Flink的函数有哪些
这篇文章主要介绍了Flink的函数有哪些，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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1. Map: 将数据流中的数据进行一个转化，形成一个新的数据流，消费一个元素，并且产生一个元素
具体代码实现
package com.wudl.core;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
/**
* @version v1.0
* @ProjectName Flinklearning
* @ClassName WordMap
* @Description TODO map 算子实例
* @Date 2020/10/29 10:15
*/
public class WordMap {
/**
* @param args
* Map 函数的用法
* 映射：将数据流中的数据进行一个转化，形成一个新的数据流，消费一个元素，并且产生一个元素
*参数： Lambda 表达式或者，new MapFunction实现类
* 返回值：DataStream
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setMaxParallelism(1);
env.socketTextStream("10.204.125.140", 8899)
.map(new MapFunction() {
@Override
public String map(String s) throws Exception {
String[] split = s.split(",");
return split[0] + "---" + split[1];
}
}).print();
env.execute();
}
} 2. FlatMap:
将数据流中的整体拆分成一个 一个 的个体使用， 消费一个元素并产生零到多个元素
package com.wudl.core;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* @version v1.0
* @ProjectName Flinklearning
* @ClassName TransformFlatMap
* @Description TODO FlatMap
*
* FlatMap: 是一种扁平的映射，将数据流中的整体拆分成为一个个的个体使用， 消费后的元素产生零到多个元素
*
*
*
* @Author wudl
* @Date 2020/10/29 10:46
*
*
* 函数 FlatMap
* 将数据流中的整体拆分成一个 一个 的个体使用， 消费一个元素并产生零到多个元素
* 参数： lambda 表达式或者是FlatFunction的实现类
* 返回值：DataStream
*
*
*
*/
public class TransformFlatMap {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// DataStreamSource> listDs = env.fromCollection(Arrays.asList(
// Arrays.asList(1, 2, 3),
// Arrays.asList(3, 4, 5),
// Arrays.asList(8,9,0)
// ));
// listDs.flatMap(new FlatMapFunction, Integer>() {
// @Override
// public void flatMap(List list, Collector collector) throws Exception {
//
// for (Integer number : list) {
// collector.collect(number + 100);
// }
//
// }
// }).print();
DataStreamSource strDs = env.socketTextStream("10.204.125.140", 8899);
strDs.flatMap(new FlatMapFunction() {
@Override
public void flatMap(String s, Collector collector) throws Exception {
String[] split = s.split(",");
collector.collect(split[0]+split[1]);
}
}).print();
env.execute();
}
} 第三种：Filter 对数据流的过滤根据指定的规则将满足条件的(true) 的数据保留, 不瞒住条件的(false) 将丢弃
package com.wudl.core;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
/**
* @version v1.0
* @ProjectName Flinklearning
* @ClassName TransformFilter
* @Description TODO 流的过滤
* @Date 2020/11/5 10:26
*/
public class TransformFilter {
/**
* 函数中Filter 中过滤
* 过滤：根据指定的规则将满足条件的(true) 的数据保留, 不瞒住条件的(false) 将丢弃
* 返回值：DataStream
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
//1.获取上下文的环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//2.设置并行度
env.setParallelism(1);
//3.获取数据流
DataStreamSource SourceDs = env.socketTextStream("10.204.125.140", 8899);
//4. 过滤数据流
DataStream filter = SourceDs.filter(new FilterFunction() {
@Override
public boolean filter(String value) throws Exception {
String[] split = value.split(",");
return split[1].length() > 3;
}
});
filter.print();
env.execute();
}
} 感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Flink的函数有哪些”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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