在 Flink 中实现流式计算，统计排行榜并将前10名直接展示，其余的用百分比展示，可以通过结合 Flink 的基本数据流操作与窗口函数来实现。下面是如何用 Apache Flink 实现这个功能的简单介绍和示例。

首先，确保你已经设置了Flink环境。

定义事件模型

假设我们有一个简单的事件模型来表示排行榜上的条目。例如：

public class RankingItem {
    public String name; // 条目名称
    public Integer score; // 得分
    
    public RankingItem() {}

    public RankingItem(String name, Integer score) {
        this.name = name;
        this.score = score;
    }

    // Getters, setters, and toString() 方法
}

实现排行榜逻辑

然后，我们需要实现一个处理函数来统计前10名，并且将剩余的条目以百分比形式展示。这通常涉及到对数据流分组、排序和聚合。

这里给出一个大致的框架，它可能需要根据你的具体数据源和逻辑细节进行调整：

DataStream<RankingItem> inputStream = // 初始化你的数据流;

// 使用 KeyedProcessFunction 或其它相关 API 实现自定义逻辑
SingleOutputStreamOperator<RankingResult> resultStream = inputStream
    .keyBy(item -> item.key) // 根据实际情况选择分组键
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // 示例: 滚动时间窗口
    .process(new TopNRankingFunction(10)); // 实现并使用自定义的 TopN 计算函数

// 实现 TopNRankingFunction
public static class TopNRankingFunction extends ProcessWindowFunction<RankingItem, RankingResult, String, TimeWindow> {
    
    private final int topSize;

    public TopNRankingFunction(int topSize) {
        this.topSize = topSize;
    }

    @Override
    public void process(String key, Context context, Iterable<RankingItem> elements, Collector<RankingResult> out) {
        List<RankingItem> rankedItems = new ArrayList<>();
        elements.forEach(rankedItems::add);

        // 排序
        rankedItems.sort((i1, i2) -> i2.score.compareTo(i1.score));

        // 提取前10名和计算剩余排名的百分比
        List<RankingItem> topItems = rankedItems.stream().limit(topSize).collect(Collectors.toList());
        long restCount = rankedItems.size() - topItems.size();
        
        // 假设 RankingResult 是你已有的包含前10名和百分比信息的类
        RankingResult result = new RankingResult(topItems, (double)restCount / rankedItems.size() * 100);
        out.collect(result);
    }
}

这段代码仅仅是一个概念性的示例，展示了如何使用Flink处理数据流以生成排名。RankingItem 是模拟的数据项，RankingResult 需要你根据需求实现以存放排名结果。你需要调整分组键 (keyBy), 窗口大小 (window), 以及如何具体计算和输出排名结果等细节。

注意事项

• 调整时间窗口大小以满足实际需求。
• 如果你的数据量非常大，考虑使用更复杂的状态管理和清理策略，避免内存问题。
• 根据具体情况可能需要考虑事件时间和处理时间的区别。

资源

• Apache Flink Documentation: 提供了非常全面的指南和API参考文档。
• DataStream API: 了解不同的操作符和窗口类型。