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请搭建一个Flink应用程序开发的项目环境,项目名称为flinktask,请编写一个单例对象:FlinkTask4,实现如下流数据处理要求: (1) 构建一个样例类:UserLogin,属性字段包括:userId: Long, userName: String, loginTime: Long,分别代表用户id,用户名称和登录时间。 (2) 读取kafka的login_log主题数据,将数据映射为UserLogin对象。 (3) 只过滤出用户id为:12878的数据 (4) 分配单调递增的时间戳为:loginTime (5) 要求使用事件时间和滚动窗口统计该用户每天登录次数,输出格式为:时间窗口开始, 时间窗口结束, 用户ID, 用户名称, 登录次数。例如: 2022-03-23 00:00:00, 2022-03-24 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-03-25 00:00:00, 2022-03-26 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-04-18 00:00:00, 2022-04-19 00:00:00, 12878, 刘雷, 2 (6) 要求使用自定义窗口处理函数来实现用户每天登录次数的累计。创建一个类:LoginProcessWindowFunction继承ProcessWindowFunction

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理解问题请搭建一个Flink应用程序开发的项目环境,项目名称为flinktask,请编写一个单例对象:FlinkTask4,实现如下流数据处理要求: (1) 构建一个样例类:UserLogin,属性字段包括:userId: Long, userName: String, loginTime: Long,分别代表用户id,用户名称和登录时间。 (2) 读取kafka的login_log主题数据,将数据映射为UserLogin对象。 (3) 只过滤出用户id为:12878的数据 (4) 分配单调递增的时间戳为:loginTime (5) 要求使用事件时间和滚动窗口统计该用户每天登录次数,输出格式为:时间窗口开始, 时间窗口结束, 用户ID, 用户名称, 登录次数。例如: 2022-03-23 00:00:00, 2022-03-24 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-03-25 00:00:00, 2022-03-26 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-04-18 00:00:00, 2022-04-19 00:00:00, 12878, 刘雷, 2 (6) 要求使用自定义窗口处理函数来实现用户每天登录次数的累计。创建一个类:LoginProcessWindowFunction继承ProcessWindowFunction

已完成理解请搭建一个Flink应用程序开发的项目环境,项目名称为flinktask,请编写一个单例对象:FlinkTask4,实现如下流数据处理要求: (1) 构建一个样例类:UserLogin,属性字段包括:userId: Long, userName: String, loginTime: Long,分别代表用户id,用户名称和登录时间。 (2) 读取kafka的login_log主题数据,将数据映射为UserLogin对象。 (3) 只过滤出用户id为:12878的数据 (4) 分配单调递增的时间戳为:loginTime (5) 要求使用事件时间和滚动窗口统计该用户每天登录次数,输出格式为:时间窗口开始, 时间窗口结束, 用户ID, 用户名称, 登录次数。例如: 2022-03-23 00:00:00, 2022-03-24 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-03-25 00:00:00, 2022-03-26 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-04-18 00:00:00, 2022-04-19 00:00:00, 12878, 刘雷, 2 (6) 要求使用自定义窗口处理函数来实现用户每天登录次数的累计。创建一个类:LoginProcessWindowFunction继承ProcessWindowFunction

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要搭建一个Flink应用程序开发的项目环境,并实现指定的流数据处理要求,可以按照以下步骤进行:

1. 环境准备与项目创建

首先,需要在本地或集群环境中搭建Flink执行环境,Flink可以运行在Linux、Windows和Mac OS上3。接着,使用IDEA创建一个新的Maven项目,命名为flinktask。由于Flink没有直接的archetype,需要手动添加相关依赖和配置15

2. 理解Flink的API和编程模型

在开发前,需要理解Flink的API和编程模型4。Flink由多个组件组成,包括DataStream API、DataSet API等。

3. 编写Flink程序

3.1 定义样例类UserLogin

public class UserLogin {
    public Long userId;
    public String userName;
    public Long loginTime;

    // 构造函数、getter和setter省略
}

3.2 编写单例对象FlinkTask4

public class FlinkTask4 {
    // 单例模式实现省略
}

3.3 读取Kafka数据

使用Flink提供的Kafka连接器来读取login_log主题数据,并将其映射为UserLogin对象。

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "kafka服务器地址");
properties.setProperty("group.id", "test");

FlinkKafkaConsumer<UserLogin> myConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
    "login_log",
    new SimpleStringSchema(),
    properties
);

3.4 数据过滤

过滤出userId为12878的数据。

DataStream<UserLogin> filteredStream = stream
    .filter(userLogin -> userLogin.userId == 12878);

3.5 时间戳分配与窗口处理

使用Flink的时间戳分配器和滚动窗口来统计每天的登录次数。

DataStream<UserLogin> withTimestamps = filteredStream.assignTimestampsAndWatermarks(
    WatermarkStrategy
        .<UserLogin>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(0))
        .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.loginTime)
);

DataStream<WindowedOutput> windowedStream = withTimestamps
    .keyBy(UserLogin::getUserId)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.days(1)))
    .aggregate(new LoginCountAggregator());

3.6 自定义窗口处理函数

创建LoginProcessWindowFunction类,继承ProcessWindowFunction<UserLogin, WindowedOutput, TimeWindow>,实现用户每天登录次数的累计。

public class LoginProcessWindowFunction extends ProcessWindowFunction<UserLogin, WindowedOutput, TimeWindow> {
    @Override
    public void process(
        KeyedWindowedContext<UserLogin, TimeWindow> context,
        Iterable<UserLogin> elements,
        Collector<WindowedOutput> out) {
        // 实现窗口处理逻辑
    }
}

4. 运行测试

最后,编写完Flink程序后,可以通过命令行方式或Web UI界面提交运行开发的Flink应用程序67

5. 输出格式

确保输出格式符合要求,例如:

2022-03-23 00:00:00, 2022-03-24 00:00:00, 12878, 刘雷, 1

请注意,上述代码仅为示例,具体实现需要根据Flink的API和编程模型进行调整。同时,需要根据实际的Kafka配置和Flink版本进行适配。28

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请搭建一个Flink应用程序开发的项目环境,项目名称为flinktask,请编写一个单例对象:FlinkTask4,实现如下流数据处理要求: (1) 构建一个样例类:UserLogin,属性字段包括:userId: Long, userName: String, loginTime: Long,分别代表用户id,用户名称和登录时间。 (2) 读取kafka的login_log主题数据,将数据映射为UserLogin对象。 (3) 只过滤出用户id为:12878的数据 (4) 分配单调递增的时间戳为:loginTime (5) 要求使用事件时间和滚动窗口统计该用户每天登录次数,输出格式为:时间窗口开始, 时间窗口结束, 用户ID, 用户名称, 登录次数。例如: 2022-03-23 00:00:00, 2022-03-24 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-03-25 00:00:00, 2022-03-26 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-04-18 00:00:00, 2022-04-19 00:00:00, 12878, 刘雷, 2 (6) 要求使用自定义窗口处理函数来实现用户每天登录次数的累计。创建一个类:LoginProcessWindowFunction继承ProcessWindowFunction
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请搭建一个Flink应用程序开发的项目环境,项目名称为flinktask,请编写一个单例对象:FlinkTask4,实现如下流数据处理要求: (1) 构建一个样例类:UserLogin,属性字段包括:userId: Long, userName: String, loginTime: Long,分别代表用户id,用户名称和登录时间。 (2) 读取kafka的login_log主题数据,将数据映射为UserLogin对象。 (3) 只过滤出用户id为:12878的数据 (4) 分配单调递增的时间戳为:loginTime (5) 要求使用事件时间和滚动窗口统计该用户每天登录次数,输出格式为:时间窗口开始, 时间窗口结束, 用户ID, 用户名称, 登录次数。例如: 2022-03-23 00:00:00, 2022-03-24 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-03-25 00:00:00, 2022-03-26 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-04-18 00:00:00, 2022-04-19 00:00:00, 12878, 刘雷, 2 (6) 要求使用自定义窗口处理函数来实现用户每天登录次数的累计。创建一个类:LoginProcessWindowFunction继承ProcessWindowFunction
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