前言
对MapReduce开发流程比较熟悉的同学，对MapReduce的数据处理流程和原理应该比较清晰，顾名思义，Map阶段对数据进行打散，打散后进行数据的初步拆分，然后输出到Reduce阶段，而Reduce阶段是对数据进行规整、汇集，最终得到期望的输出结果
这个思想同样可运用于此处flink的reduce处理的理解，在flink 的API中，Reduce的解释如下：
一个分组数据流的聚合操作，合并当前的元素和上次聚合的结果，产生一个新的值，返回的流中包含每一次聚合的结果，而不是只返回最后一次聚合的最终结果
通俗来讲，就是对上一步得到的输出流进行进一步的归集，上一步的流是哪些呢？比如上一篇中我们谈到的通过聚合算子得到的KeyedStream , 经过分组后的KeyedStream 里面包含了分组的结果信息
那么reduce要做的事情就是，针对上一步经过分组后的KeyedStream的分组信息，做进一步的数据聚合，比如获取分组数据中的最小值、最大值等
下面来看一个具体的需求：
对文本中的数据进行聚合统计后分组处理，然后再输出每个分组中的最小问题
仍然以上一篇的输入文本数据为例，
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