背景

对于web网站，我们一般会有这样的需求，实时的计算出来当天网站的uv，尽可能快的展示出来。今天我们就讲一下基于java的set集合做一下实时uv的统计。

简易需求：

• 实时计算出当天零点截止到当前时间各个端(android,ios,h6)下的uv
• 每秒钟更新一次统计结果

案例讲解

模拟source

首先我们模拟生成一下最简单的数据，生成一个flink的二元组Tuple2.分别表示分类和用户id

 public static class MySource implements SourceFunction>{
  private volatile boolean isRunning = true;
  String category[] = {"Android", "IOS", "H5"};
  @Override
  public void run(SourceContext> ctx) throws Exception{
   while (isRunning){
    Thread.sleep(10);
    //具体是哪个端的用户
    String type = category[(int) (Math.random() * (category.length))];
    //随机生成10000以内的int类型数据作为userid
    int userid = (int) (Math.random() * 10000);
    ctx.collect(Tuple2.of(type, userid));
   }
  }
  @Override
  public void cancel(){
   isRunning = false;
  }
 }

定义窗口

接下来我们定义一个周期是一天的滑动窗口，因为我们要每秒钟输出窗口的数据，所以我们紧接着窗口定义了一个1秒的触发器。

DataStream> dataStream = env.addSource(new MySource());
    dataStream.keyBy(0).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.days(1), Time.hours(-8)))
              .trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(1)))
              .aggregate(new MyAggregate(),new WindowResult())
              .print();

自定义聚合算子

接下来我们自定义一个聚合算子来实现该功能。

对于聚合算子的理解可以参考这个文章：

https://mp.weixin.qq.com/s/ZCWexNGzhSchRpxipa1x-g

 public static class MyAggregate
   implements AggregateFunction,Set,Integer>{
  @Override
  public Set createAccumulator(){
   return new HashSet<>();
  }
  @Override
  public Set add(Tuple2 value, Set accumulator){
   accumulator.add(value.f1);
   return accumulator;
  }
  @Override
  public Integer getResult(Set accumulator){
   return accumulator.size();
  }
  @Override
  public Set merge(Set a, Set b){
   a.addAll(b);
   return a;
  }
 }

处理输出结果

我们这里将结果输出到控制台，实际的生产中我们可以将数据写入redis或者hbase等。

1> Result{, dateTime='2020-06-21 19:23:30'type='IOS', uv=136}
2> Result{, dateTime='2020-06-21 19:23:30'type='Android', uv=150}
1> Result{, dateTime='2020-06-21 19:23:30'type='H5', uv=134}
1> Result{, dateTime='2020-06-21 19:23:31'type='IOS', uv=164}
2> Result{, dateTime='2020-06-21 19:23:31'type='Android', uv=177}
1> Result{, dateTime='2020-06-21 19:23:31'type='H5', uv=167}
2> Result{, dateTime='2020-06-21 19:23:32'type='Android', uv=205}
1> Result{, dateTime='2020-06-21 19:23:32'type='IOS', uv=193}
1> Result{, dateTime='2020-06-21 19:23:32'type='H5', uv=198}