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 号码出现的时间戳。
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
注意：1.时间以号码的时间戳为准，不是系统时间
2.使用滚动窗口是不是有临界问题，就是一个窗口出现5次，第二个窗口出现5次，但是这10次出现都在1个小时内
直接flink权威指南有各种
找到个类似的，改给你看看：
可以使用Flink的DataStream API来处理这个问题。以下是一个基本的Java代码示例，可以实现对输入数据流进行处理并输出结果。
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class PhoneNumberProcessor {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建Flink运行环境
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 从数据源中读取数据
DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9090);
// 将输入数据流转换为输出数据流
DataStream<PhoneCall> outputStream = inputStream
.map(new MapFunction<String, PhoneCall>() {
@Override
public PhoneCall map(String value) throws Exception {
String[] fields = value.split("\\|");
long timestamp = Long.parseLong(fields[1]);
return new PhoneCall(fields[0], timestamp);
}
})
.filter(new FilterFunction<PhoneCall>() {
@Override
public boolean filter(PhoneCall phoneCall) throws Exception {
long currentTimestamp = System.currentTimeMillis();
// 当前时间戳
long lastTimestamp = phoneCall.getTimestamp(); // 上一个电话号码出现的时间戳
long interval = currentTimestamp - lastTimestamp;
if (interval >= 600000) { // 1小时
System.out.println("Found " + phoneCall.getPhoneNumber() + " at " +
currentTimestamp + " with " + interval / 1000 + " seconds interval");
}
return true;
}
});
// 输出结果
outputStream.print();
// 执行作业
env.execute("Phone Number Processor");
}
}
// PhoneCall类表示输入数据流中的每一条记录，包括电话号码和出现时间戳
class PhoneCall {
private String phoneNumber;
private long timestamp;
public PhoneCall(String phoneNumber, long timestamp) {
this.phoneNumber = phoneNumber;
this.timestamp = timestamp;
}
// 重写equals方法，以便比较两个PhoneCall对象是否相等
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (obj instanceof PhoneCall) {
PhoneCall other = (PhoneCall) obj;
return this.phoneNumber.equals(other.phoneNumber);
}
return false;
}
// 重写hashCode方法，以便在哈希表中使用
@Override
public int hashCode() {
return phoneNumber.hashCode();
}
}
在这个示例中，首先创建了一个Flink运行环境，并从一个socket文本流中读取输入数据。然后，将输入数据流转换为输出数据流，其中PhoneCall类表示输入数据流中的每一条记录，包括电话号码和出现时间戳。在输出数据流中，使用FilterFunction对每条记录进行过滤，只保留电话号码在一个小时内出现10次的记录。最后，打印输出结果并执行作业。
需要注意的是，这里使用的是滚动窗口，即对于每个电话号码，只保留最近一个小时内出现的记录。这个滚动窗口的大小可以根据实际情况进行调整。另外，为了确保时间戳的准确性，需要确保输入数据流中的时间戳是以秒为单位的。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:package com.hikvision.cms.rvs.common.util;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReferenceFieldUpdater;
/**
* Created by lihong10 on 2017/8/9.
* 一个循环计数器，每天从1开始计数，隔天重置为1。
* 可以创建一个该类的全局对象，然后每次使用时候调用其get方法即可，可以保证线程安全性
*/
public class CircularCounter {
private static final AtomicReferenceFieldUpdater<CircularCounter, AtomicInteger> valueUpdater =
AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(CircularCounter.class, AtomicInteger.class, "value");
//保证内存可见性
private volatile String key;
//保证内存可见性
private volatile AtomicInteger value;
private static final String DATE_PATTERN = "yyyy-MM-dd";
public CircularCounter() {
/**
* 这里将key设置为getCurrentDateString() + "sssssssssss" 是为了测试addAndGet()方法中日期发生变化的情况
* 正常使用应该将key初始化为getCurrentDateString()
*/
this.key = getCurrentDateString() + "sssssssssss";
this.value = new AtomicInteger(0);
}
/**
* 获取计数器加1以后的值
*
* @return
*/
public Integer addAndGet() {
AtomicInteger oldValue = value;
AtomicInteger newInteger = new AtomicInteger(0);
int newVal = -1;
String newDateStr = getCurrentDateString();
//日期一致，计数器加1后返回
if (isDateEquals(newDateStr)) {
newVal = add(1);
return newVal;
}
//日期不一致，保证有一个线程重置技术器
reSet(oldValue, newInteger, newDateStr);
this.key = newDateStr;
//重置后加1返回
newVal = add(1);
return newVal;
}
/**
* 获取计数器的当前值
* @return
*/
public Integer get() {
return value.get();
}
/**
* 判断当前日期与老的日期（也即key成员变量记录的值）是否一致
*
* @return
*/
private boolean isDateEquals(String newDateStr) {
String oldDateStr = key;
if (!isBlank(oldDateStr) && oldDateStr.equals(newDateStr)) {
return true;
}
return false;
}
/**
* 如果日期发生变化，重置计数器，也即将key设置为当前日期，并将value重置为0，重置后才能接着累加，
*/
private void reSet(AtomicInteger oldValue, AtomicInteger newValue, String newDateStr) {
if(valueUpdater.compareAndSet(this, oldValue, newValue)) {
System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + "发现日期发生变化");
}
}
/**
* 获取当前日期字符串
*
* @return
*/
private String getCurrentDateString() {
Date date = new Date();
String newDateStr = new SimpleDateFormat(DATE_PATTERN).format(date);
return newDateStr;
}
/**
* 计数器的值加1。采用CAS保证线程安全性
*
* @param increment
*/
private int add(int increment) {
return value.addAndGet(increment);
}
public static boolean isBlank(CharSequence cs) {
int strLen;
if(cs != null && (strLen = cs.length()) != 0) {
for(int i = 0; i < strLen; ++i) {
if(!Character.isWhitespace(cs.charAt(i))) {
return false;
}
}
return true;
} else {
return true;
}
}
public static void test() {
CircularCounter c = new CircularCounter();
AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
List<Thread> li = new ArrayList<Thread>();
int size = 10;
CountDownLatch latch1 = new CountDownLatch(1);
CountDownLatch latch2 = new CountDownLatch(size);
for (int i = 0; i < size; i++) {
Thread t = new Thread(new CounterRunner(c, latch1, latch2, count), "thread-" + i);
li.add(t);
t.start();
}
System.out.println("start");
latch1.countDown();
try {
latch2.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(count.get());
System.out.println(c.get());
if(count.get() == c.get()) {
System.out.println("该计数器是线程安全的！！！");
}
}
public static void main(String... args) {
for(int i = 0; i < 15; i++) {
test();
}
}
}
/**
* 测试使用的Runnable对象
*/
class CounterRunner implements Runnable {
private CircularCounter counter;
private CountDownLatch latch1;
private CountDownLatch latch2;
private AtomicInteger count;
public CounterRunner(CircularCounter counter, CountDownLatch latch1, CountDownLatch latch2, AtomicInteger count) {
this.latch1 = latch1;
this.latch2 = latch2;
this.counter = counter;
this.count = count;
}
@Override
public void run() {
try {
latch1.await();
System.out.println("****************");
for (int i = 0; i < 20; i++) {
counter.addAndGet();
count.addAndGet(1);
}
latch2.countDown();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}Java编写的滚动窗口应用程序，用于筛选出在一个小时内出现了10次以上的电话号码，并进行输出
引用c知道，可以参考下、
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
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.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
public class PhoneNumCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置使用事件时间
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
// 创建数据流并解析数据
DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = inputStream
.map(line -> line.split(","))
.map(arr -> Tuple2.of(arr[0], 1))
.assignTimestampsAndWatermarks(new CustomTimestampExtractor()) // 自定义时间戳提取器
.keyBy(0)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(1)))
.aggregate(new CountAggregator()); // 自定义聚合函数
resultStream.print();
env.execute("Phone Number Count");
}
// 自定义时间戳提取器
public static class CustomTimestampExtractor implements AssignerWithPeriodicWatermarks<String> {
private long currentTimestamp = Long.MIN_VALUE;
@Override
public long extractTimestamp(String line, long previousElementTimestamp) {
String[] arr = line.split(",");
long eventTimestamp = Long.parseLong(arr[1]);
currentTimestamp = Math.max(eventTimestamp, currentTimestamp);
return eventTimestamp;
}
@Override
public Watermark getCurrentWatermark() {
return new Watermark(currentTimestamp);
}
}
// 自定义聚合函数
public static class CountAggregator implements AggregateFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public Tuple2<String, Integer> createAccumulator() {
return Tuple2.of("", 0);
}
@Override
public Tuple2<String, Integer> add(Tuple2<String, Integer> value, Tuple2<String, Integer> accumulator) {
return Tuple2.of(value.f0, accumulator.f1 + 1);
}
@Override
public Tuple2<String, Integer> getResult(Tuple2<String, Integer> accumulator) {
return accumulator;
}
@Override
public Tuple2<String, Integer> merge(Tuple2<String, Integer> a, Tuple2<String, Integer> b) {
return Tuple2.of(a.f0, a.f1 + b.f1);
}
}
}
可以使用Flink的窗口函数来实现这个逻辑。
首先，需要将数据流按照时间戳进行排序，然后使用时间窗口将数据分组。可以使用Flink的TumblingTimeWindow函数来创建一个滚动窗口，以一个小时为间隔对数据进行分组。
接下来，需要使用MapFunction将每个分组中的电话号码和出现次数进行统计。可以使用Flink的Collectors中的Collectors.counting()函数来计算每个电话号码在窗口中出现的次数。
最后，可以使用FilterFunction过滤出出现次数大于等于10的电话号码，并将它们输出到相应的通道中。
先分组，然后滚动输出
每一次解答都是一次用心理解的过程，期望对你有所帮助。
参考结合AI智能库，如有帮助，恭请采纳。
提供一个思路供你参考，使用Flink的窗口函数来解决这个问题。窗口函数可以将数据流分成不同的窗口，并在每个窗口上执行一些操作。在这个问题中，可以使用滚动窗口来处理数据流，以电话号码为键，以时间戳为值。然后使用window.time TumblingWindow(Time.hours(1))来将数据流分为一个小时的窗口。接下来，可以使用window.trigger(Trigger.accumulationOnWindowElement())来设置触发器，以便在每个窗口中的元素数量达到10时触发窗口。最后，可以使用window.allowedLateness(Time.hours(0))来确保窗口只在时间戳上严格一致。
以下是一个简单的示例：
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.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class FlinkWindowExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 输入数据流
DataStream<Tuple2<String, Long>> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
// 将数据流转换为键值对流，以电话号码为键，以时间戳为值
DataStream<Tuple2<String, Long>> keyValuePairStream = inputStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Long>> collector) {
String[] fields = s.split(",");
String phoneNumber = fields[0];
Long timestamp = Long.parseLong(fields[1]);
collector.collect(new Tuple2<>(phoneNumber, timestamp));
}
});
// 将数据流分为一个小时的窗口
DataStream<Tuple2<String, TimeWindow>> windowStream = keyValuePairStream.keyBy(0)
.timeTumblingWindow(Time.hours(1))
.trigger(Trigger.accumulationOnWindowElement())
.allowedLateness(Time.hours(0));
// 输出窗口中的数据
windowStream.flatMap(new FlatMapFunction<Tuple2<String, TimeWindow>, String>() {
@Override
public void flatMap(Tuple2<String, TimeWindow> tuple, Collector<String> collector) {
collector.collect(tuple.f0 + ": " + tuple.f1);
}
}).print();
env.execute("Flink Window Example");
}
}
参考GPT：
在 Flink 中，可以通过使用滚动窗口和聚合操作来实现对数据流的处理。首先，我们需要定义一个自定义的窗口函数，用于对数据流进行聚合和输出。
以下是一个示例代码，演示了如何在 Flink 中实现上述逻辑：
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.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
public class PhoneNumberAnalysis {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 输入数据流
DataStream<Tuple2<String, Long>> inputStream = ...; // 从数据源获取数据流
// 使用滚动窗口，窗口大小为1小时
DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = inputStream
.keyBy(0) // 按电话号码进行分组
.timeWindow(Time.hours(1)) // 定义滚动窗口，大小为1小时
.aggregate(new CountAggregator()) // 使用自定义的聚合函数，统计每个窗口内的出现次数
.filter(new FilterFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public boolean filter(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
// 过滤出出现次数大于等于10次的电话号码
return value.f1 >= 10;
}
});
// 打印结果
resultStream.print();
// 执行任务
env.execute("PhoneNumberAnalysis");
}
// 自定义聚合函数，用于统计每个窗口内的出现次数
private static class CountAggregator implements AggregateFunction<Tuple2<String, Long>, Integer, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public Integer createAccumulator() {
return 0;
}
@Override
public Integer add(Tuple2<String, Long> value, Integer accumulator) {
return accumulator + 1;
}
@Override
public Tuple2<String, Integer> getResult(Integer accumulator) {
return Tuple2.of(null, accumulator);
}
@Override
public Integer merge(Integer a, Integer b) {
return a + b;
}
}
}
在上述代码中，我们使用 timeWindow(Time.hours(1)) 定义了一个滚动窗口，窗口大小为1小时。然后使用自定义的 CountAggregator 聚合函数，统计每个窗口内电话号码出现的次数。最后，我们使用 filter 操作来过滤出出现次数大于等于10次的电话号码，并打印结果。
需要注意的是，滚动窗口确实会存在临界问题，就是当一个窗口内出现的次数边界恰好在两个窗口之间时，可能会导致数据被分配到不同的窗口中。为了避免这种情况，可以考虑使用滑动窗口或会话窗口，根据具体需求来选择合适的窗口类型。
Moose相场模拟，Cahn-Hilliard方程求解材料表面疏水系数
随着材料科学的不断发展，疏水材料的研究也越来越受到关注。疏水材料在实际应用中有着广泛的应用，比如防水加工、油污清洁等领域。而要提高疏水材料的性能，就需要对材料的表面疏水系数进行研究和优化。其中，相场模拟和Cahn-Hilliard方程是研究材料表面疏水性能的重要工具。
相场模拟是一种数值模拟方法，它使用能量函数来描述系统中不同相的分布和相互作用。相场模拟可以用来研究复杂的相变现象，比如材料的疏水性能。Cahn-Hilliard方程则是相场模拟的基础方程之一，它描述了相场的演化和材料的相变过程。Cahn-Hilliard方程的数值求解可以得到材料的相分布和相互作用能，这些数据可以用来预测材料的物理性质，比如疏水性能。
疏水性是材料表面的一种特殊性质，通常用接触角来描述。接触角越大，材料表面的疏水性能就越好。接触角的大小取决于材料表面的形貌和化学性质。因此，要提高材料的疏水性能，就需要优化材料的表面形貌和化学性质。在这个过程中，相场模拟和Cahn-Hilliard方程可以提供有价值的预测和数据。
在对材料表面疏水性能进行相场模拟时，需要先定义材料的能量函数。一般来说，能量函数包括两部分：一个是相场的自由能，另一个是相互作用能。相场的自由能描述了不同相的分布和相变过程，可以用来预测相变的位置和形态。相互作用能描述了材料表面的化学性质，比如分子间相互作用力和表面能。相互作用能越大，材料表面就越疏水。
Cahn-Hilliard方程的求解过程通常采用有限元方法，把材料表面划分成一些小区域，在每个小区域内求解Cahn-Hilliard方程。在求解过程中，需要考虑材料表面的边界条件和初始条件。边界条件一般是指材料表面的固定温度和化学性质，而初始条件一般是指材料表面的初态分布。
最终，通过相场模拟和Cahn-Hilliard方程的求解，可以得到材料表面的相分布和相互作用能。这些预测数据可以用来优化材料的表面形貌和化学性质，进而提高材料的疏水性能。通过调整材料的表面化学性质，可以增强分子间相互作用力，从而提高材料表面的疏水性。
总之，相场模拟和Cahn-Hilliard方程是研究材料表面疏水性能的重要工具。通过相场模拟和Cahn-Hilliard方程的数值求解，可以得到材料表面的相分布和相互作用能，这些数据可以用来预测材料的物理性质，比如疏水性能。通过调整材料表面的化学性质，可以提高材料的疏水性能，从而实现材料在防水加工、油污清洁等领域的广泛应用。
Apache Flink是一个分布式的流处理引擎，是目前流式计算领域的主流解决方案之一。在Flink中，我们可以使用实时数据流处理的方式实时处理数据，而不需要等待批处理任务完成。Flink内置了很多功能，如窗口计算、状态管理、流处理与批处理的无缝切换等等。
在本文中，我们将使用Flink来实现一个小时内电话号码出现10次及以上的需求。
首先，我们需要确定数据来源。在本例中，我们假设数据源是一个Kafka主题，里面存储了大量的通话记录数据，包括通话时间、通话类型、呼叫人号码、被呼叫人号码等信息。我们需要实时消费这些数据，将号码出现的次数进行计数，并将结果输出到指定的终端或存储系统中。
接下来，我们可以编写Flink应用程序来实现这个需求。首先，我们需要使用Flink Kafka消费者来读取数据源中的数据。代码如下：
FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic-name", new SimpleStringSchema(), properties);
其中，topic-name表示要消费的Kafka主题，SimpleStringSchema()表示消费者使用的反序列化方式（本例中使用的是字符串），properties表示Kafka消费者配置。
接下来，我们需要对数据进行分析，统计每个号码出现的次数。我们可以使用Flink中的keyBy算子将数据按照号码进行分组，然后使用window算子将数据按照时间窗口划分。代码如下：
DataStream<String> dataStream = env.addSource(consumer);
dataStream
.map(new RecordMapper())
.keyBy(Record::getPhoneNumber)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(60)))
.trigger(ContinuousEventTimeTrigger.of(Time.seconds(10)))
.apply(new CountFunction())
.filter(record -> record.getCount() >= 10)
.addSink(new OutputSink());
其中，RecordMapper是一个自定义的MapFunction，用于将字符串数据转化为自定义的Record对象，getPhoneNumber表示获取通话记录中的号码信息，CountFunction是一个自定义的WindowFunction，用于在窗口计算时进行计数操作，并将计算结果封装到一个新的Record对象中，OutputSink是一个自定义的SinkFunction，用于将数据输出到指定的终端或存储系统中。
在上述代码中，我们使用了TumblingEventTimeWindows算子来设置时间窗口为1小时，使用ContinuousEventTimeTrigger算子设置触发器，每隔10秒钟触发一次计算操作。最后，我们使用filter算子将出现次数小于10的号码过滤掉，并将剩余的号码输出到指定的终端或存储系统中。
最后，我们需要将Flink应用程序打包成jar包，并通过Flink的集群管理器进行部署和运行。在运行过程中，Flink会自动进行数据的读取、计算和输出操作，以实现号码出现次数的统计和输出。
在本例中，我们使用了Flink作为流式计算引擎来实现号码出现次数的统计和输出。Flink具有很多优秀的特性和功能，比如窗口计算、状态管理、数据流处理与批处理的无缝切换等等，使得Flink成为一个非常适合大规模数据处理的解决方案。
参考newbing
Flink 提供了一种叫做窗口（Window）的操作，可以用来处理这种基于时间的聚合操作。具体到你的问题，我们需要使用滚动窗口（tumbling window）或者滑动窗口（sliding window）来解决。
首先，我们需要创建一个 Flink 程序，这个程序会读取输入数据流，然后使用窗口函数对数据进行聚合。
以下是一个基本的 Flink 程序示例，使用的是滚动窗口，以电话号码作为 key，时间戳作为时间特征：
import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class FlinkWindowExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.readTextFile("path/to/your/inputfile")
.map(line -> Tuple2.of(line.split(",")[0], line.split(",")[1])) // 将输入的文本数据转换为 Tuple2 类型，包含电话号码和时间戳
.keyBy(0) // 根据电话号码进行分组
.window(Time.hours(1)) // 定义滚动窗口，窗口大小为1小时
.process(new RichFlatMapFunction<Tuple2<String, String>, Tuple2<String, Integer>>() {
private long count = 0L;
private boolean first = true;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
}
@Override
public void flatMap(Tuple2<String, String> value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
if (first) {
first = false;
count = 1;
} else {
count++;
}
if (count == 10) { // 如果出现的次数达到了10次，则输出数据，并将计数器清零
out.collect(new Tuple2<>(value.f0, count));
count = 0;
}
}
})
.print(); // 打印结果
env.execute("Flink Window Example");
}
}