我遵循flink的快速入门示例：监视wikipedia编辑流。
这个例子是用java编写的，我用scala实现它，如下所示：

/**
 * Wikipedia Edit Monitoring
 */
object WikipediaEditMonitoring {
  def main(args: Array[String]) {
    // set up the execution environment
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val edits: DataStream[WikipediaEditEvent] = env.addSource(new WikipediaEditsSource)

    val result = edits.keyBy( _.getUser )
      .timeWindow(Time.seconds(5))
      .fold(("", 0L)) {
        (acc: (String, Long), event: WikipediaEditEvent) => {
          (event.getUser, acc._2 + event.getByteDiff)
        }
      }

    result.print

    // execute program
    env.execute("Wikipedia Edit Monitoring")
  }
}

然而 fold flink中的函数已被弃用，并且 aggregate 建议使用函数。

但是我没有找到关于如何转换不推荐的 fold 至 aggregrate .
你知道怎么做吗？可能不仅仅是申请 aggregrate .
更新
我还有另一个实现，如下所示：

/**
 * Wikipedia Edit Monitoring
 */
object WikipediaEditMonitoring {
  def main(args: Array[String]) {
    // set up the execution environment
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val edits: DataStream[WikipediaEditEvent] = env.addSource(new WikipediaEditsSource)

    val result = edits
      .map( e => UserWithEdits(e.getUser, e.getByteDiff) )
      .keyBy( "user" )
      .timeWindow(Time.seconds(5))
      .sum("edits")

    result.print

    // execute program
    env.execute("Wikipedia Edit Monitoring")
  }

  /**Data type for words with count */
  case class UserWithEdits(user: String, edits: Long)
}

我也想知道如何使用自定义的实现 AggregateFunction .
更新
我遵循了以下文档：aggregatefunction，但有以下问题：
在接口的源代码中 AggregateFunction 对于1.3版，您将看到 add 真的回来了 void :

void add(IN value, ACC accumulator);

但是对于版本1.4 AggregateFunction ，正在返回：

ACC add(IN value, ACC accumulator);

我该怎么处理？
我使用的flink版本是 1.3.2 这个版本的文档没有 AggregateFunction ，但artifactory中还没有1.4版。