Flink转换算子
Apache Flink 是一个用于处理无界和有界数据的开源流处理框架。在 Flink 中，转换（Transformation）是数据流处理的焦点组件之一，它们界说了如何从输入数据集生成输出数据集。以下是 Flink 中一些常见的转换算子：[*] Map: 将每个元素转换为另一个元素。通常用于一对一的数据转换。
DataStream<Integer> input = ...;
DataStream<Integer> result = input.map(new MapFunction<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer map(Integer value) throws Exception {
return value * 2;
}
});
[*] FlatMap: 类似于 Map，但是可以产生多个输出元素。
DataStream<String> input = ...;
DataStream<String> result = input.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
for (String word : value.split(" ")) {
out.collect(word);
}
}
});
[*] Filter: 过滤掉不符合条件的元素。
DataStream<Integer> input = ...;
DataStream<Integer> result = input.filter(new FilterFunction<Integer>() {
@Override
public boolean filter(Integer value) throws Exception {
return value > 5;
}
});
[*] KeyBy: 对数据流进行分组，以便后续操纵（如窗口操纵）能够按特定键处理数据。
DataStream<Tuple2<String, Integer>> input = ...;
KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyed = input.keyBy(0);
[*] Reduce: 在每个分组内聚合元素，可以是滚动聚合或窗口内的聚合。
DataStream<Integer> input = ...;
DataStream<Integer> result = input.reduce(new ReduceFunction<Integer>() {
@Override
public Integer reduce(Integer value1, Integer value2) throws Exception {
return value1 + value2;
}
});
[*] Window: 界说窗口以对无界流中的数据进行分批处理。
DataStream<Integer> input = ...;
DataStream<Integer> result = input
.keyBy((key) -> key)
.timeWindow(Time.seconds(5))
.reduce(new ReduceFunction<Integer>() {
@Override
public Integer reduce(Integer value1, Integer value2) throws Exception {
return value1 + value2;
}
});
[*] Union: 合并两个或更多数据流。
DataStream<Integer> stream1 = ...;
DataStream<Integer> stream2 = ...;
DataStream<Integer> result = stream1.union(stream2);
[*] Connect: 连接两个不同范例的流，但不会将它们合并成一个流。
DataStream<Integer> stream1 = ...;
DataStream<String> stream2 = ...;
ConnectedStreams<Integer, String> connectedStreams = stream1.connect(stream2);
[*] Broadcast: 广播一个数据流到全部任务实例中。
DataStream<Integer> input = ...;
BroadcastStream<Integer> broadcastStream = input.broadcast();
这些只是 Flink 提供的一些根本转换算子。Flink 还支持更复杂的转换，例如通过 ProcessFunction 实现自界说逻辑，以及与其他外部体系的集成等高级特性。
[*] Map
[*]作用：将每个元素转换为另一个元素。
[*]示例：将每个整数乘以2。
[*]输入：1, 2, 3, 4, 5
[*]输出：2, 4, 6, 8, 10
[*] FlatMap
[*]作用：将每个元素转换为零个、一个或多个元素。
[*]示例：将每个字符串拆分成单词。
[*]输入："hello world", "flink is great"
[*]输出："hello", "world", "flink", "is", "great"
[*] Filter
[*]作用：过滤掉不符合条件的元素。
[*]示例：过滤出大于5的整数。
[*]输入：1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
[*]输出：6, 7, 8, 9, 10
[*] KeyBy
[*]作用：根据指定的键对数据流进行分组，以便后续操纵（如窗口操纵）能够按特定键处理数据。
[*]示例：按元组的第一个元素分组。
[*]输入：(a, 1), (b, 2), (a, 3), (b, 4)
[*]输出：分组后的数据流，按第一个元素分组。
[*] Reduce
[*]作用：在每个分组内聚合元素，可以是滚动聚合或窗口内的聚合。
[*]示例：在每个分组内将整数相加。
[*]输入：(a, 1), (b, 2), (a, 3), (b, 4)
[*]输出：(a, 4), (b, 6)
[*] Window
[*]作用：界说窗口以对无界流中的数据进行分批处理。
[*]示例：界说一个5秒的时间窗口，在每个窗口内将整数相加。
[*]输入：1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
[*]输出：窗口内的聚合效果，例如 15, 25, 35, ...
[*] Union
[*]作用：合并两个或更多数据流。
[*]示例：合并两个包罗整数的数据流。
[*]输入：stream1: 1, 2, 3, stream2: 4, 5, 6
[*]输出：1, 2, 3, 4, 5, 6
[*] Connect
[*]作用：连接两个不同范例的流，但不会将它们合并成一个流。
[*]示例：连接一个整数流和一个字符串流。
[*]输入：stream1: 1, 2, 3, stream2: "a", "b", "c"
[*]输出：ConnectedStreams<Integer, String>
[*] Broadcast
[*]作用：广播一个数据流到全部任务实例中。
[*]示例：广播一个包罗配置参数的数据流。
[*]输入：1, 2, 3
[*]输出：每个任务实例都收到 1, 2, 3
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