在Apache Flink中实现词频统计的代码可能如下：
首先，你需要创建输入源，在这个例子中，我们将直接使用字符串数组。然后，我们会使用flatMap函数来分割字符串为单词，并使用map函数来把每个单词转化为<String, Integer>键值对。最后，我们会使用reduce函数来把所有的<String, Integer>键值对合并，得到每个单词的总数。
这是一个简单的实现示例：
import org.apache.flink.apimon.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.apimon.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.vironment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment();
String[] text = {"hello", "world", "hello", "flink", "word", "count", "flink"};
DataStream<String> textStream = env.fromElements(text);
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCount = textStream
.flatMap(new Tokenizer()) // 分词并转为<String, Integer>键值对
.map(new Converter()) // 转为<String, Integer>键值对并计数
.keyBy(0) // 按单词分组
.reduce((word1, word2) -> new Tuple2<>(word1.f0, word1.f1 + word2.f1)); // 计数累加
wordCount.print(); // 打印结果
ute(); // 执行任务
}
}
其中，Tokenizer和Converter这两个函数的实现可能如下：
string字符串转化数组
public class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
// 分词并将每个单词转为<String, Integer>键值对
for (String word : value.split("\\s+")) {
llect(new Tuple2<>(word, 1));
}
}
}
public class Converter implements MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public Tuple2<String, Integer> map(String value) {
// 转为<String, Integer>键值对并计数为1
return new Tuple2<>(value, 1);
}
}

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