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。

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<String, String>() {
                    @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<List<Integer>> listDs = env.fromCollection(Arrays.asList(
//                Arrays.asList(1, 2, 3),
//                Arrays.asList(3, 4, 5),
//                Arrays.asList(8,9,0)
//        ));


//        listDs.flatMap(new FlatMapFunction<List<Integer>, Integer>() {
//            @Override
//            public void flatMap(List<Integer> list, Collector<Integer> collector) throws Exception {
//
//                for (Integer number : list) {
//                    collector.collect(number + 100);
//                }
//
//            }
//        }).print();

        DataStreamSource<String> strDs = env.socketTextStream("10.204.125.140", 8899);
        strDs.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public void flatMap(String s, Collector<String> 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<String> SourceDs = env.socketTextStream("10.204.125.140", 8899);
        //4. 过滤数据流
        DataStream<String> filter = SourceDs.filter(new FilterFunction<String>() {
            @Override
            public boolean filter(String value) throws Exception {
                String[] split = value.split(",");
                return split[1].length() > 3;
            }
        });
        filter.print();
        env.execute();

    }


}

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