07-Flink 规约函数和 aggreagte 的区别

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键控流（Keyed Streams）reduce 和 aggregate 的区别。

操作定义与功能：

• reduce：reduce 操作是将两个输入元素合并为一个元素的操作。在 Flink 中，当应用于键控流时，reduce 操作会将具有相同键的两个元素合并为一个，直到每个键只对应一个元素为止。这个过程是迭代的，即每次迭代都将上一步的结果与当前元素合并。
• aggregate：aggregate 操作是将多个输入元素转化为单个元素的操作，但它与 reduce 的主要区别在于其可以处理多个元素，而不仅仅是两个。在 Flink 中，aggregate 操作通常是通过实现 AggregateFunction 接口来定义的，它允许用户自定义聚合逻辑，以实现对一组键的元素的聚合计算。

处理逻辑：

• reduce：处理逻辑相对简单，主要关注两个元素之间的合并操作。在 Flink 中，可以使用 KeyedStream.reduce() 方法来应用 reduce 操作，并传入一个实现了 ReduceFunction 接口的函数，该函数定义了如何合并两个元素。
• aggregate：处理逻辑更加灵活和复杂，因为它可以处理多个元素。在 Flink 中，可以使用 KeyedStream.aggregate() 方法来应用 aggregate 操作，并传入一个实现了 AggregateFunction 接口的函数，该函数定义了如何对一组元素进行聚合计算。

结果输出：

• reduce：由于 reduce 操作是迭代的，并且每次迭代都将上一步的结果与当前元素合并，因此最终输出将是一个包含单个元素的流，每个键对应一个元素。
• aggregate：aggregate 操作的结果取决于用户定义的聚合逻辑。通常，它会输出一个包含聚合结果的流，其中每个键对应一个聚合结果。这个结果可以是一个简单的值（如计数、总和等），也可以是一个更复杂的对象（如直方图、统计信息等）。

适用场景：

• reduce：适用于简单的、基于两个元素之间的合并操作的场景，如累加、求最大值等。
• aggregate：适用于需要更复杂的聚合计算的场景，如计算平均值、中位数、众数等，或者需要对多个元素进行更复杂的组合或转换的场景。

总结来说，Flink中的reduce和aggregate操作在键控流处理中扮演着不同的角色。reduce关注于两个元素之间的合并操作，而aggregate则提供更灵活的聚合计算功能，可以处理多个元素并返回更复杂的聚合结果。在实际应用中，应根据具体需求选择合适的操作来处理数据