stream流 join
时间: 2023-10-24 15:31:41 浏览: 46
stream流的join操作是指将一个流中的元素连接成一个字符串。在C#中,可以使用`String.Join()`方法来实现这个操作。这个方法接受两个参数:分隔符和要连接的元素数组。它会将数组中的元素按照指定的分隔符连接起来,并返回一个连接后的字符串。
下面是一个示例代码:
```csharp
using System;
using System.Linq;
class Program
{
static void Main()
{
string[] words = { "Hello", "World", "C#", "Programming" };
string joinedString = String.Join(" ", words);
Console.WriteLine(joinedString); // 输出: Hello World C# Programming
}
}
```
在上面的例子中,我们将`words`数组中的元素使用空格作为分隔符连接起来,得到了一个包含所有单词的字符串。你可以根据需要修改分隔符和输入的元素数组。
相关问题
stream 流处理倒叙
stream 流处理倒叙指对一个字符串"stream"进行流式处理(pipeline),实现字符串倒叙输出("maerts"),具体实现步骤如下:
1. 使用 Java 8 的 Stream API 将字符串"stream"转换为字符流(Stream<Character>)。
```java
Stream<Character> stream = "stream".chars().mapToObj(c -> (char) c);
```
2. 使用 `Collectors.toCollection(LinkedList::new)` 将字符流转换为链表(LinkedList)。
```java
LinkedList<Character> list = stream.collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));
```
3. 使用 Collections.reverse() 将链表翻转。
```java
Collections.reverse(list);
```
4. 使用 String.join() 将链表中的字符连接成一个字符串输出。
```java
String result = String.join("", list.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.toList()));
System.out.println(result); // 输出 "maerts"
```
这样,就实现了使用 Stream API 对字符串倒叙输出的功能。
flink join流
flink中的join操作可以将两个或多个数据流中的元素进行关联,从而生成一个新的数据流。flink支持多种类型的join操作,包括inner join、left join、right join和full outer join等。下面是一个简单的flink join流的例子:
```python
# 导入必要的库
from pyflink.common.serialization import SimpleStringSchema
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.datastream.connectors import FlinkKafkaConsumer
from pyflink.table import StreamTableEnvironment, EnvironmentSettings
# 创建StreamExecutionEnvironment
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_parallelism(1)
# 创建StreamTableEnvironment
settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_streaming_mode().use_blink_planner().build()
table_env = StreamTableEnvironment.create(env, environment_settings=settings)
# 定义Kafka数据源
source_topic = "source_topic"
sink_topic = "sink_topic"
properties = {
"bootstrap.servers": "localhost:9092",
"group.id": "test-group"
}
source_schema = SimpleStringSchema()
source = FlinkKafkaConsumer(source_topic, source_schema, properties=properties)
# 读取数据流
source_stream = env.add_source(source)
# 将数据流转换为Table
source_table = table_env.from_data_stream(source_stream, ['key', 'value'])
# 定义第二个数据流
second_source_topic = "second_source_topic"
second_source_schema = SimpleStringSchema()
second_source = FlinkKafkaConsumer(second_source_topic, second_source_schema, properties=properties)
# 读取第二个数据流
second_source_stream = env.add_source(second_source)
# 将第二个数据流转换为Table
second_source_table = table_env.from_data_stream(second_source_stream, ['key', 'second_value'])
# 定义第三个数据流
third_source_topic = "third_source_topic"
third_source_schema = SimpleStringSchema()
third_source = FlinkKafkaConsumer(third_source_topic, third_source_schema, properties=properties)
# 读取第三个数据流
third_source_stream = env.add_source(third_source)
# 将第三个数据流转换为Table
third_source_table = table_env.from_data_stream(third_source_stream, ['key', 'third_value'])
# 将第一个数据流和第二个数据流进行join操作
join_table = source_table.join(second_source_table).where('key == key').select('key, value, second_value')
# 将join结果和第三个数据流进行join操作
result_table = join_table.join(third_source_table).where('key == key').select('key, value, second_value, third_value')
# 将结果写入到Kafka中
result_schema = SimpleStringSchema()
result = result_table.select('key, value, second_value, third_value'). \
.write_to_format('kafka') \
.with_properties(properties) \
.with_topic(sink_topic) \
.with_schema(result_schema)
# 执行任务
env.execute("Flink Join Stream Example")
```
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