[Filnk] 关于合并的keyed stream的sink问题

在处理这种需求时，可以使用Apache Flink的窗口聚合和联接（Join）操作来实现。具体步骤如下：

1. 定义窗口: 首先，确保两条Keyed Stream使用了相同的窗口分配器（WindowAssigner），比如滑动窗口（SlidingWindows）或滚动窗口（TumblingWindows），以保证它们在同一时间窗口上对齐。

2. 聚合计算: 对于每条流，你已经实现了根据userid聚合求点击数(click)和曝光数(show)的操作，即分别对两个流应用了.keyBy("userid")后跟.sum(1)。

3. 窗口联接: 为了将这两个聚合结果按照userid合并到同一个记录中，你可以使用Flink的WindowJoin操作。这要求你在两个流上都应用相同的窗口策略，然后使用join操作将它们联接到一起。

以下是一个简化的示例代码框架，展示如何实现这一过程：

import org.apache.flink.api.common.functions.JoinFunction;
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 MergeClickAndViewCount {

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

        // 假设clicks和shows分别是代表点击流和曝光流的DataStream
        DataStream<ClickEvent> clicks = ...; // 点击事件流
        DataStream<ViewEvent> shows = ...; // 曝光事件流

        // 定义相同的时间窗口，例如这里使用5分钟滚动窗口
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> clickAgg = clicks
                .keyBy(event -> event.getUserId())
                .timeWindow(Time.minutes(5))
                .sum("click");

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> showAgg = shows
                .keyBy(event -> event.getUserId())
                .timeWindow(Time.minutes(5))
                .sum("show");

        // 使用window join将两个流按userid和窗口期联接起来
        DataStream<Tuple3<String, Integer, Integer>> result = clickAgg
                .join(showAgg)
                .where(tuple -> tuple.f0) // 使用第一个字段（userid）作为联接键
                .equalTo(tuple -> tuple.f0)
                .window(org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow.of(Time.minutes(5)))
                .apply(new JoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple3<String, Integer, Integer>>() {
                    @Override
                    public Tuple3<String, Integer, Integer> join(Tuple2<String, Integer> click, Tuple2<String, Integer> show) throws Exception {
                        return new Tuple3<>(click.f0, click.f1, show.f1);
                    }
                });

        // 将结果sink到数据库
        result.addSink(new YourDatabaseSinkFunction()); // 实现具体的sink逻辑到DB

        env.execute("Merge Click and Show Count");
    }
}

// 假定的事件类
class ClickEvent {
    String getUserId() { ... } // 返回userid
    Integer getClick() { ... } // 返回点击次数，默认为1
}

class ViewEvent {
    String getUserId() { ... } // 返回userid
    Integer getShow() { ... } // 返回曝光次数，默认为1
}

请注意，上述代码是基于Apache Flink API的一个简化示例，实际应用中你需要根据你的具体数据类型和业务逻辑进行调整。特别是YourDatabaseSinkFunction需要你自己实现，它负责将处理后的数据写入到数据库中。