选出计数器大于等于10的Tuple2，并用print操作将其输出到控制台。
// 筛选出出现10次以上的电话号码，并将其输出到控制台
groupedPhoneNumbersWithCount
.filter(new FilterFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public boolean filter(Tuple2<String, Integer> phoneNumberWithCount) throws Exception {
return phoneNumberWithCount.f1 >= 10;
}
})
.print();
完整代码如下：
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class PhoneNumberCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建一个执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 从文件中读取数据，并将数据转换成一个数据流
DataStream<String> phoneNumbers = env.readTextFile("data.txt");
// 将电话号码映射成一个Tuple2，其中第一个元素为电话号码，第二个元素为计数器
DataStream<Tuple2<String, Integer>> phoneNumbersWithCount = phoneNumbers
.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> map(String phoneNumber) throws Exception {
return new Tuple2<>(phoneNumber, 1);
}
});
// 对电话号码进行分组，并对计数器进行累加计数
DataStream<Tuple2<String, Integer>> groupedPhoneNumbersWithCount = phoneNumbersWithCount
.keyBy(0)
.sum(1);
// 筛选出出现10次以上的电话号码，并将其输出到控制台
groupedPhoneNumbersWithCount
.filter(new FilterFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public boolean filter(Tuple2<String, Integer> phoneNumberWithCount) throws Exception {
return phoneNumberWithCount.f1 >= 10;
}
})
.print();
// 执行程序
env.execute("PhoneNumberCount");
}
}
在上述程序中，我们定义了执行环境，从文件中读取了电话号码数据，并将其转换成了一个Flink数据流。接着，我们使用MapFunction对电话号码进行映射，并使用keyBy和sum对电话号码进行分组和计数。最后，我们使用FilterFunction进行筛选，并用print操作将结果输出到控制台。
对于每个出现10次以上的电话号码，上述程序将打印出其电话号码和出现次数。如果在“data.txt”文件中有一个号码出现了10次或更多，那么程序将输出如下内容：
(PhoneNumber, 10)
如果有多个电话号码出现了10次或更多，那么程序将分别输出它们的电话号码和出现次数。
Flink是一个高性能、分布式的流处理引擎，可以处理各种类型的数据流。在实时数据处理中，Flink已经成为了一个非常受欢迎的框架。Flink可以实现各种实时数据分析任务，包括数据过滤、数据转换、数据聚合等。
在本文中，我们将使用Flink框架来处理一组电话号码数据，并找出其中出现次数超过10次的电话号码，然后将其输出到控制台。为了实现这个任务，我们将使用Flink的DataStream API和窗口函数，下面将详细介绍。
首先，我们需要从外部获取一组电话号码数据，可以使用Flink自带的SocketTextStreamFunction读取数据流。在本例中，我们假设数据已经存储在一个文件中，然后使用FileStreamSource将其读取到DataStream中。
DataStream<String> inputStream = env.readTextFile("/path/to/file");
接下来，我们需要对电话号码进行处理。首先，我们需要对每个电话号码进行计数。可以使用map函数将每个电话号码映射为一个键值对，其中键是电话号码字符串，值为1。然后使用keyBy函数将数据按照电话号码分组，并使用sum函数对每个电话号码进行计数。
DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = inputStream
.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
return new Tuple2<String, Integer>(value, 1);
}
})
.keyBy(0)
.sum(1);
接下来，我们需要过滤出出现次数超过10次的电话号码。可以使用filter函数对每个数据流进行过滤，只保留出现次数超过10次的电话号码。
DataStream<Tuple2<String, Integer>> filtered = counts
.filter(new FilterFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public boolean filter(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
return value.f1 > 10;
}
});
最后，我们需要将过滤出来的电话号码输出到控制台。可以使用print函数将其输出到控制台。
filtered.print();
接下来，我们将使用窗口函数对数据流进行处理。窗口函数可以对数据流中的数据进行分组，并对每个分组内的数据进行聚合。使用窗口函数可以方便的处理一定时间内的数据。在本例中，我们将使用1小时的滚动窗口，对每小时内出现次数超过10次的电话号码进行处理。
DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = inputStream
.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
return new Tuple2<String, Integer>(value, 1);
}
})
.keyBy(0)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(1)))
.sum(1);
DataStream<Tuple2<String, Integer>> filtered = counts
.filter(new FilterFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public boolean filter(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
return value.f1 > 10;
}
});
filtered.print();
在本例中，我们使用TumblingEventTimeWindows函数创建了1小时的滚动窗口，对每小时内的数据进行处理。这样，我们就可以在1小时内找出所有出现次数超过10次的电话号码，并将其输出到控制台。
综上，本文详细介绍了如何使用Flink框架处理一组电话号码数据，并找出其中出现次数超过10次的电话号码，并将其输出到控制台。通过使用DataStream API和窗口函数，我们可以方便的处理实时数据流，并进行各种类型的数据分析任务。
参考newbing
你可以使用Flink的DataStream API来实现对输入数据流的处理。下面是一个示例代码，展示了如何在一个小时内，输出出现10次的电话号码：
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
public class PhoneNumbersProcessor {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 从socket接收数据流，每行数据包含电话号码和时间，使用空格分隔
DataStream<String> inputDataStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
// 将输入数据流转换为Tuple2<电话号码, 时间>的格式
DataStream<Tuple2<String, Long>> phoneNumbersStream = inputDataStream
.map(line -> {
String[] fields = line.split(" ");
String phoneNumber = fields[0];
long timestamp = Long.parseLong(fields[1]);
return Tuple2.of(phoneNumber, timestamp);
});
// 在一个小时的滚动窗口内，统计每个电话号码的出现次数，并筛选出出现次数大于等于10的电话号码
DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = phoneNumbersStream
.keyBy(0)
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.hours(1)))
.apply(new PhoneNumberCountFunction())
.filter(new PhoneNumberCountFilter(10));
// 输出结果
resultStream.print();
// 执行任务
env.execute("Phone Numbers Processor");
}
public static class PhoneNumberCountFunction implements org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction<Tuple2<String, Long>, Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow> {
@Override
public void apply(String key, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Long>> input, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
int count = Iterables.size(input);
out.collect(Tuple2.of(key, count));
}
}
public static class PhoneNumberCountFilter implements FilterFunction<Tuple2<String, Integer>> {
private final int threshold;
public PhoneNumberCountFilter(int threshold) {
this.threshold = threshold;
}
@Override
public boolean filter(Tuple2<String, Integer> value) {
return value.f1 >= threshold;
}
}
}
在上述代码中，我们首先创建了一个StreamExecutionEnvironment对象，并从socket接收数据流。然后，我们将输入数据流转换为Tuple2<电话号码, 时间>的格式。接下来，我们使用keyBy将数据流按照电话号码进行分组，并使用TumblingProcessingTimeWindows定义一个小时的滚动窗口。在窗口内，我们使用apply函数计算每个电话号码的出现次数，并使用filter函数筛选出出现次数大于等于10的电话号码。最后，我们将结果输出到控制台。