Apache flink “是什么意思？”；键控数据流上的滚动还原；数据流缩减函数

我试图理解关键数据流上的“滚动”reduce

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我有一个场景，我想忽略某些在特定时间到达的消息。例如，第一个事件->中间事件->最后一个事件，我只想捕获第一个和最后一个事件，并想从流中跳过/删除中间事件。重要的是，它应该基于一些关键。。在我的情况下，它不会发生时，我申请关键

滚动减速器可能不是您想要的。它将一个元素作为状态保存。每当接收到新元素时，它会对存储的元素和新元素应用一个

reduce功能

。函数的结果将被发出并更新状态。此运算符没有结束元素的概念，并且始终具有状态并等待下一个元素处理

我认为有状态的

FlatMapFunction

或

ProcessFunction

将是适合您的用例的正确方法。函数将开始元素存储为状态，并等待结束元素到达。一旦接收到它，就发出start和end元素并清除状态

整个计划可能如下所示：

val stream[Event] = ...
val startEnd[(Event, Event)] = stream
  .keyBy(yourKey)
  .flatMap(yourStatefulFunction)

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第一个事件和最后一个事件之间没有直接的区别，我需要使用时间圈（时间是动态因素）来计算它。有些消息的键x有t时间，有些消息的键Y有t2时间延迟。正如你所建议的，我正在寻找@