1.美图
2.概述
TopN 的需求场景不管是在离线计算还是实时计算都是比较常见的，例如电商中计算热门销售商品、广告计算中点击数前N的广告、搜索中计算搜索次数前N的搜索词。topN又分为全局topN、分组topN, 比喻说热门销售商品可以直接按照各个商品的销售总额排序，也可以先按照地域分组然后对各个地域下各个商品的销售总额排序。本篇以热门销售商品为例，实时统计每10min内各个地域维度下销售额top10的商品。
这个需求可以分解为以下几个步骤：
- 提取数据中订单时间为事件时间
- 按照区域+商品为维度，统计每个10min中的销售额
- 按照区域为维度，统计该区域的top10 销售额的商品
3.时间提取
数据源类型是Kafka, 数据为订单数据包含：订单id、订单时间、商品id、区域id、订单金额（包含用户Id在这里省略）
case class Order(orderId: String, orderTime: Long, gdsId: String, amount: Double, areaId: String)
我们这里统计的每10min内的数据，希望按照真实的订单时间统计，那么使用事件时间EventTime,考虑到可能存在数据乱序问题，允许最大延时为30s
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