使用Flink进行股票计算

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股票平均价格计算

代码详解

这四个类一起实现了对股票平均价格的计算处理，并展示了Apache Flink在实时流处理中的应用。

类名	功能
Stock	表示股票交易数据的实体类
StockStream	创建流处理环境，读取股票交易数据，并计算每分钟股票平均价格的类
ResultWindowFunction	汇总每分钟内股票平均价格的计算结果，并输出为字符串的类
AvgStockAggregateFunction	计算每个股票代码在每分钟内的平均交易价格的类

`Stock`

股票价格的实体类

根据数据来看： US2.AAPL,20200108,093003,297.260000000,100

可以分析为

股票名字	交易日期	交易时间	股票价格	股票数量
`US2.AAPL`	`20200108`	`093003`	`297.260000000`	`100`

那么定义一个股票实体类

`StockStream`

首先，定义了一个名为 StockStream 的类，并在该类中定义了一个 main 方法作为程序的入口点。

在 main 方法中，首先获取了一个 StreamExecutionEnvironment 对象，这是 Flink 流处理的上下文环境。

然后，使用 readTextFile 方法从一个名为 "input/stock.txt" 的文本文件中读取数据，返回一个 DataStreamSource<String> 对象。

接着，使用 map 方法将每一行字符串转换为 Stock 对象，并使用 assignTimestampsAndWatermarks 方法为每个事件分配时间戳和水印。

然后，使用 keyBy 方法按照股票代码进行分组，返回一个 KeyedStream<Stock, String> 对象。

接着，使用 window 方法定义了一个滚动窗口，窗口大小为 60 秒，然后使用 aggregate 方法聚合窗口内的数据，这里传入了 AvgStockAggregateFunction 和 ResultWindowFunction 两个函数，前者用于计算平均价格，后者用于格式化输出。

最后，使用 print 方法将结果打印到控制台，然后调用 StreamExecutionEnvironment 的 execute 方法启动流处理。

parseTimeToSeconds 是一个辅助方法，用于将形式为 "HHmmss" 的时间字符串解析为一天中的秒数。

这个程序的主要目的是读取股票数据，按照股票代码进行分组，然后在每个 60 秒的窗口内计算每种股票的平均价格，并打印到控制台。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();：获取 Flink 流处理的环境。

env.setParallelism(1);：这是设置并行度为 1，设置在一个线程中或者后续输出到一个同一个文件中。

DataStreamSource<String> source = env.readTextFile("input/stock.txt");：这是从一个名为 "input/stock.txt" 的文本文件中读取数据，返回一个 DataStreamSource<String> 对象。每一行字符串就是一个数据项。

DataStream<Stock> stockStream = source.map(...)：这是将每一行字符串转换为 Stock 对象。转换的逻辑是先将字符串按照逗号分割，然后取出各个字段的值，创建 Stock 对象。

.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Stock>forMonotonousTimestamps()...)：这是为每个事件分配时间戳和水印。时间戳是事件的发生时间，水印是用于处理事件时间乱序的机制。

KeyedStream<Stock, String> keyedStream = stockStream.keyBy((KeySelector<Stock, String>) Stock::getStockCode);：这是按照股票代码进行分组，返回一个 KeyedStream<Stock, String> 对象。每个股票代码对应的所有 Stock 对象会被分到同一个组。

SingleOutputStreamOperator<String> result = keyedStream.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(60)))...：这是定义了一个滚动窗口，窗口大小为 60 秒，然后聚合窗口内的数据。这里传入了 AvgStockAggregateFunction 和 ResultWindowFunction 两个函数，前者用于计算平均价格，后者用于格式化输出。

result.print();：将结果打印到控制台。

result.writeAsText("output/avgStock.txt")：将平均价格写入到avgStock.txt文件内。

private static long parseTimeToSeconds(String time) {...}：这是一个辅助方法，用于将形式为 "HHmmss" 的时间字符串解析为一天中的秒数。这个方法被assignTimestampsAndWatermarks 方法调用，用于分配时间戳。

`ResultWindowFunction`

定义了一个名为 ResultWindowFunction 的类，这个类实现了 WindowFunction 接口。

接口的四个类型参数分别代表：

输入类型	输出类型	键类型	窗口类型
Double	String	String	TimeWindow

在这个类中，实现了 apply 方法，这是窗口函数的核心方法，它会在每个窗口结束时被调用。方法参数包括：

键	窗口	输入数据	输出收集器
s	window	input (Double 类型迭代器)	out

在 apply 方法中，首先获取了输入数据的第一个元素作为平均价格，然后通过输出收集器 out 发出一个格式化的字符串，这个字符串包含了股票代码和平均价格。

`AvgStockAggregateFunction`

这个代码定义了一个名为 AvgStockAggregateFunction 的聚合函数，该函数用于计算股票的平均价格。

首先，这个类实现了 AggregateFunction 接口，这个接口有三个类型参数：

输入类型	累加器类型	输出类型
Stock	Tuple2<Double, Integer>	Double

在这个类中，实现了 AggregateFunction 接口的五个方法：

createAccumulator()：创建一个新的累加器，这里是一个包含两个元素的元组，第一个元素是总价格（初始化为 0.0），第二个元素是总数量（初始化为 0）。

add(Stock value, Tuple2<Double, Integer> accumulator)：将输入数据添加到累加器，这里是将股票的价格乘以数量加到总价格上，将股票的数量加到总数量上。

getResult(Tuple2<Double, Integer> accumulator)：从累加器获取结果，这里是计算平均价格，即总价格除以总数量。

merge(Tuple2<Double, Integer> a, Tuple2<Double, Integer> b)：合并两个累加器，这里是将两个累加器的总价格和总数量分别相加。

流程文档

本文主要介绍如何使用Apache Flink的AggregateFunction接口实现对股票平均价格的计算。整个流程包括读取股票交易数据，对数据进行处理和聚合，最后输出每个股票代码在每分钟内的平均交易价格。

1. 创建流处理环境

首先，我们需要创建一个StreamExecutionEnvironment对象，这是所有Flink程序的基础。然后，设置并行度为1，表示程序的并行级别。

2. 读取数据

使用env.readTextFile方法从文本文件中读取数据。这里我们假设数据文件名为"input/stock.txt"。

3. 数据处理

接着，使用map函数将读取的每行数据转换为Stock对象，并使用assignTimestampsAndWatermarks方法分配时间戳和水印。其中，我们使用了WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps策略，表示事件时间戳是单调递增的。

4. 数据分区

使用keyBy方法按照股票代码进行分区，这样每个股票代码的数据都会被分到同一个分区进行处理。

5. 数据聚合

在每个分区上，我们定义一个滑动窗口，窗口大小为60秒，然后使用AggregateFunction进行聚合计算。我们定义了一个AvgStockAggregateFunction，用于计算每个股票代码的平均价格。

6. 结果输出

最后，我们将计算结果打印出来，并执行任务。

以上就是使用AggregateFunction计算股票平均价格的整个流程。通过这个流程，我们可以实时计算每个股票代码在每分钟内的平均交易价格，为股票交易提供有价值的信息。