本次的处理中: PCollection 类表示输入数据集合。 ParDo 算子来模拟生成一个随机温度的输入数据集合。 Window 类来将数据分为 1 分钟、5 分钟和 15 分钟的时间窗口。 Combine 算子来求出每个时间窗口内的 max、min 和 avg 温度值。 Filter 算子来找到超过随机温度范围的异常点。 Write 算子来将统计结果写入到指定的输出位置，例如文件或数据库。 ##代码说明 PCollection input = pipeline.apply(TextIO.read().from("input.txt"));//读取输入文件； 需要重新写一个输入的类 在上面的代码中通过缓存写入input。

使用了 Apache Beam 的 TextIO 类来读取输入文件， 并使用 ParDo 算子来解析输入数据，使用 WithTimestamps 算子来为数据分配时间戳， 使用 Window 类来将数据分为 1 分钟、5 分钟和 15 分钟的时间窗口，使用 Combine 算子来计算统计信息，使用 Filter 算子来找到异常点，并使用 TextIO 类来将统计结果写入到输出文件中。 StatisticsFn 的 CombineFn 类，这个类用于计算 1 分钟、5 分钟和 15 分钟时间窗口内的统计信息。 Statistics 的类来存储统计信息，包括最小值、最大值、和值和数据个数。 pipeline.run() 方法来运行整个管道。

输入文件 1582345678901,23.5 1582345688901,24.5 1582345698901,25.5 1582345708901,26.5 1582345718901,27.5 输出文件 1 minute, 1582345678901, 23.5, 23.5, 23.5 1 minute, 1582345688901, 24.5, 24.5, 24.5 1 minute, 1582345698901, 25.5, 25.5, 25.5 1 minute, 1582345708901, 26.5, 26.5, 26.5 1 minute, 1582345718901, 27.5, 27.5, 27.5 5 minutes, 1582345688901, 27.5, 23.5, 25.5 15 minutes, 1582345688901, 27.5, 23.5, 25.5 异常店文件 1582345758901,120.5 1582345768901,110.5 1582345778901,130.5

可以将代码打包 java -jar temperature-statistics.jar --inputFile=input.txt --outputDirectory=output --runner=DirectRunner 可以使用 Apache Beam 提供的其他运行器，例如 DataflowRunner 或 SparkRunner，以在云环境中运行程序。