1.算子

可以通过算子将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream，也可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数据流拓扑。

2.数据流转换

a）Map

DataStream → DataStream

输入一个元素，转换后输出一个元素，示例将输入流中元素数值加倍。

DataStream<Integer> dataStream = //...
dataStream.map(new MapFunction<Integer, Integer>() {@Overridepublic Integer map(Integer value) throws Exception {return 2 * value;}
});

b）FlatMap

DataStream → DataStream

输入一个元素，转换后产生零个、一个或多个元素，示例将句子拆分为单词。

dataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {@Overridepublic void flatMap(String value, Collector<String> out)throws Exception {for(String word: value.split(" ")){out.collect(word);}}
});

c）Filter

DataStream → DataStream

为每个元素执行一个布尔 function，并保留那些 function 输出值为 true 的元素，示例过滤掉零值。

dataStream.filter(new FilterFunction<Integer>() {@Overridepublic boolean filter(Integer value) throws Exception {return value != 0;}
});

d）KeyBy

DataStream → KeyedStream

在逻辑上将流划分为不相交的分区，具有相同 key 的记录都分配到同一个分区；在内部， keyBy() 是通过哈希分区实现的。

dataStream.keyBy(value -> value.getSomeKey());
dataStream.keyBy(value -> value.f0);

以下情况，一个类不能作为 key：

• 它是一种 POJO 类，但没有重写 hashCode() 方法而是依赖于 Object.hashCode() 实现。
• 它是任意类的数组。

e）Reduce

KeyedStream → DataStream

在相同 key 的数据流上“滚动”执行 reduce，将当前元素与最后一次 reduce 得到的值组合然后输出新值，示例局部求和。

keyedStream.reduce(new ReduceFunction<Integer>() {@Overridepublic Integer reduce(Integer value1, Integer value2)throws Exception {return value1 + value2;}
});

f）Window

KeyedStream → WindowedStream

在已经分区的 KeyedStreams 上定义 Window，Window 根据某些特征（例如，最近 5 秒内到达的数据）对每个 key Stream 中的数据进行分组。

dataStream.keyBy(value -> value.f0).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))); 

g）WindowAll

DataStream → AllWindowedStream

在 DataStream 上定义 Window，Window 根据某些特征（例如，最近 5 秒内到达的数据）对所有流事件进行分组。

注意：适用于非并行转换的大多数场景，所有记录都将收集到 windowAll 算子对应的一个任务中。

dataStream.windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)));

h）Window Apply

WindowedStream → DataStream

AllWindowedStream → DataStream

将 function 应用于整个窗口，示例手动对窗口内元素求和。

windowedStream.apply(new WindowFunction<Tuple2<String,Integer>, Integer, Tuple, Window>() {public void apply (Tuple tuple,Window window,Iterable<Tuple2<String, Integer>> values,Collector<Integer> out) throws Exception {int sum = 0;for (value t: values) {sum += t.f1;}out.collect (new Integer(sum));}
});// 在 non-keyed 窗口流上应用 AllWindowFunction
allWindowedStream.apply (new AllWindowFunction<Tuple2<String,Integer>, Integer, Window>() {public void apply (Window window,Iterable<Tuple2<String, Integer>> values,Collector<Integer> out) throws Exception {int sum = 0;for (value t: values) {sum += t.f1;}out.collect (new Integer(sum));}
});

注意：如果使用 windowAll 转换，则需要改用 AllWindowFunction。

i）WindowReduce

WindowedStream → DataStream

对窗口应用 reduce function 并返回 reduce 后的值。

windowedStream.reduce (new ReduceFunction<Tuple2<String,Integer>>() {public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> value1, Tuple2<String, Integer> value2) throws Exception {return new Tuple2<String,Integer>(value1.f0, value1.f1 + value2.f1);}
});

j）Union

DataStream → DataStream*

将两个或多个数据流联合来创建一个包含所有流中数据的新流。

注意：如果一个数据流和自身进行联合，这个流中的每个数据将在合并后的流中出现两次。

dataStream.union(otherStream1, otherStream2, ...);

k）Window Join

DataStream,DataStream → DataStream

根据指定的 key 和窗口 join 两个数据流。

dataStream.join(otherStream).where(<key selector>).equalTo(<key selector>).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3))).apply (new JoinFunction () {...});

l）Interval Join

KeyedStream,KeyedStream → DataStream

根据 key 相等并且在指定的时间范围内（e1.timestamp + lowerBound <= e2.timestamp <= e1.timestamp + upperBound）的条件将分别属于两个 keyed stream 的元素 e1 和 e2 Join 在一起。

// this will join the two streams so that
// key1 == key2 && leftTs - 2 < rightTs < leftTs + 2
keyedStream.intervalJoin(otherKeyedStream).between(Time.milliseconds(-2), Time.milliseconds(2)) // lower and upper bound.upperBoundExclusive(true) // optional.lowerBoundExclusive(true) // optional.process(new IntervalJoinFunction() {...});

m）Window CoGroup

DataStream,DataStream → DataStream

根据指定的 key 和窗口将两个数据流组合在一起。

dataStream.coGroup(otherStream).where(0).equalTo(1).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3))).apply (new CoGroupFunction () {...});

n）Connect

DataStream,DataStream → ConnectedStream

“连接” 两个数据流并保留各自的类型，connect 允许在两个流的处理逻辑之间共享状态。

DataStream<Integer> someStream = //...
DataStream<String> otherStream = //...ConnectedStreams<Integer, String> connectedStreams = someStream.connect(otherStream);

o）CoMap, CoFlatMap

ConnectedStream → DataStream

在连接的数据流上进行 map 和 flatMap。

connectedStreams.map(new CoMapFunction<Integer, String, Boolean>() {@Overridepublic Boolean map1(Integer value) {return true;}@Overridepublic Boolean map2(String value) {return false;}
});
connectedStreams.flatMap(new CoFlatMapFunction<Integer, String, String>() {@Overridepublic void flatMap1(Integer value, Collector<String> out) {out.collect(value.toString());}@Overridepublic void flatMap2(String value, Collector<String> out) {for (String word: value.split(" ")) {out.collect(word);}}
});

p）Cache

DataStream → CachedDataStream

把算子的结果缓存起来，目前只支持批执行模式下运行的作业。

算子的结果在算子第一次执行的时候会被缓存起来，之后的 作业中会复用该算子缓存的结果；如果算子的结果丢失了，它会被原来的算子重新计算并缓存。

DataStream<Integer> dataStream = //...
CachedDataStream<Integer> cachedDataStream = dataStream.cache();
cachedDataStream.print(); // Do anything with the cachedDataStream
...
env.execute(); // Execute and create cache.cachedDataStream.print(); // Consume cached result.
env.execute();