如何实现ApacheFlink中Flink数据流转换
本篇文章给大家分享的是有关如何实现Apache Flink中Flink数据流转换，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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Operators操作转换一个或多个DataStream到一个新的DataStream 。
filter function
Scala
object DataStreamTransformationApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
filterFunction(env)
env.execute("DataStreamTransformationApp")
}
def filterFunction(env: StreamExecutionEnvironment): Unit = {
val data=env.addSource(new CustomNonParallelSourceFunction)
data.map(x=>{
println("received:" + x)
x
}).filter(_%2 == 0).print().setParallelism(1)
}
}数据源选择之前的任意一个数据源即可。
这里的map中没有做任何实质性的操作，filter中将所有的数都对2取模操作，打印结果如下:
received:1 received:2 2 received:3 received:4 4 received:5 received:6 6 received:7 received:8 8
说明map中得到的所有的数据，而在filter中进行了过滤操作。
Java
public static void filterFunction(StreamExecutionEnvironment env) {
DataStreamSource data = env.addSource(new JavaCustomParallelSourceFunction());
data.setParallelism(1).map(new MapFunction() {
@Override
public Long map(Long value) throws Exception {
System.out.println("received:"+value);
return value;
}
}).filter(new FilterFunction() {
@Override
public boolean filter(Long value) throws Exception {
return value % 2==0;
}
}).print().setParallelism(1);
} 需要先使用data.setParallelism(1)然后再进行map操作，否则会输出多次。因为我们用的是JavaCustomParallelSourceFunction()，而当我们使用JavaCustomNonParallelSourceFunction时，默认就是并行度1，可以不用设置。
Union Function
Scala
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// filterFunction(env)
unionFunction(env)
env.execute("DataStreamTransformationApp")
}
def unionFunction(env: StreamExecutionEnvironment): Unit = {
val data01 = env.addSource(new CustomNonParallelSourceFunction)
val data02 = env.addSource(new CustomNonParallelSourceFunction)
data01.union(data02).print().setParallelism(1)
}Union操作将两个数据集综合起来，可以一同处理，上面打印输出如下：
1 1 2 2 3 3 4 4
Java
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// filterFunction(environment);
unionFunction(environment);
environment.execute("JavaDataStreamTransformationApp");
}
public static void unionFunction(StreamExecutionEnvironment env) {
DataStreamSource data1 = env.addSource(new JavaCustomNonParallelSourceFunction());
DataStreamSource data2 = env.addSource(new JavaCustomNonParallelSourceFunction());
data1.union(data2).print().setParallelism(1);
} Split Select Function
Scala
split可以将一个流拆成多个流，select可以从多个流中进行选择处理的流。
def splitSelectFunction(env: StreamExecutionEnvironment): Unit = {
val data = env.addSource(new CustomNonParallelSourceFunction)
val split = data.split(new OutputSelector[Long] {
override def select(value: Long): lang.Iterable[String] = {
val list = new util.ArrayList[String]()
if (value % 2 == 0) {
list.add("even")
} else {
list.add("odd")
}
list
}
})
split.select("odd","even").print().setParallelism(1)
}可以根据选择的名称来处理数据。
Java
public static void splitSelectFunction(StreamExecutionEnvironment env) {
DataStreamSource data = env.addSource(new JavaCustomNonParallelSourceFunction());
SplitStream split = data.split(new OutputSelector() {
@Override
public Iterable select(Long value) {
List output = new ArrayList<>();
if (value % 2 == 0) {
output.add("odd");
} else {
output.add("even");
}
return output;
}
});
split.select("odd").print().setParallelism(1);
} 以上就是如何实现Apache Flink中Flink数据流转换，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
本文标题：如何实现ApacheFlink中Flink数据流转换
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