大数据培训课程 Flink 流处理Api之Transform

发布时间:2020年05月29日作者:atguigu浏览次数:798

Transform

转换算子

1 map

val streamMap = stream.map { x => x * 2 }

2 flatMap  

val streamFlatMap = stream.flatMap{     x => x.split(” “) }

3 Filter

val streamFilter = stream.filter{     x => x == 1 }

4 KeyBy

DataStream → KeyedStream:输入必须是Tuple类型,逻辑地将一个流拆分成不相交的分区,每个分区包含具有相同key的元素,在内部以hash的形式实现的。

5 Reduce

KeyedStream → DataStream:一个分组数据流的聚合操作,合并当前的元素和上次聚合的结果,产生一个新的值,返回的流中包含每一次聚合的结果,而不是只返回最后一次聚合的最终结果。

//求各个渠道的累计个数
val startUplogDstream: DataStream[StartUpLog] = dstream.map{ JSON.parseObject(_,classOf[StartUpLog])}
val keyedStream: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = startUplogDstream.map(startuplog=>(startuplog.ch,1)).keyBy(0)
//reduce //sum
keyedStream.reduce{  (ch1,ch2)=>
  (ch1._1,ch1._2+ch2._2)
} .print().setParallelism(1)  

6 Split 和 Select

Split

大数据培训课程

图 Split

DataStream → SplitStream:根据某些特征把一个DataStream拆分成两个或者多个DataStream。

Select

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图 Select

SplitStream→DataStream从一个SplitStream中获取一个或者多个DataStream。

需求:把appstore和其他的渠道的数据单独拆分出来,做成两个流

     // 将appstore与其他渠道拆分拆分出来  成为两个独立的流
val splitStream: SplitStream[StartUpLog] = startUplogDstream.split { startUplog =>
  var flags:List[String] =  null
  if
(“appstore” == startUplog.ch) {
    flags = List(startUplog.ch)
  } else {
    flags = List(“other” )
  }
  flags
}
val appStoreStream: DataStream[StartUpLog] = splitStream.select(“appstore”)
appStoreStream.print(“apple:”).setParallelism(1)
val otherStream: DataStream[StartUpLog] = splitStream.select(“other”)
otherStream.print(“other:”).setParallelism(1)  

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