flink的转子是哪些

Flink中的转子是指流数据处理中的操作。Flink中的转子包括：

1. Map：对输入的每个元素执行一个转换函数，生成一个新元素作为输出。

2. FlatMap：对输入的每个元素执行一个转换函数，生成零个、一个或多个新元素作为输出。

3. Filter：根据指定的条件过滤掉输入流中的某些元素。

4. KeyBy：将输入流按照指定的键进行分组，同一组内的元素被发送到同一个并发实例中进行处理。

5. Window：将无限流转化为有限流进行处理，可以按照时间或者数量等维度进行划分窗口。

6. Reduce：将输入流中的元素按照指定的方式进行聚合，生成一个新的元素作为输出。

7. Aggregations：对输入流的某个属性进行聚合操作，例如求和、平均值等。

8. Join：将两个输入流中的元素按照指定的条件进行匹配，生成一个新的元素作为输出。

9. Union：将多个输入流合并成一个流进行处理。

10. Sink：将数据输出到外部存储或其他系统中，如HDFS、Kafka、MySQL等。

相关问题

flink的转子有哪些

Flink 中有以下几种转子：

1. Map 转子：将输入数据转换为另一种形式的输出数据，可以将一种数据类型转为另一种数据类型，也可以对数据进行简单的操作。

2. FlatMap 转子：将一个输入元素转换成多个输出元素，常用于数据拆分和过滤等场景。

3. Filter 转子：根据某些条件过滤掉不需要处理的数据。

4. KeyBy 转子：按照某个属性对输入数据进行分组，常用于聚合操作。

5. Reduce 转子：将相邻的两个元素进行聚合操作，得到一个新的元素。

6. Aggregations 转子：基于 KeyBy 转子后的分组数据进行聚合操作，例如求和、求平均值等。

7. Window 转子：将输入数据按照时间或者其他条件进行划分，然后对每个窗口内的数据进行计算。

8. Join 转子：将两个或多个数据集合并在一起，常用于关联查询等场景。

这些转子可以根据不同的场景进行组合，构建出复杂的数据处理流程。

flink 的转子是那些

在Flink中，转子通常指DataStream API中的算子，这些算子可以将输入数据流转换为输出数据流。常用的转子包括map、flatMap、filter、keyBy、reduce、aggregations等。这些算子可以进行单个数据的转换，也可以进行聚合、分组等操作，非常适合流式数据处理场景。此外，Flink还支持自定义算子，用户可以根据自己的需求编写自己的算子来处理数据。