flink函数

flink函数

Flink函数是ApacheFlink框架中的核心组件之一，它能够实现数据的转换、过滤、聚合等操作。本文将介绍Flink函数的基本概念、分类以及常用函数的用法。

一、Flink函数概述

Flink函数是一种能够对数据进行处理的代码单元。Flink将函数分为两类：Transformation functions和Keyed functions。

Transformation functions是一种能够对数据进行转换、过滤或其他操作的函数。它们接收一个或多个数据流作为输入，然后对每个输入元素执行一些操作，并产生一个或多个输出元素。Transformation functions通常用于数据清洗、转换和过滤。

Keyed functions是一种能够对数据进行分组和聚合操作的函数。它们接收一个键值对流作为输入，并根据键将数据分组。然后，对每个组进行聚合操作，并产生一个或多个输出元素。Keyed functions通常用于计算实时统计数据、计算窗口聚合结果等。

二、Transformation functions

1. Map

Map函数是一种转换函数，它接收一个输入元素并产生一个输出元素。Map函数通常用于数据清洗、数据转换等操作。例如，我们可以使用Map函数将字符串转换为大写或小写字母，或将日期格式转换为另一种格式。

以下是一个使用Map函数将输入元素转换为大写字母的示例：

- 1 -

```

DataStream input = ...;

DataStream output = (new

MapFunction() {

@Override

public String map(String value) throws Exception {

return rCase();

}

});

```

2. Filter

Filter函数是一种过滤函数，它接收一个输入元素并决定是否将其丢弃。Filter函数通常用于数据清洗、数据筛选等操作。例如，我们可以使用Filter函数过滤掉不符合条件的数据记录。

以下是一个使用Filter函数过滤掉小于10的整数的示例：

```

DataStream input = ...;

DataStream output = (new

FilterFunction() {

@Override

public boolean filter(Integer value) throws Exception {

return value >= 10;

- 2 -

}

});

```

3. FlatMap

FlatMap函数是一种转换函数，它接收一个输入元素并产生零个、一个或多个输出元素。FlatMap函数通常用于数据清洗、数据拆分等操作。例如，我们可以使用FlatMap函数将一行文本拆分为多个单词。

以下是一个使用FlatMap函数将一行文本拆分为多个单词的示例：

```

DataStream input = ...;

DataStream output = p(new

FlatMapFunction() {

@Override

public void flatMap(String value, Collector out)

throws Exception {

for (String word : (' ')) {

t(word);

}

}

});

```

- 3 -

4. KeyBy

KeyBy函数是一种转换函数，它接收一个键值对流并按键分组。KeyBy函数通常用于计算实时统计数据、计算窗口聚合结果等。

以下是一个使用KeyBy函数按名称分组的示例：

```

DataStream> input = ...;

KeyedStream, String> keyed =

(value -> value.f0);

```

5. Reduce

Reduce函数是一种聚合函数，它接收一个键值对流并对每个组进行聚合操作。Reduce函数通常用于计算实时统计数据、计算窗口聚合结果等。

以下是一个使用Reduce函数计算每个组的总和的示例：

```

DataStream> input = ...;

KeyedStream, String> keyed =

(value -> value.f0);

DataStream> output =

(new ReduceFunction>() {

@Override

public Tuple2 reduce(Tuple2

- 4 -

Integer> value1, Tuple2 value2) throws

Exception {

return (value1.f0, value1.f1 + value2.f1);

}

});

```

6. Aggregations

Aggregations函数是一种聚合函数，它接收一个键值对流并对每个组进行聚合操作。Aggregations函数通常用于计算实时统计数据、计算窗口聚合结果等。

以下是一个使用Aggregations函数计算每个组的总和、最小值、最大值和平均值的示例：

```

DataStream> input = ...;

KeyedStream, String> keyed =

(value -> value.f0);

DataStream>

output = ate(AggregationFunction

.>sum(1)

.min(1)

.max(1)

.avg(1));

- 5 -

```

三、Keyed functions

1. Window

Window函数是一种分组函数，它接收一个键值对流并按键分组。Window函数通常用于计算实时统计数据、计算窗口聚合结果等。

以下是一个使用Window函数计算每个组的总和的示例：

```

DataStream> input = ...;

DataStream> output = input

.keyBy(value -> value.f0)

.window((s(10)))

.sum(1);

```

2. Process

Process函数是一种处理函数，它接收一个键值对流并对每个组执行自定义处理逻辑。Process函数通常用于计算实时统计数据、计算窗口聚合结果等。

以下是一个使用Process函数计算每个组的总和、最小值、最大值和平均值的示例：

```

DataStream> input = ...;

DataStream>

- 6 -

output = input

.keyBy(value -> value.f0)

.process(new KeyedProcessFunction

Integer>, Tuple4>() {

private ValueState sumState;

private ValueState minState;

private ValueState maxState;

private ValueState countState;

@Override

public void open(Configuration parameters) throws

Exception {

sumState = getRuntimeContext().getState(new

ValueStateDescriptor<>('sum', ));

minState = getRuntimeContext().getState(new

ValueStateDescriptor<>('min', ));

maxState = getRuntimeContext().getState(new

ValueStateDescriptor<>('max', ));

countState = getRuntimeContext().getState(new

ValueStateDescriptor<>('count', ));

}

@Override

public void processElement(Tuple2 value,

- 7 -

Context ctx, Collector

Double>> out) throws Exception {

int sum = () != null ? () : 0;

int min = () != null ? () :

_VALUE;

int max = () != null ? () :

_VALUE;

int count = () != null ?

() : 0;

sum += value.f1;

min = (min, value.f1);

max = (max, value.f1);

count += 1;

(sum);

(min);

(max);

(count);

t((value.f0, sum, min, (double) sum /

count));

}

});

```

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四、总结

本文介绍了Flink函数的基本概念、分类以及常用函数的用法。Flink函数是Apache Flink框架的核心组件之一，它能够实现数据的转换、过滤、聚合等操作。对于开发人员来说，熟练掌握Flink函数的用法是非常重要的。

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