Apache flink 无法使用WindowsStream.apply（）函数应用WindowFunction

我对使用ApacheFlink和Scala还比较陌生，我刚刚掌握了一些基本功能。我在尝试实现自定义的

WindowFunction

时遇到了麻烦

问题是，当我尝试实现自定义的

WindowFunction

时，IDE在“.apply（）”函数上给出了一个错误

Cannot resolve symbol apply

Unspecified value parameters: foldFunction: (NotInferedR, Data.Fingerprint) => NotInferedR, windowFunction: (Tuple, TimeWindow, Iterable[NotInferedR], Collector[NotInferedR]) => Unit 
Unspecified value parameters: foldFunction: FoldFunction[Data.Fingerprint, NotInferedR], function: WindowFunction[NotInferedR, NotInferedR, Tuple, TimeWindow] 
Unspecified value parameters: function: WindowFunction[Data.Fingerprint, NotInferedR, Tuple, TimeWindow] 
Unspecified value parameters: windowFunction: (Tuple, TimeWindow, Iterable[Data.Fingerprint], Collector[NotInferedR]) => Unit 

Type mismatch, expected: (Tuple, TimeWindow, Iterable[Data.Fingerprint], Collector[NotInferedR]) => Unit, actual: DataTimeWindow.DataWindow 
Type mismatch, expected: WindowFunction[Data.Fingerprint, NotInferedR, Tuple, TimeWindow], actual: DataTimeWindow.DataWindow

这是我的代码：

val test = hashMap
      .keyBy("hash")
      .timeWindow(Time.minutes(1))
      .apply(new DataWindow())

这是

窗口函数

：

class DataWindow extends WindowFunction[Data.Fingerprint, String, String, TimeWindow]  {

    override def apply(key: String,
                       window: TimeWindow,
                       input: Iterable[Fingerprint],
                       out: Collector[String]) {

      out.collect("helo")
    }
  }

---

我认为问题在于

WindowFunction

的第三个类型参数，即键的类型。由于您将

keyBy

方法中的键声明为字符串（

keyBy（“hash”）

），因此无法在编译时确定键的类型。有两个选项可以解决此问题：

使用

keyBy

中的

KeySelector

函数提取密钥（类似于

keyBy（x:FingerPrint=>x.hash）

）。

KeySelector

函数的返回类型在编译时已知，因此您可以使用键入的

WindowFunction

将

WindowFunction

的第三个类型参数的类型更改为

Tuple

Tuple

是由

keyBy

提取的密钥的通用持有者。在您的情况下，它将是一个

Tuple1

，可以通过

Tuple1.f0

访问哈希字符串

---

您好@fabian，我添加了

keyBy（（x:Data.Fingerprint）=>x.hash）

，在我的“数据窗口”类中，我将

String

更改为

Tuple1[String]

，但我遇到了相同的问题。您是同时做了这两个更改还是一个接一个地尝试了这两个更改？如果更改

密钥提取程序

，则应将密钥类型保留为

字符串

。我尝试了这两种解决方案。我解决了此问题，我需要导入

org.apache.flink.streaming.api.scala.function.WindowFunction

not

org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction

感谢@fabian在这个问题上花点时间。谢谢Flinkoob@FabianHueske是否有任何方法可以在错误中给出其他提示或更改导入？这真令人困惑