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Apache Flink是一款开源的流处理框架#xff0c;它在大数据处理场景中被广泛应用。Flink的数据流API#xff08;DataStream API#xff09;是一个强大的、状态匹配的流处理API#xff0c;它可以处理有界和无界数据流。
本教程将向你介绍如何使用Java来编写使用DataS…简介
Apache Flink是一款开源的流处理框架它在大数据处理场景中被广泛应用。Flink的数据流APIDataStream API是一个强大的、状态匹配的流处理API它可以处理有界和无界数据流。
本教程将向你介绍如何使用Java来编写使用DataStream API的Flink程序。
DataStream API概述
Flink的DataStream API为测量时间、处理时间和窗口操作提供了良好的支持并且在处理无界数据流例如实时数据流和有界数据流例如记录的集合或文件时都表现出色。
初始设置
首先你需要在你的系统上安装Java和Flink。如果你还没有安装它们你可以访问这里找到详细的安装指南。
创建DataStream
要创建一个DataStream我们需要从一个Source开始例如一个集合或一个文件。下面是一个简单的例子说明如何从一个集合创建一个DataStream
final StreamExecutionEnvironment env StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamString text env.fromElements(To be, or not to be,--that is the question:--,Whether tis nobler in the mind to suffer,The slings and arrows of outrageous fortune
);DataStream操作
一旦你有了一个DataStream你就可以对它执行各种操作例如:
转换操作例如map() 和 filter()键值转换操作例如keyBy() 和 reduce()窗口操作例如window() 和 windowAll()
// 使用map操作将每一行文本转换为大写
DataStreamString upperCaseText text.map(new MapFunctionString, String() {Overridepublic String map(String value) {return value.toUpperCase();}
});// 使用filter操作过滤掉包含TO的行
DataStreamString filteredText upperCaseText.filter(new FilterFunctionString() {Overridepublic boolean filter(String value) {return value.contains(TO);}
});
请注意所有这些操作都是惰性的也就是说当你在DataStream上调用操作时实际上是在构建一个执行图。只有当你调用StreamExecutionEnvironment的execute()方法时你的程序才会被提交到Flink运行。
// 提交并运行Flink程序
env.execute(My Flink Job);希望这篇简单的教程可以帮助你开始使用Java和Flink的DataStream API进行流处理。让我们一起探索更多Flink的功能!
参考资料
DataStream API Tutorial | Apache FlinkIntro to the DataStream API | Apache Flink
