flink程序运行运用的算子

Flink程序运用的算子有很多种，以下是几个常用的算子示例：

1. Map算子：对输入流中的每个元素应用一个函数，并返回一个新的元素。可以用来进行数据的转换和处理。

DataStream<Integer> input = ...;
DataStream<Integer> result = input.map(new MapFunction<Integer, Integer>() {
    @Override
    public Integer map(Integer value) throws Exception {
        return value * 2;
    }
});

2. Filter算子：根据指定的条件过滤输入流中的元素，只保留满足条件的元素。

DataStream<Integer> input = ...;
DataStream<Integer> result = input.filter(new FilterFunction<Integer>() {
    @Override
    public boolean filter(Integer value) throws Exception {
        return value % 2 == 0;
    }
});

3. KeyBy算子：根据指定的键对输入流进行分组，将具有相同键的元素分到同一个分区中。

DataStream<Tuple2<String, Integer>> input = ...;
KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyedStream = input.keyBy(0);

4. Reduce算子：对输入流中具有相同键的元素进行归约操作，返回一个新的元素。

KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> input = ...;
DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = input.reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
    @Override
    public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> value1, Tuple2<String, Integer> value2) throws Exception {
        return new Tuple2<>(value1.f0, value1.f1 + value2.f1);
    }
});

5. Window算子：将输入流划分为不重叠的窗口，并对每个窗口中的元素进行计算。

DataStream<Tuple2<String, Integer>> input = ...;
DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = input
    .keyBy(0)
    .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
    .sum(1);