flink DataStream 如何实现count数量计算并排重。

在Apache Flink中，如果您希望直接使用DataStream API来实现与上述Table API及SQL查询相同的功能，即计算每个(a, b)组合下c的去重计数，您可以利用Flink的KeyedStream和窗口函数或者ProcessFunction来完成这个任务。以下是一个示例代码，展示如何直接使用DataStream API实现：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
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;

public class DistinctCountExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 假设这是您的DataStream
        DataStream<String> rawStream = ...; // 您需要从某个源头读取数据并创建DataStream

        // 将原始数据流映射为Tuple3<a, b, c>
        DataStream<Tuple3<String, String, String>> mappedStream = rawStream.map(new MapFunction<String, Tuple3<String, String, String>>() {
            @Override
            public Tuple3<String, String, String> map(String value) throws Exception {
                // 这里根据实际数据格式解析value为Tuple3，例如"1,2,3" -> Tuple3.of("1", "2", "3")
                return ...;
            }
        });

        // 将数据按a和b分组，并对每个组内的c进行去重计数
        DataStream<Tuple3<String, String, Long>> resultStream = mappedStream
                .keyBy(0, 1) // 根据a和b键控分组
                .timeWindow(Time.seconds(10)) // 设置一个时间窗口，根据实际情况调整
                .process(new DistinctCountProcessFunction()); // 自定义处理函数来计算去重计数

        resultStream.print(); // 打印结果或进一步处理

        env.execute("Distinct Count Example");
    }

    // 自定义ProcessFunction来计算每个窗口内c的去重数量
    public static class DistinctCountProcessFunction extends ProcessWindowFunction<Tuple3<String, String, String>, Tuple3<String, String, Long>, Tuple2<String, String>, TimeWindow> {
        @Override
        public void process(Tuple2<String, String> key, Context context, Iterable<Tuple3<String, String, String>> elements, Collector<Tuple3<String, String, Long>> out) throws Exception {
            Set<String> distinctCs = new HashSet<>();
            for (Tuple3<String, String, String> element : elements) {
                distinctCs.add(element.f2);
            }
            out.collect(new Tuple3<>(key.f0, key.f1, (long) distinctCs.size()));
        }
    }
}

这段代码首先将原始DataStream转换为包含(a, b, c)元组的DataStream，然后通过keyBy(0, 1)按a和b进行分组，并在一个时间窗口内（这里以10秒为例）使用自定义的DistinctCountProcessFunction来统计每个组内c的去重数量。请注意，根据您的具体需求，您可能需要调整时间窗口的大小或类型（如滑动窗口等）。