cumulate累加函数输出问题

为实现每分钟仅输出当前小窗口中计算数据的结果，且避免之前窗口的计算结果在后续窗口中重复输出，您可以采用以下策略：

1. 使用滑动窗口与累加器：

   • 利用Flink的滑动窗口功能，可以设置窗口长度（例如1分钟）和滑动步长也为1分钟，确保每个窗口的数据只被处理一次。
   • 在KeyedProcessFunction中，使用累加器（如ValueState）来存储当前窗口内的累加值，并在每个窗口结束时通过onTimer回调方法输出该窗口的累加结果。

2. 重置累加状态：

   • 在onTimer方法内，在输出累加结果后，需要重置累加器的状态以准备下一个窗口的计算。这可以通过直接更新累加器的值为初始值（如0）来实现，确保不会携带之前窗口的累加结果到新窗口。

3. 精确控制Timer触发时机：

   • 确保注册的Timer精确对应每个窗口的结束时间点，避免因Timer设置不当导致数据跨窗口累积。参考示例代码中的做法，正确计算并注册每个窗口结束时刻的Timer。

4. 避免数据混淆：

   • 确保在处理Element和处理Timer事件时逻辑清晰，特别是在累加和输出数据时，要区分当前窗口的数据与历史窗口的数据，避免混合输出。

5. 代码示例（基于提供的参考资料调整）:

   DataStream<Tuple2<String, Long>> sum = inputs
      .keyBy(input -> input.f0)
      .process(new KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, Long>, Tuple2<String, Long>>() {
          private ValueState<Long> sumState;
   
          @Override
          public void open(Configuration parameters) throws Exception {
              super.open(parameters);
              sumState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("sum", Long.class));
          }
   
          @Override
          public void processElement(Tuple2<String, Long> value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {
              long timestamp = value.f1; // 假设第二个字段是事件时间
              long windowSize = 60 * 1000L; // 1分钟窗口大小
              long windowEnd = getWindowStartWithOffset(timestamp, 0, windowSize) + windowSize;
              ctx.timerService().registerEventTimeTimer(windowEnd);
              sumState.update(sumState.value() == null ? value.f1 : sumState.value() + value.f1);
          }
   
          @Override
          public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {
              out.collect(new Tuple2<>(ctx.getCurrentKey(), sumState.value()));
              sumState.update(0L); // 重置累加器为0准备下一个窗口
              ctx.timerService().registerEventTimeTimer(timestamp + 60 * 1000L); // 注册下一个窗口的Timer
          }
      });
   

通过上述方法，您可以确保系统仅输出每个窗口的独立计算结果，而不会将之前窗口的计算结果累加到后续窗口中。