Flink中的数据流转换算子有哪些？

Flink提供了丰富的流转换算子,用于在数据流上实现各种转换和计算。

主要有以下几种:

1. Map:对流中每个元素调用map函数进行转换,产生新的流。
2. FlatMap:对流中每个元素调用flatMap函数,将其映射成任意个元素,产生新的流。
3. Filter:对流中每个元素调用filter函数进行过滤,保留返回true的元素,产生新的流。
4. KeyBy:根据指定的key对流进行分组,产生键控流。
5. Reduce:在键控流上进行聚合操作,产生reduce后的流。
6. Union:将两个或多个流合并为一个流。
7. Window:在流上定义窗口,用于窗口内的聚合计算。
8. Connect:将两个流中的元素进行连接,产生新的流。
9. CoMap/CoFlatMap:对两个流中的元素分别应用map/flatMap函数,产生两个新的流。

下面通过例子来说明几种典型流转换算子的使用:

Map:

DataStream<String> stream = ...
DataStream<Integer> result = stream.map(x -> x.length());

FlatMap:

DataStream<String> stream = ...
DataStream<String> result = stream.flatMap(x -> Arrays.asList(x.split(" ")); 

Filter:

DataStream<Integer> stream = ...
DataStream<Integer> result = stream.filter(x -> x > 10);

KeyBy:

DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream = ...
KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple> result = stream.keyBy(0); 

Reduce:

KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple> stream = ...  
DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = stream.reduce(
    (x, y) -> Tuple2(x.f0, x.f1 + y.f1)  
);

Flink的流转换算子可以有效构建各种复杂的数据流处理拓扑。熟练掌握各类流转换算子的使用方式和原理,并通过实践积累选择最优组合方式的经验,这些都是成为Flink流处理的关键技术点。

Map、FlatMap、Filter、KeyBy、Reduce等是Flink中常用的流转换算子。各有不同的作用和使用场景,我们需要根据实际需求灵活选择和组合这些算子,来构建高效的流处理拓扑。