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练习: 窗口分析 (每小时小费)

“每小时小费”练习的任务是确定每小时赚取最多小费的司机。 最简单的方法是通过两个步骤来解决这个问题：首先使用一个小时长的窗口来计算每个司机在一小时内的总小费，然后从该窗口结果流中找到每小时总小费最多的司机。

请注意，该程序应使用事件时间（event time）。

输入数据

本练习的输入数据是由出租车车费流生成器生成的 TaxiFare 事件流。

TaxiFareGenerator 用时间戳和水位线（watermark）注解生成的 DataStream<TaxiFare>。 因此，无需提供自定义的时间戳和水印分配器即可正确使用事件时间。

期望输出

所希望的结果是每小时产生一个 Tuple3<Long, Long, Float> 记录的数据流。 这个记录（Tuple3<Long, Long, Float>）应包含该小时结束时的时间戳（对应三元组的第一个元素）、 该小时内获得小费最多的司机的 driverId（对应三元组的第二个元素）以及他的实际小费总数（对应三元组的第三个元素））。

结果流应打印到标准输出。

入门指南

ℹ️ 最好在 IDE 的 flink-training 项目中找到这些类，而不是使用本节中源文件的链接。

练习相关类

• Java: org.apache.flink.training.exercises.hourlytips.HourlyTipsExercise
• Scala: org.apache.flink.training.exercises.hourlytips.scala.HourlyTipsExercise

测试

• Java: org.apache.flink.training.exercises.hourlytips.HourlyTipsTest
• Scala: org.apache.flink.training.exercises.hourlytips.scala.HourlyTipsTest

实现提示

程序结构

请注意，可以将一组时间窗口逐个级联，只要时间帧兼容（第二组窗口的持续时间需要是第一组的倍数）。 因此，首先可以得到一个由 driverId 键值分隔的具有一小时窗口的初始数据集，并使用它来创建一个 (endOfHourTimestamp，driverId，totalTips) 流。 然后使用另一个一小时窗口（该窗口不是用键值分隔的），从第一个窗口中查找具有最大 totalTips 的记录。

相关文档

• 窗口
• 参阅窗口聚合操作章节

参考解决方案

项目中提供了参考解决方案：

• Java: org.apache.flink.training.solutions.hourlytips.HourlyTipsSolution
• Scala: org.apache.flink.training.solutions.hourlytips.scala.HourlyTipsSolution

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练习讨论: 窗口分析 (每小时小费)

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