Flink 数据源是kafka ， 一条流数据是设备的作业指令进度数据（多次更新），如何解决？

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<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
        "topic_name",
        new SimpleStringSchema(),
        properties);
DataStream<String> 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<JobProgress> jobProgressStream = stream.map(new MapFunction<String, JobProgress>() {
    @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<Tuple2<String, Integer>> totalProgress = jobProgressStream
        .keyBy(jobProgress > jobProgress.getDeviceId())
        .map(new MapFunction<JobProgress, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> 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。