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Flink数据流结构
DataStream 转换
通常我们需要分析的业务数据可能存在如下问题：
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数据中包含一些我们不需要的数据
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数据格式不方面分析
因此我们需要对原始数据流进行加工，比如过滤、转换等操作才可以进行数据分析。
“Flink DataStream 转换主要作用:
对输入的数据流(DataStream)经过各种转换操作以生成新的数据流
操作分类
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单条记录操作
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比如 Map 、 Fliter
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基于窗口 （Window）操作
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窗口根据某些特征（例如，过去 5 秒内到达的数据）对所有流事件进行分组
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合并数据流
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union 、join、connect 可以将多个DataStream 合并为一个DataStream 进行分析处理
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拆分数据流
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将数据流拆分为多个数据流分别对每个数据流进行分析
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基本操作
| 操作 | 描述 | 备注 |
|---|---|---|
| Map | 将数据流中每个元素转换为新的元素 | 类似 Java 中 stream.map 操作 |
| Filter | 筛选只保留符合条件的数据 | 类似 Java 中 stream.filter 操作 |
| FlatMap | 将一个输入"展开"为多个元素 | |
| KeyBy | 将流逻辑划分为不相交的分区。所有具有相同键的记录都分配到同一个分区。 | |
| Reduce | 对具有相同键的元素进行规约操作，如求和、求最大值 |
使用示例
Map
“将数据流中每个元素转换为新的元素
使用场景很多，主要对原始数据进行加工转换，Java 8 中 stream().map 操作相信大家不陌生， Flink中map 操作类似。
以下展示对数据流中数字取绝对值例子。
DataStream<Integer> dataStream = //...
dataStream.map(new MapFunction<Integer, Integer>() {@Overridepublic Integer map(Integer value) throws Exception {return value >=0 ? value : -value;}
});
Filter
筛选出数据流中符合条件的数据，进行分析， 该操作同样与Java 8 中 stream().filter 类型。
以下代码 保留数据流中正数。
dataStream.filter(new FilterFunction<Integer>() {@Overridepublic boolean filter(Integer value) throws Exception {return value > 0;}
});
FlatMap
该操作将一个输入"展开"为多个元素,简单来说一个对象，变成一个List。
典型例子，将句子拆分为单词
dataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {@Overridepublic void flatMap(String value, Collector<String> out)throws Exception {for(String word: value.split(" ")){out.collect(word);}}
});
Reduce 操作
对具有相同键的元素进行规约操作，如求和、求最大值。单词统计能够很好的展示 Flink 基本操作，包括reduce操作。
数据源进行KeyBy 后， Reduce 操作即 数据流按Key 分组聚合
public class WordCount { public static void main(String[] args) throws Exception { // 设置执行环境 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 从文件中读取文本数据 DataStream<String> text = env.readTextFile("your file");// 使用 flatMap 将文本分割成单词 DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = text.flatMap(new Tokenizer()) // 使用 keyBy 分组，然后使用 reduce 进行聚合 .keyBy(value->value.f0).reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() { @Override public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> value1, Tuple2<String, Integer> value2) { return new Tuple2<>(value1.f0, value1.f1 + value2.f1); } }); // 打印结果 counts.print(); // 执行程序 env.execute("Flink Word Count Example"); } // 自定义 Tokenizer 用于分割文本 public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> { @Override public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) { // 使用空格分割字符串 for (String word : value.toLowerCase().split("\\s+")) { if (word.length() > 0) { out.collect(new Tuple2<>(word, 1)); } } } }
}
总结
本文介绍了Flink 数据流基本操作Map/Filter/FlatMap/KeyBy/Reduce 的用法以及使用场景，并通过一个完整的例子展示 这些基本操作同时使用，完成数据分析过程。
对于Flink 一些其他高级操作，会持续更新中。