FLINK基础（91）: DS算子与窗口（5）单流算子(4)REDUCE

REDUCE

KeyedStream → DataStream

reduce算子是滚动聚合的泛化实现。它将一个ReduceFunction应用到了一个KeyedStream上面去。reduce算子将会把每一个输入事件和当前已经reduce出来的值做聚合计算。reduce操作不会改变流的事件类型。输出流数据类型和输入流数据类型是一样的。

对分组数据进行处理更为通用的方法是使用reduce算子。

上图展示了reduce算子的原理：reduce在按照同一个Key分组的数据流上生效，它接受两个输入，生成一个输出，即两两合一地进行汇总操作，生成一个同类型的新元素。

reduce函数可以通过实现接口ReduceFunction来创建一个类。ReduceFunction接口定义了reduce()方法，此方法接收两个输入事件，输入一个相同类型的事件。

// T: the element type
ReduceFunction[T]
    > reduce(T, T): T

下面的例子，流根据传感器ID分流，然后计算每个传感器的当前最大温度值。

scala version

val maxTempPerSensor = keyed.reduce((r1, r2) => r1.temperature.max(r2.temperature))

java version

DataStream<SensorReading> maxTempPerSensor = keyed
        .reduce((r1, r2) -> {
            if (r1.temperature > r2.temperature) {
                return r1;
            } else {
                return r2;
            }
        });

reduce作为滚动聚合的泛化实现，同样也要针对每一个key保存状态。因为状态从来不会清空，所以我们需要将reduce算子应用在一个有限key的流上。

实例二：

case class Score(name: String, course: String, score: Int)

val dataStream: DataStream[Score] = senv.fromElements(
  Score("Li", "English", 90), Score("Wang", "English", 88), Score("Li", "Math", 85),
  Score("Wang", "Math", 92), Score("Liu", "Math", 91), Score("Liu", "English", 87))

class MyReduceFunction() extends ReduceFunction[Score] {
  // reduce 接受两个输入，生成一个同类型的新的输出
  override def reduce(s1: Score, s2: Score): Score = {
    Score(s1.name, "Sum", s1.score + s2.score)
  }
}

val sumReduceFunctionStream = dataStream
      .keyBy("name")
      .reduce(new MyReduceFunction)

使用Lambda表达式更简洁一些：

val sumLambdaStream = dataStream
      .keyBy("name")
      .reduce((s1, s2) => Score(s1.name, "Sum", s1.score + s2.score))