大佬们，请教一下，Flink的Cumulate Windows怎么每次只输出有变化的数据，而不是全部

Flink的Cumulative Windows（累加窗口）是指在滑动窗口中，每次将最新的数据添加到窗口中，并计算窗口中所有数据的累积结果。在Cumulative Windows中，每次计算都会输出所有窗口中的数据，因此您可能无法仅输出有变化的数据。

如果您希望在Cumulative Windows中仅输出有变化的数据，您可以使用增量聚合函数。增量聚合函数是指在每次计算时，仅计算窗口中新增的数据，而不用重新计算整个窗口中的所有数据。

在Flink中，您可以使用增量聚合函数来优化Cumulative Windows的计算。具体地，您可以使用AggregateFunction接口中的accumulate()方法来处理每个输入元素并更新聚合结果，然后使用retract()方法来反向处理每个输入元素并撤销聚合结果。这样，您就可以逐步累加窗口中的数据，并仅在有变化时输出聚合结果。

以下是一个使用增量聚合函数实现Cumulative Windows的示例代码：

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

DataStream<Tuple2<String, Integer>> input = env.addSource(new MySource());

// 使用TumblingEventTimeWindows定义滑动窗口
// 每5个元素计算一次窗口结果
input.keyBy(0)
     .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
     .aggregate(new MyAggregateFunction())
     .print();

env.execute();

}

// 自定义增量聚合函数 public static class MyAggregateFunction implements AggregateFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<String, Integer>> {

@Override
public Tuple2<Integer, Integer> createAccumulator() {
    return new Tuple2<>(0, 0);
}

@Override
public Tuple2<Integer, Integer> add(Tuple2<String, Integer> value, Tuple2<Integer, Integer> accumulator) {
    return new Tuple2<>(accumulator.f0 + 1, accumulator.f1 + value.f1);
}

@Override
public Tuple2<String, Integer> getResult(Tuple2<Integer, Integer> accumulator) {
    return new Tuple2<>("cumulative", accumulator.f1);
}

@Override
public Tuple2<Integer, Integer> merge(Tuple2<Integer, Integer> a, Tuple2<Integer, Integer> b) {
    return new Tuple2<>(a.f0 + b.f0, a.f1 + b.f1);
}

// 反向处理每个输入元素并撤销聚合结果
public void retract(Tuple2<String, Integer> value, Tuple2<Integer, Integer> accumulator) {
    if (accumulator.f0 > 0) {
        accumulator.f0 -= 1;
        accumulator.f1 -= value.f1;
    }
}

} 在这个示例中，我们首先定义了一个滑动窗口，并使用自定义的增量聚合函数来计算窗口中的累积结果。在增量聚合函数中，我们使用accumulate()方法来处理每个输入元素并更新聚合结果，然后使用retract()方法来反向处理每个输入元素并撤销聚合结果。这样，我们就可以逐步累加窗口中的数据，并仅在有变化时输出聚合结果。

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