DataStream算子将一个或多个DataStream转换为新DataStream。程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。
DataStreamAPI和DataSetAPI主要的区别在于Transformation部分。
DataStream→DataStream
用一个数据元生成一个数据元。一个map函数，它将输入流的值加倍：
DataStream<Integer> dataStream = //...
dataStream.map(new MapFunction<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer map(Integer value) throws Exception {
return 2 * value;
}
});
采用一个数据元并生成零个，一个或多个数据元。将句子分割为单词的flatmap函数：
dataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<String> out)
throws Exception {
for(String word: value.split(" ")){
out.collect(word);
}
}
});
dataStream.filter(new FilterFunction<Integer>() {
@Override
public boolean filter(Integer value) throws Exception {
return value != 0;
}
});
逻辑上将流分区为不相交的分区。具有相同Keys的所有记录都分配给同一分区。在内部，keyBy（）是使用散列分区实现的。指定键有不同的方法。
此转换返回KeyedStream，其中包括使用被Keys化状态所需的KeyedStream。
dataStream.keyBy("someKey") // Key by field "someKey"
dataStream.keyBy(0) // Key by the first element of a Tuple
?注意：
如果出现以下情况，则类型不能成为key：
它是POJO类型但不覆盖hashCode（）方法并依赖于Object.hashCode（）实现
任何类型的数组
KeyedStream→DataStream
将当前数据元与最后一个Reduce的值组合并发出新值。
例如：reduce函数，用于创建部分和的流：
keyedStream.reduce(new ReduceFunction<Integer>() {
@Override
public Integer reduce(Integer value1, Integer value2)
throws Exception {
return value1 + value2;
}
});
KeyedStream→DataStream
具有初始值的被Keys化数据流上的“滚动”折叠。将当前数据元与最后折叠的值组合并发出新值。
折叠函数，当应用于序列（1,2,3,4,5）时，发出序列“start-1”，“start-1-2”，“start-1-2-3”,. ..
DataStream<String> result =
keyedStream.fold("start", new FoldFunction<Integer, String>() {
@Override
public String fold(String current, Integer value) {
return current + "-" + value;
}
});
在被Keys化数据流上滚动聚合。min和minBy之间的差异是min返回最小值，而minBy返回该字段中具有最小值的数据元(max和maxBy相同)。
keyedStream.sum(0);
keyedStream.sum("key");
keyedStream.min(0);
keyedStream.min("key");
keyedStream.max(0);
keyedStream.max("key");
keyedStream.minBy(0);
keyedStream.minBy("key");
keyedStream.maxBy(0);
keyedStream.maxBy("key");
关于Flink的窗口概念，我们会在后面有详细介绍。
可以在已经分区的KeyedStream上定义Windows。Windows根据某些特征（例如，在最后5秒内到达的数据）对每个Keys中的数据进行分组。
dataStream.keyBy(0)
.window(TumblingEventTimeWindows
.of(Time.seconds(5))); // Last 5 seconds of data
将一般函数应用于整个窗口。下面是一个手动求和窗口数据元的函数。
注意：如果您正在使用windowAll转换，则需要使用AllWindowFunction。
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));
}
});
// applying an AllWindowFunction on non-keyed window stream
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));
}
});
将reduce函数应用于窗口并返回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);
}
});
提取时间戳
关于Time我们在后面有专门的章节进行介绍
DataStream→DataStream
从记录中提取时间戳，以便使用使用事件时间语义的窗口。
stream.assignTimestamps (new TimeStampExtractor() {...});
dataStream.partitionCustom(partitioner, "someKey");
dataStream.partitionCustom(partitioner, 0);
随机分区
DataStream→DataStream
根据均匀分布随机分配数据元。
dataStream.shuffle();
Rebalance （循环分区）
DataStream→DataStream
分区数据元循环，每个分区创建相等的负载。在存在数据倾斜时用于性能优化。
dataStream.rebalance();
rescale
DataStream→DataStream
如果上游 算子操作具有并行性2并且下游算子操作具有并行性6，则一个上游 算子操作将分配元件到三个下游算子操作，而另一个上游算子操作将分配到其他三个下游 算子操作。另一方面，如果下游算子操作具有并行性2而上游 算子操作具有并行性6，则三个上游 算子操作将分配到一个下游算子操作，而其他三个上游算子操作将分配到另一个下游算子操作。
在不同并行度不是彼此的倍数的情况下，一个或多个下游 算子操作将具有来自上游 算子操作的不同数量的输入。
请参阅此图以获取上例中连接模式的可视化：
dataStream.rescale();
广播
DataStream→DataStream
向每个分区广播数据元。
dataStream.broadcast();
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