【Flink实战系列】Flink累加器的使用(accumulator)_flink accumulator

Flink的Accumulator即累加器，与Saprk Accumulator 的应用场景差不多，都能很好地观察task在运行期间的数据变化
可以在Flink job任务中的算子函数中操作累加器，但是只能在任务执行结束之后才能获得累加器的最终结果。spark的累加器用法.

Flink中累加器的用法非常的简单:

1：创建累加器：      val acc = new IntCounter();

2：注册累加器：      getRuntimeContext().addAccumulator("accumulator", acc );

3：使用累加器：       this.acc.add(1);

4：获取累加器的结果：  myJobExecutionResult.getAccumulatorResult("accumulator")

下面看一个完整的demo:

package flink
 
import org.apache.flink.api.common.accumulators.IntCounter
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction
import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.configuration.Configuration
 
/**
  * Flink的累加器使用
  */
object flinkBatch {
  de