Flink编程练习（一）

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Flink编程练习，NYC出租车数据

环境配置

本项目参考这里，setup。

• 首先确保已经下载好flink依赖，并从Github下载代码。

• 下载依赖数据，这里依赖的是纽约出租车数据，可以使用命令行下载：

  • wget http://training.data-artisans.com/trainingData/nycTaxiRides.gz
    wget http://training.data-artisans.com/trainingData/nycTaxiFares.gz
    

由于本项目使用java编译，而源文件有scala，为了忽略scala的错误，这里需要指定scala的SDK：

项目

数据设置

使用IDEA打开该maven项目，首先需要找到依赖的文件路径：

可以在ExerciseBase类中找到依赖的出租车数据文件路径并修改：

这里使用的是出租车的 event-time

Taxi Ride Cleansing

在utils类中，可以找到GeoUtils，这是用来检测该GPS点数据是否在纽约市内，具体实现参考isInNYC(float lon, float lat)函数。

RideCleansingExercise

若直接运行com/dataartisans/flinktraining/exercises/datastream_java/basics/RideCleansingExercise.java，会报错，其错误是在NYCFilter中：

这里的MissingSolutionException未定义，需要自己实现：

RideCleansingTest

在RideCleansingTest中定义了该类的测试类，我们可以每个函数逐步运行：

仔细查看，这里测试了两个函数，分别是测试指定GPS点是否在NYC中，每次将运行的结果与真实结果进行比较（assertEquals），并判断是否相等。

如何test

• 由于该文件由RideCleansingExercise和RideCleansingSolution组成，且exercise是我们需要处理的类，Solution是正确的类，因此我们要对两个类进行比较。
• 这里使用javaExercise和javaSolution分别指向这两个类的main函数，并执行RunApp方法：
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• 其中，RunApp又调用了execute方法，这里才是真正执行的函数：
  • 
• 在每个测试类中，我们发现其加入source的方法都一样，如果未指定输入源（ExerciseBase.rides），则将所有的数据作为数据源；这里我们已经指定了特定的GPS点作为数据源。
• 这里会将执行了filter函数的值进行返回，并与grandtruth进行比较。

Revise

• 知道错误以后，我们就应该修改之前RideCleansingExercise类中的filter方法，其实就是使用isinNYC函数，返回一个bool类型：

• private static class NYCFilter implements FilterFunction<TaxiRide> {
  
  		@Override
  		public boolean filter(TaxiRide taxiRide) throws Exception {
  			return GeoUtils.isInNYC(taxiRide.startLon, taxiRide.startLat) &&
  					GeoUtils.isInNYC(taxiRide.endLon, taxiRide.endLat);
  		}
  	}
  

• 再次运行该类，可以得到在NYC的所有GPS点：

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