flink 仲filter算子的方法解析

Flink 的 Filter 算子是用于数据流处理中的一种操作，主要用于从输入数据流中选择满足特定条件的元素。在 Apache Flink 中，Filter 被设计用来过滤掉不符合用户指定条件的记录。

方法解析如下：

1. **apply()函数**: 这是最常用的接口，开发者需要在这个函数内部编写条件判断逻辑。对于每一条数据，这个函数都会返回一个布尔值，如果为 true，则该数据通过 filter，如果为 false，则被丢弃。

   DataStream<T> filtered = stream.filter(new FilterFunction<T>() {
       @Override
       public boolean filter(T element) throws Exception {
           // 判断逻辑，如：element.getName().equals("target")
           return condition;
       }
   });

2. **filter(condition)**: 如果你想要基于表达式进行过滤，可以直接提供一个谓词（condition），Flink 会自动调用 apply 函数执行过滤。

   DataStream<T> filtered = stream.filter(element -> element.getValue() > threshold);

3. **window-based filtering**: 如果你想在窗口（Window）上应用过滤，可以使用 `window()` API 结合 `all` 或 `any` 函数，这适用于基于窗口内所有元素或有任何元素满足条件的情况。

   DataStream<String> words = ...;
   DataStream<WordCount> wordCounts = words
       .keyBy(word -> word)
       .timeWindow(Time.minutes(5))
       .filter((wordCounts, time) -> wordCounts.values().sum() > 10);