flink的map entry算子

在 Apache Flink 的流处理框架中，`map_entry` 算子并非内置的函数，Flink 并没有提供一个名为 `map_entry` 的直接操作。然而，如果你是指的是 `flat_map_keys` 和 `flat_map_values` 算子，它们可以组合在一起来达到类似的效果。

`flat_map_keys` 会将每个键对应的多个值展开成单个元素，而 `flat_map_values` 则是相反的过程，它会把每个值拆分成多个元素，每个元素携带原始键。通过先 `flat_map_keys` 再 `join` 原始数据表（通常是另一个流），你可以得到类似于键值对映射的结果。不过这并不是标准的 `map_entry` 映射结构，而是类似 key-value 对。

例如，如果你想从一个键值对表中获取所有单独的键值对，可以这样做：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> kvStream = ...; // 假设这是原始的键值对流

DataStream<Tuple2<String, String>> entries = 
    kvStream
        .flatMapValues(value -> Collections.singletonList(Tuple2.of(value.f0, value.f1)))
        .join(kvStream)
        .where(0)       // 选择第一个元素作为 join 的依据
        .equalTo(0);  // 与第二个元素的键相比较

这里 `flatMapValues` 将每个值转换成包含键和值的新元素，然后 `join` 之后就是完整的键值对列表。