本篇内容介绍了“怎么用Flink Map搭建开发环境与数据”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
Map算子:对数据流一对一的加载计算,并返回一个新的对象
示例环境
java.version: 1.8.x flink.version: 1.11.1
示例数据源
Flink 系例 之 搭建开发环境与数据
Map.java
import com.flink.demo.DataSource; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import java.util.List; public class Map { /** * 遍历集合,打印名称 * @param args * @throws Exception */ public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); List<Tuple3<String,String,Integer>> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList(); DataStream<String> dataStream = env.fromCollection(tuple3List).map(new MapFunction<Tuple3<String,String,Integer>, String>() { @Override public String map(Tuple3<String, String, Integer> tuple3s) throws Exception { return tuple3s.f0; } }); dataStream.print(); env.execute("flink map job"); } }
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4> 王五 3> 李四 1> 刘六 3> 吴八 2> 张三 2> 伍七
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