stream().filter样例

这是一个Java代码的样例，用于过滤数据流中的元素，可以根据指定的条件筛选出符合条件的元素。例子如下：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.collect(Collectors.toList());
// 过滤后的结果是：[2, 4, 6]

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import org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.scala._ //输入数据的样例类 case class UserBehavior( userId: Long, itemId: Long, categoryId: Int, behavior: String, timestamp: Long ) object Test1 { def main(args: Array[String]): Unit = { //flink的流执行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //设定Time类型为EventTime env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) //并发为1 env.setParallelism(1) //获得数据源的文件 val stream = env.readFile[String]( new TextInputFormat(null), "/data/workspace/myshixun/pflinkhotitems1_2/src/UserBehavior1.csv") //********** Begin ********** //********** End ********** stream1.writeAsText("/root/files/result.txt").setParallelism(1) env.execute("获得数据") } }

根据提示，我们需要在输入数据之后添加代码来对数据进行处理。可以使用 Flink 中的 DataStream API 对数据进行操作，例如过滤、分组、聚合等。

下面是一个示例代码，将读取的数据流按照用户行为分组，统计每个行为的数量，并将结果输出到文件中：

import org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

case class UserBehavior(userId: Long, itemId: Long, categoryId: Int, behavior: String, timestamp: Long)

object Test1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //flink的流执行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    //设定Time类型为EventTime
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

    //并发为1
    env.setParallelism(1)

    //获得数据源的文件
    val stream = env.readFile[String](
      new TextInputFormat(null),
      "/data/workspace/myshixun/pflinkhotitems1_2/src/UserBehavior1.csv")

    // 对数据进行处理
    val dataStream = stream
      .map(line => {
        val fields = line.split(",")
        UserBehavior(fields(0).toLong, fields(1).toLong, fields(2).toInt, fields(3), fields(4).toLong)
      })
      .filter(_.behavior == "pv") // 过滤出行为为 pv 的数据
      .map(behavior => (behavior.behavior, 1)) // 将行为转换为键值对，并将数量设为 1
      .keyBy(_._1) // 按照行为分组
      .timeWindow(Time.minutes(10)) // 设定时间窗口为 10 分钟
      .sum(1) // 统计数量

    // 输出结果到文件
    dataStream.writeAsText("/root/files/result.txt").setParallelism(1)

    // 执行作业
    env.execute("获得数据")
  }
}

在上面的代码中，首先创建了一个 TextInputFormat 对象，并使用 readFile() 方法从文件中读取数据。然后使用 map() 方法将每行数据解析为 UserBehavior 对象，并使用 filter() 方法过滤出行为为 pv 的数据。接着使用 map() 方法将每个行为转换为键值对，并将数量设为 1，使用 keyBy() 方法按照行为分组，使用 timeWindow() 方法设定时间窗口为 10 分钟，使用 sum() 方法统计数量。最后使用 writeAsText() 方法将结果输出到文件中，使用 execute() 方法执行作业。