Flink WordCount，求和是什么时候计算的，在源代码的什么地方？

Flink WordCount是一个经典的示例程序，用于演示基于Flink流式处理框架实现的单词计数功能。在Flink中，求和操作是在数据流的窗口化操作中进行计算的。具体而言，在WordCount程序中，求和操作是在窗口函数中进行计算的。

窗口是对流式数据进行切分和分组的机制，使得我们可以在有限的数据集上进行聚合计算。在WordCount程序中，通常会使用滚动窗口（Tumbling Windows）进行计数，即将数据按照固定的窗口大小进行切分。例如，我们可以将每5个单词作为一个窗口进行计数。

在Flink的WordCount程序中，求和操作发生在窗口函数的apply方法中。在该方法中，程序会遍历窗口中的所有单词，并对它们进行累加求和。具体的源代码如下：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 设置运行环境
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // 从socket读取数据流
    DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);

    // 对数据流进行转换操作，切分单词并计数
    DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = text
        .flatMap(new Tokenizer())
        .keyBy(0)
        .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
        .sum(1);

    // 打印计数结果
    counts.print();

    // 执行程序
    env.execute("Flink WordCount");
}

在上述代码中，sum(1)表示对元组中的第二个元素进行求和操作。也就是说，程序会将窗口中每个单词的计数值进行累加。最后，程序会将计数结果打印出来。

对于Flink WordCount程序，由于其简单易懂的特性，可以广泛应用于各种领域。例如，可以用于实时日志分析、实时监控系统、推荐系统等。腾讯云提供的Flink相关产品包括TencentDB for TDSQL、腾讯云流计算等，可用于支持Flink的数据存储和处理需求。

如果需要了解更多关于Flink WordCount程序的详细信息，可以参考腾讯云Flink官方文档：

• Flink官方文档