flink流处理作业分类

根据Flink官方文档，Flink流处理作业可以分为以下几类：

1. 简单流式转换：这种类型的作业包括一些简单的流式转换，例如map、filter、keyBy等。这些作业通常只涉及到单个数据流，并且可以通过Flink的DataStream API轻松实现。

2. 流式聚合：这种类型的作业通常涉及到对数据流进行聚合操作，例如sum、min、max等。这些作业可以通过Flink的DataStream API和Table API实现。

3. 流式连接：这种类型的作业通常涉及到将多个数据流连接在一起，例如join、union等。这些作业可以通过Flink的DataStream API和Table API实现。

4. 流式窗口：这种类型的作业通常涉及到对数据流进行窗口操作，例如滑动窗口、会话窗口等。这些作业可以通过Flink的DataStream API和Table API实现。

5. 流式迭代：这种类型的作业通常涉及到对数据流进行迭代操作，例如迭代计算、迭代聚合等。这些作业可以通过Flink的DataStream API和Table API实现。

6. 流式机器学习：这种类型的作业通常涉及到对数据流进行机器学习操作，例如分类、聚类、回归等。这些作业可以通过Flink的DataStream API和Table API结合机器学习库实现。

7. 流式图处理：这种类型的作业通常涉及到对数据流进行图处理操作，例如PageRank、连通性等。这些作业可以通过Flink的Gelly库实现。

下面是一个使用Flink的DataStream API实现简单流式转换的例子：

from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()

data = env.from_collection([(1, 'apple'), (2, 'banana'), (3, 'orange')])

result = data.map(lambda x: (x[0], x[1].upper()))

result.print()

env.execute("simple-transformation")