1. Flink数据源是kafka，设备作业指令进度数据频繁更新，问题有多棘手？ 2. 解决Flink数据源为kafka的设备作业指令进度数据多次更新的方案有哪些？

在处理Flink流数据时，如果数据源是Kafka，且一条流数据是设备的作业指令进度数据（多次更新），可以采用以下步骤来解决：

1、定义数据模型

需要定义一个数据模型来表示设备的作业指令进度数据，可以使用Java或Scala编写一个简单的类，包含设备ID、作业指令和进度等属性。

public class JobProgress {    
    private String deviceId;    
    private String jobInstruction;    
    private int progress;    
    // 构造函数、getter和setter方法
}

2、创建Kafka消费者

使用Flink的Kafka连接器创建一个Kafka消费者，用于从Kafka中读取设备的作业指令进度数据。

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "test");
FlinkKafkaConsumer kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic_name", new SimpleStringSchema(), properties);
DataStream stream = env.addSource(kafkaConsumer);

3、反序列化数据

将Kafka中读取的字符串数据反序列化为JobProgress对象。

DataStream jobProgressStream = stream.map(new MapFunction() {    
    @Override    
    public JobProgress map(String value) throws Exception {        
        // 解析字符串为JobProgress对象        
        // 可以使用JSON库或其他方式进行解析        
        return new JobProgress(...);    
}});

4、处理数据

对设备的作业指令进度数据进行处理，例如计算每个设备的总进度、平均值等。

DataStream> totalProgress = jobProgressStream        
    .keyBy(jobProgress -> jobProgress.getDeviceId())        
    .map(new MapFunction>() {            
        @Override            
        public Tuple2 map(JobProgress jobProgress) throws Exception {                
            return new Tuple2<>(jobProgress.getDeviceId(), jobProgress.getProgress());            
        }        
    })        
    .sum(1);

5、输出结果

将处理后的结果输出到其他系统或存储中，例如打印到控制台或写入到数据库。

totalProgress.print();

6、执行Flink程序

启动Flink程序并执行数据处理流程。

env.execute("Flink Kafka Example");

通过以上步骤，可以实现从Kafka中读取设备的作业指令进度数据，并进行相应的处理和输出。

如果你在使用Flink处理流数据时遇到了问题，欢迎留言讨论。

希望以上内容对你有所帮助，欢迎关注我的其他内容，点赞并感谢观看！

本文链接：https://www.24zzc.com/news/171433729272034.html