用户自定义函数
大多数操作都需要用户定义的函数。本节列出了如何指定这些函数的不同方法。我们还涵盖了累加器，它可以用来深入了解您的Flink应用。
Lambda函数
在前面的例子中已经看到，所有的操作都接受lambda函数来描述操作。
val data: DataSet[String] = // [...]
data.filter { _.startsWith("http://") }
val data: DataSet[Int] = // [...]
data.reduce { (i1,i2) => i1 + i2 }
// or
data.reduce { _ + _ }
富函数
所有以lambda函数作为参数的变换都可以以富函数作为参数。例如，我们可以不使用
data.map { x => x.toInt }
你可以写
class MyMapFunction extends RichMapFunction[String, Int] {
def map(in: String):Int = { in.toInt }
};
并将该函数传递给地图变换。
data.map(new MyMapFunction())
富函数也可以定义为匿名类。
data.map (new RichMapFunction[String, Int] {
def map(in: String):Int = { in.toInt }
})
丰富的函数除了提供用户定义的函数（map、reduce等）外，还提供了四个方法：open、close、getRuntimeContext和setRuntimeContext。这些方法对于为函数设置参数（参见Passing Parameters to Functions）、创建和最终确定局部状态、访问广播变量（参见Broadcast Variables）、访问运行时信息（如累加器和计数器）以及迭代信息（参见Iterations）非常有用。
累加器和计数器
累积器是一个简单的构造，有一个加法运算和一个最终的累积结果，在工作结束后就可以使用。
最直接的累加器是一个计数器，你可以使用Accumulator.add(V值)方法对它进行增量。你可以使用Accumulator.add(V值)方法来增加它。在作业结束时，Flink将对所有部分结果进行加总（合并），并将结果发送给客户端。累积器在调试期间或如果你快速想了解更多的数据时是很有用的。
Flink目前有以下内置的累加器。它们每个都实现了Accumulator接口。
- IntCounter、LongCounter和DoubleCounter。请看下面一个使用计数器的例子。
- 直方图。一个离散数量的直方块的直方图实现。在内部，它只是一个从Integer到Integer的映射。你可以用它来计算值的分布，例如字数程序的每行字数分布。
如何使用累加器
首先，你必须在你想使用它的地方，在用户定义的转换函数中创建一个累加器对象（这里是一个计数器）。
private IntCounter numLines = new IntCounter();
其次，你必须注册累加器对象，通常是在富函数的open()方法中。在这里你还要定义名称。
getRuntimeContext().addAccumulator("num-lines", this.numLines);
现在你可以在操作函数的任何地方使用累加器，包括在open()和close()方法中。
this.numLines.add(1);
整体结果将存储在JobExecutionResult对象中，该对象由执行环境的execute()方法返回（目前只有在执行等待作业完成的情况下才有效）。
myJobExecutionResult.getAccumulatorResult("num-lines")
所有的累加器在每个作业中共享一个命名空间。因此你可以在你的工作的不同操作函数中使用同一个累加器。Flink会在内部合并所有同名的累加器。
关于累加器和迭代的说明。目前，累加器的结果只有在整个作业结束后才会出现。我们计划在下一次迭代中也能获得上一次迭代的结果。你可以使用Aggregators来计算每次迭代的统计数据，并根据这些统计数据来终止迭代。
自定义累加器
要实现你自己的累加器，你只需要编写你的累加器接口的实现。如果你认为你的自定义累加器应该和Flink一起发布，请随时创建一个pull request。
你可以选择实现Accumulator或SimpleAccumulator。
Accumulator<V,R>是最灵活的。它为要添加的值定义了一个类型V，为最终结果定义了一个结果类型R。例如，对于一个直方图，V是一个数字，R是一个直方图。SimpleAccumulator适用于两种类型都相同的情况，例如计数器。