Scala 如何在ApacheFlink中实现窗口功能？

各位,， 我有一个卡夫卡主题源，我用一分钟的时间把它分组。 我想在该窗口中做的是使用SQL中的窗口函数创建新列，例如我想使用

• （除以）的总和（金额）
• 计数（用户）超过（分区）
• （按分区）上的行数（）

我可以将数据流函数用于这些操作吗？或

如何操作kafka数据将其转换为DataTable并使用sqlQuery？

目的地是卡夫卡的另一个主题

val-stream=senv
.addSource（新的FlinkKafkaConsumer[String]（“flink”，新的SimpleStringSchema（），属性））

我试过这么做

val tableA = tableEnv.fromDataStream(stream, 'user, 'product, 'amount)

但是我得到了下面的错误

Exception in thread "main" org.apache.flink.table.api.ValidationException: Too many fields referenced from an atomic type.

测试数据

1,"beer",3
1,"beer",1
2,"beer",3
3,"diaper",4
4,"diaper",1
5,"diaper",5
6,"rubber",2

查询示例

选择
用户、产品、数量、，
计数（用户）超过（按产品划分）作为计数产品
从表中；

预期业绩

1,"beer",3,3
1,"beer",1,3
2,"beer",3,3
3,"diaper",4,3
4,"diaper",1,3
5,"diaper",5,3
6,"rubber",2,1

---

您需要将字符串解析为字段，然后重命名它们

val env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val tEnv=StreamTableEnvironment.create（env）
val stream=env.fromElements（“1，啤酒，3”，
“1，啤酒，1”，“2，啤酒，3”，“3，尿布，4”，“4，尿布，1”，“5，尿布，5”，“6，橡胶，2”）；
val parsed=stream.map（x=>{
val arr=x.split（“，”）
（arr（0）.toInt，arr（1），arr（2）.toInt）
})
val tableA=tEnv.fromDataStream（解析后，$“_1”作为“用户”；$“_2”作为“产品”；$“_3”作为“金额”）
//示例查询
val result=tEnv.sqlQuery（s“从$tableA中选择用户、产品、金额”）
val rs=result.toAppendStream[（Int，String，Int）]
rs.print（）

我不确定如何在Flink SQL中实现所需的窗口函数。或者，它可以在简单的Flink中实现，如下所示：

parsed.keyBy（x=>x.\u 2）//按产品id设置密钥。
.window（TumblingEventTimeWindows.of（时间毫秒（2）））
.process（新的ProcessWindowFunction[
（Int，String，Int），（Int，String，Int，Int），String，TimeWindow
]() {
覆盖def进程（键：字符串，上下文：上下文，
元素：Iterable[（Int，String，Int）]，
输出：收集器[（Int，String，Int，Int）]：单位={
val lst=elements.toList
lst.foreach（x=>out.collect（（x._1，x._2，x._3，lst.size）））
}
})
.print（）

请发布一个来自Kafka的数据示例。同时发布您想要实现的SQL查询。您的流是字符串类型，您正在尝试从中访问字段。这解释了您的异常情况。

从原子类型引用的字段太多。

您好，查询是：选择用户、产品、金额、计数（用户）超过（按产品划分）作为表中的count_product；如何应用该方案以便将其转换为表？谢谢！我使用了DataStream（解析为'user'，product'，amount）

flink_streaming_scala_2.11

的语法，该库包含：

StreamExecutionEnvironment

类。“重写def进程（）”使我出错，告诉我方法“进程”不覆盖任何内容当您删除

进程

方法时会发生什么？问题是什么？