2024年5月1日发(作者：)
Flink开窗函数Sum的使用
Flink是一个开源的分布式流处理框架，它提供了许多窗口函数来处理数据流。Sum函数是
其中的一个窗口函数，它可以用来计算数据流中某个字段的总和。本文将介绍如何在Flink
中使用Sum函数。
一、Sum函数的基本用法
Sum函数可以用于DataStream和KeyedStream，它可以计算指定字段的总和。下面是一个示
例代码：
```
DataStream> dataStream = ...;
(0)
.window((s(5)))
.sum(1);
```
上述代码中，我们首先对数据流进行了keyBy操作，然后使用TumblingProcessingTimeWind
ows窗口函数将数据流分成了5秒的窗口。最后，我们使用Sum函数计算了第二个字段的总
和。
二、Sum函数的高级用法
除了基本用法外，Sum函数还有一些高级用法，例如：
1. 支持多个字段的计算
```
DataStream> dataStream = ...;
(0)
.window((s(5)))
.sum(1, 2);
```
上述代码中，我们对一个包含三个字段的数据流进行了keyBy操作，然后使用TumblingProc
essingTimeWindows窗口函数将数据流分成了5秒的窗口。最后，我们使用Sum函数计算了
第二个和第三个字段的总和。
2. 支持自定义计算函数
Sum函数还支持自定义计算函数，例如：
```
public class CustomSumFunction extends SumFunction {
@Override
public Integer add(Integer value1, Integer value2) {
return value1 + value2;
}
}
DataStream> dataStream = ...;
(0)
.window((s(5)))
.apply(new CustomSumFunction());
```
上述代码中，我们自定义了一个计算函数CustomSumFunction，它继承了SumFunction类，
并重写了add方法。最后，我们使用apply方法将自定义的计算函数应用到数据流中。
三、Sum函数的实际应用
Sum函数在实际应用中非常常见，例如：
1. 统计用户的订单总金额
假设我们有一个包含用户ID和订单金额的数据流，我们可以使用Sum函数来统计每个用户
的订单总金额，例如：
```
DataStream> orderStream = ...;
(0)
.window(((1)))
.sum(1)
.print();
```
上述代码中，我们对订单数据流进行了keyBy操作，并使用TumblingProcessingTimeWindow
s窗口函数将数据流分成了1小时的窗口。最后，我们使用Sum函数计算了订单金额的总和
，并打印出来。
2. 统计每个省份的销售总量
假设我们有一个包含省份、商品和销售量的数据流，我们可以使用Sum函数来统计每个省
份的销售总量，例如：
```
DataStream> salesStream = ...;
(0)
.window(((1)))
.sum(2)
.print();
```
上述代码中，我们对销售数据流进行了keyBy操作，并使用TumblingProcessingTimeWindow
s窗口函数将数据流分成了1天的窗口。最后，我们使用Sum函数计算了销售量的总和，并
打印出来。
结论
在Flink中，Sum函数是一个非常常用的窗口函数，它可以用来计算数据流中某个字段的总
和。除了基本用法外，Sum函数还支持多个字段的计算和自定义计算函数。在实际应用中
，Sum函数可以用来统计订单总金额、销售总量等数据。
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