Flink对有界流进行全局窗口排序的解决方法

在Flink中，我们可以使用以下步骤对有界流进行全局窗口排序：

1. 创建有界数据流

DataStream<Tuple2<Integer, String>> boundedStream = env.fromElements(
                Tuple2.of(1, "hello"),
                Tuple2.of(2, "world"),
                Tuple2.of(3, "foo"),
                Tuple2.of(4, "bar"),
                Tuple2.of(5, "hello"));

2. 将数据流划分为窗口，并定义窗口大小与间隔

WindowedStream<Tuple2<Integer, String>, String, GlobalWindow> windowedStream = boundedStream
                .keyBy(tuple -> tuple.f1)
                .window(GlobalWindows.create())
                .trigger(PurgingTrigger.of(CountTrigger.of(1)))
                .evictor(TimeEvictor.of(Time.seconds(0)))
                .allowedLateness(Time.seconds(0));

3. 对窗口内的元素进行排序

DataStream<Tuple2<Integer, String>> resultStream = windowedStream
                .apply(new WindowFunction<Tuple2<Integer, String>, Tuple2<Integer, String>, String, GlobalWindow>() {
                    @Override
                    public void apply(String key, GlobalWindow window, Iterable<Tuple2<Integer, String>> input, Collector<Tuple2<Integer, String>> out) throws Exception {
                        List<Tuple2<Integer, String>> list = new ArrayList<>();
                        input.forEach(list::add);
                        list.sort(Comparator.comparingInt(o -> o.f0));
                        list.forEach(out::collect);
                    }
                });

在这个例子中，我们使用了Flink中自带的全局窗口GlobalWindows，并且使用了触发器PurgingTrigger.of(CountTrigger.of(1))，使得每个元素都会被严格地划分到窗口中，同时我们也定义了一个TimeEvictor.of(Time.seconds(0))，保证窗口内不会有过期的元素。最后我们对每个窗口内的元素按照f0字段进行了排序。

完整的