可以使用 Flink 的 KeyedStream 对数据进行分组,然后使用 window 或者 process function 来控制数据按照指定的顺序进行处理。
例如,如果你想按照事件时间对数据进行排序,可以先通过 assignTimestampsAndWatermarks 方法为数据分配事件时间,并设置一个 watermark generator 来生成 watermark。然后,可以使用 keyBy 方法将数据流按照某个 key 进行分组,接着使用 window 方法对每个分组内的数据进行窗口化操作,最后在窗口内使用 process function 进行排序或者其他计算。
以下是一个基本示例:
java DataStream stream = ...; stream .assignTimestampsAndWatermarks(new MyTimestampExtractor()) .keyBy(event -> event.getKey()) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) .process(new MyProcessFunction()); 其中,MyEvent 表示数据类型,event.getKey() 表示按照哪个 key 进行分组,MyTimestampExtractor 是一个实现了 AssignerWithPeriodicWatermarks 接口的自定义类,用于从数据中提取事件时间信息和生成 watermark,TumblingEventTimeWindows 表示使用事件时间进行滚动窗口操作,Time.seconds(10) 表示窗口大小为 10 秒,MyProcessFunction 是一个实现了 ProcessWindowFunction 接口的自定义类,用于对每个窗口内的数据进行处理。
在 MyProcessFunction 类中,你可以实现自己的逻辑,例如利用 Iterable 参数获取窗口内的所有数据并进行排序,然后输出结果。
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