Flink根据配置实时计算热门商品TopN

通过本文你将学到：

1.如何通过Broadcast广播的形式，关联配置文件2如何使用 Flink 灵活的 Window API3.何时需要用到 State，以及如何使用4.如何使用 ProcessFunction 实现 TopN 功能

业务场景

    实时根据运营人员前端配置的商品id，监控商品id在黄金广告位最近一小时销量的销量情况，发现销量差的商品id及时下线调整，发现销量好的商品扩大曝光力度和广告力度。 

数据准备

简化版kafka实时流流	
{"userId":"11","itemId":"0001"}	
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简化板前端运营人员配置的商品itemId	
0001	
0002	
0003

计算流程梳理

    运营人员监控的itemId会存入在mysql中，本次为了简化，直接读取的text文件

整体思路梳理	
1，读取运营人员想要监控的itemId	
2，把想要监控的itemId通过广播的形式广播出去	
3，kafka读取订单数据，过滤哪些商品订单是运营想要监控的itemId	
4，实时计算topN