1.map

特性：接收一个数据，经过处理之后，就返回一个数据
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1.1. 源码分析

我们来看看map的源码

map需要接收一个MapFunction<T,R>的对象，其中泛型T表示传入的数据类型，R表示经过处理之后输出的数据类型
我们继续往下点，看看MapFunction<T,R>的源码

这是一个接口，那么在代码中，我们就需要实现这个接口

1.2. 案例

那么我们现在要实现一个功能，就是从给一个文件中读取数据，返回每一行的字符串长度。

我们要读取的文件内容如下
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代码贴在这里（为了让打击不看迷糊，导包什么的我就省略了）

public class TransformTest1_Base {public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 获取执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 2. 将并行度设为1env.setParallelism(1);// 3. 读取文件夹DataStreamSource<String> inputDataStream = env.readTextFile("C:\\Users\\Administrator\\IdeaProjects\\FlinkTutorial\\src\\main\\resources\\sensor");// 4. 将文件夹每一行的数据都返回它的长度// 在这里我们用匿名内部类的方式创建了一个MapFunction对象SingleOutputStreamOperator<Integer> dataStream = inputDataStream.map(new MapFunction<String, Integer>() {// 5. 重写map方法，参数s是接收到的一个数据，我们只需要返回它的长度就行了。@Overridepublic Integer map(String s) throws Exception {return s.length();}});// 6. 打印输出dataStream.print();// 7. 启动执行环境env.execute();}
}

显示
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1.3. 总结

map的使用范围就是需要对的那个数据进行处理，并且每次返回一个数据的时候，map就比较方便了。

2. flatMap

接收一个数据，可以返回多条数据

2.1. 源码分析

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我们发现，它需要传入一个FlatMapFunction的一个对象

我们继续点进去，看看FlatMapFunction的源码，可以发现，FlatMapFunction<T,R>也是一个接口，并且接口里面的方法的返回值是一个Collector，也就是多个值的集合。

2.2. 案例

我们还是读取那个文件，这次我们要做的处理是，将文件的每一行数据按照逗号隔开，给出代码：

public class TransformTest2_Base {public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 获取执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 2. 设置并行度env.setParallelism(1);// 3. 读取文件夹DataStreamSource<String> dataStream = env.readTextFile("C:\\Users\\Administrator\\IdeaProjects\\FlinkTutorial\\src\\main\\resources\\sensor");// 4. 用匿名内部类的方式重写FlatMapFuncction，将每行字符按","隔开SingleOutputStreamOperator<String> flatMapStream = dataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {@Overridepublic void flatMap(String s, Collector<String> collector) throws Exception {// 5. 分割一行字符，获得对应的字符串数组String[] split = s.split(",");for (String slt : split) {// 6. 将这些数据返回collector.collect(slt);}}});// 7. 打印输出处理后的数据flatMapStream.print();// 8. 启动执行环境env.execute();}
}

可以看到执行的结果
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3. filter

听这个名字就知道是个过滤器，用来过滤数据。
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3.1. 源码分析

我们看看filer的源码，继承子FilterFunction，可以看到，这次泛型就只有一个值了，因为filter只允许返回的数据<=原来的数据，所以只做过滤，并不能改变数据蕾西，没必要设置返回的类型
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我们继续点进去，看看FilterFunction的源码

果不其然，也是一个接口，而里面的filter方法只有一个参数，并且返回的是一个boolean类型，若返回true则var1原样返回，若返回false，则var1会被过滤掉。

3.2. 案例

我们还是读取以上文件，这一次我们返回以"sensor_1"开头的字符串，其余的一律不返回，给出代码

public class TransformTest3_Base {public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 获取执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 2. 设置并行度env.setParallelism(1);// 3. 读取文件DataStreamSource<String> dataStream = env.readTextFile("C:\\Users\\Administrator\\IdeaProjects\\FlinkTutorial\\src\\main\\resources\\sensor");// 4. 用匿名内部类的方式重写FilterFunctionSingleOutputStreamOperator<String> filterDataStream = dataStream.filter(new FilterFunction<String>() {@Overridepublic boolean filter(String s) throws Exception {// 5. 若s以"sensor_1"开头，则返回truereturn s.startsWith("\"sensor_1\"");}});// 6. 打印处理后的数据filterDataStream.print();// 7. 启动执行环境env.execute();}
}

4. 分组聚合

注意：任何的聚合操作都有默认的分组，聚合是在分组的基础上进行的。比如，对整体进行求和，那么分组就是整体。所以，在做聚合操作之前，一定要明确是在哪个分组上进行聚合操作
注意：聚合操作，本质上是一个多对一（一对一是多对一的特殊情况）的操作。特别注意的是这个’一‘，可以是一个值（mean， sum等）,同样也可以是一个对象（list， set等对象）

4.1. 分组（keyBy）

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DataStream → KeyedStream：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。

分组就是为了聚合操作做准备的，keyBy方法会将数据流按照hash实现，分别放在不同的分区，每个分区都可以进行聚合操作。
我们可以用这个性质，计算每一个sensor温度的最大值，我们为此将文件修改：

分组之后的图就是所有sensor_1在一个分区里，sensor_6，sensor_7，sensor_10在不同的三个分区，也就是有四个分区，而后三个分区中只有一条数据，所以最大值和最小值都只有一个
在flink中，分组操作是由keyBy方法来完成的，我们来看看keyBy的源码

可以发现，keyBy可以对对象和元组进行聚合。

4.2. 聚合

这些算子可以针对 KeyedStream 的每一个支流做聚合。
⚫ sum()：对每个支流求和
⚫ min()：对每个支流求最小值
⚫ max()：对每个支流求最大值
⚫ minBy()
⚫ maxBy()
我们来看看max()的源码
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这也是传一个属性名，也就是求对应的属性名的最大值。

4.3. 实例演示

public class TransformTest1_RollingAggreation {public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 获取执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 2. 设置并行度env.setParallelism(1);// 3. 读取文件DataStreamSource<String> stringDataStreamSource = env.readTextFile("C:\\Users\\Administrator\\IdeaProjects\\FlinkTutorial\\src\\main\\resources\\sensor");// 4. 用map将每行数据变成一个对象SingleOutputStreamOperator<SensorReading> map = stringDataStreamSource.map(new MapFunction<String, SensorReading>() {@Overridepublic SensorReading map(String s) throws Exception {String[] split = s.split(",");return new SensorReading(split[0], new Long(split[1]), new Double(split[2]));}});// 5. 分组操作，以id属性分组KeyedStream<SensorReading, Tuple> keyedstream = map.keyBy("id");// 6. 聚合操作，求每个分组的温度最大值SingleOutputStreamOperator<SensorReading> resultStream = keyedstream.max("temperature");// 7. 打印输出resultStream.print();// 8. 启动执行环境env.execute();}
}

运行结果
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诶，这有人就要问了，不是求每一个分组的温度最大值么？为什么sensor_1的这个分组所有的数据都有？
答：flink是一个流处理分布式框架，这是一条数据流，每来一个数据就得处理一次，所以输出的都是当前状态下的最大值。

4.4. reduce自定义聚合

在实际生产中，不可能让我们完成这么简单的操作就行了，所以我们需要更复杂的操作，而reduce就是满足这个条件，它可以让我们自定义聚合的方式。

我们来看看reduce的源码

reduce需要传入的是一个ReduceFunction的对象，我们再来看看ReduceFunction是个什么东西

var1是当前这个分组的状态，var2是新加入的值，而reduce函数体就是我们要进行的操作，返回一个新的状态。
到这我就明白了，要是我们向实时获取最大温度的话，var1是之前的最大温度，通过var1和var2的比较就能实现。

4.5. reduce实例

我们这一次要实现一个实时的温度最大值，也就是返回的数据中的时间戳是当前的。

public class TransformTest1_Reduce {public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 获取执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 2. 设置并行度env.setParallelism(1);// 3. 读取文件DataStreamSource<String> dataStream = env.readTextFile("C:\\Users\\Administrator\\IdeaProjects\\FlinkTutorial\\src\\main\\resources\\sensor");// 4. 通过map将每行数据转换为一个对象SingleOutputStreamOperator<SensorReading> map = dataStream.map(new MapFunction<String, SensorReading>() {@Overridepublic SensorReading map(String s) throws Exception {String[] split = s.split(",");return new SensorReading(split[0], new Long(split[1]), new Double(split[2]));}});// 5. 按对象的id分组KeyedStream<SensorReading, Tuple> keyStream = map.keyBy("id");// 6. reduce自定义聚合SingleOutputStreamOperator<SensorReading> reduce = keyStream.reduce(new ReduceFunction<SensorReading>() {@Overridepublic SensorReading reduce(SensorReading sensorReading, SensorReading t1) throws Exception {// 7. 获取当前时间为止接收到的最大温度return new SensorReading(sensorReading.getId(), System.currentTimeMillis(), Math.max(sensorReading.getTemperature(),t1.getTemperature()));}});// 8. 打印输出reduce.print();// 9. 启动运行环境env.execute();}
}

这一次的输出我们就得你好好研究一下了。
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从这块可以发现，我们获取的都是当前的时间戳，而且时间戳也在改变，这一点很好理解，但是下面这个数据就很诡异了。

这两块的时间戳为什么没有改变呢？这需要我们再来看看reduce方法了，reduce方法是传入两个参数，第一个是当前的状态，第二个是新读取的值，通过方法体的操作返回一个最新的状态。
仔细理解一下这句话，若我刚开始没有数据的时候，那么哪来的状态呢？所以reduce把接收到的第一个参数作为状态，其中sensor_6,7,8这三个分区只有一个数据，所以直接拿来当作状态。

5. 多流转换算子

5.1. 分流操作（Split 和 Select）

Split能将流中的数据按条件贴上标签，比如我把温度大于30度的对象贴上一个high标签，把温度低于30度的贴上一个low标签，标签可以贴多个。那么就把流中的数据，按照标签分类了（这里并没有分流）
Select是按照标签来分流

split源码

可以发现，返回的是一个SplitStream，需要传入一个选择器，我们看看OutputSeclector的源码

传入value，返回这个value对应的标签，实现对这个value进行类似"分类"的操作。
select源码

只需要接收一个或者多个标签就能返回包含那个标签对象的数据流。

5.2. 实例演示

我们这一次要把读取到的数据分成三条流，一条是high（高于30度），一条是low（低于30度），一条是all（所有的数据）。代码：

public class TransformTest4_MultipleStreams {public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 获取执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 2. 设置并行度env.setParallelism(1);// 3. 读取文件DataStreamSource<String> dataStream = env.readTextFile("C:\\Users\\Administrator\\IdeaProjects\\FlinkTutorial\\src\\main\\resources\\sensor");// 4. 通过map将每行数据转换为一个对象SingleOutputStreamOperator<SensorReading> map = dataStream.map(new MapFunction<String, SensorReading>() {@Overridepublic SensorReading map(String s) throws Exception {String[] split = s.split(",");return new SensorReading(split[0], new Long(split[1]), new Double(split[2]));}});// 5. 按条件贴标签SplitStream<SensorReading> split = map.split(new OutputSelector<SensorReading>() {@Overridepublic Iterable<String> select(SensorReading value) {return value.getTemperature() > 30 ? Collections.singletonList("high") : Collections.singletonList("low");}});// 6. 按标签选择，生成不同的数据流DataStream<SensorReading> high = split.select("high");DataStream<SensorReading> low = split.select("low");DataStream<SensorReading> all = split.select("high", "low");high.print("high");low.print("low");all.print("all");env.execute();}
}

5.3. 合流操作Connect 和 CoMap

在这里插入图片描述
DataStream,DataStream → ConnectedStreams：连接两个保持他们类型的数
据流，两个数据流被 Connect 之后，只是被放在了一个同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化，两个流相互独立。

ConnectedStreams → DataStream：作用于 ConnectedStreams 上，功能与 map和 flatMap 一样，对 ConnectedStreams 中的每一个 Stream 分别进行 map 和 flatMap处理。
类似于一国两制，看似两条流合并在了一起，其实内部依旧是按照自己的约定运行，类型并没有改变。

connect源码

将当前调用者的流和参数中的流合并，返回一个ConnectedStreams<T,R>类型

我们再来看看ConnectionStreams<T,R>中的map方法，其中要传的是一个CoMapFunction<IN1,IN2,R>的对象，最重要的就是这个类，我们来看看这个类

这个CoMapFunction<IN1,IN2,R>和之前的MapFunction不太一样，这里要重写的方法有两个，map1和map2，一个是针对IN1的，一个是针对IN2的，R就是返回类型。
这下全明白了，在这个方法内部，对这两条流分别操作，合成一条流。

5.4. 实例演示

public class TransformTest5_MultipleStreams {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);// 1. 读取文件DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.readTextFile("C:\\Users\\Administrator\\IdeaProjects\\FlinkTutorial\\src\\main\\resources\\sensor");// 2. 将每行数据变成一个对象SingleOutputStreamOperator<SensorReading> map = dataStreamSource.map(new MapFunction<String, SensorReading>() {@Overridepublic SensorReading map(String s) throws Exception {String[] split = s.split(",");return new SensorReading(split[0], new Long(split[1]), new Double(split[2]));}});// 3. 将数据打上标签SplitStream<SensorReading> split = map.split(new OutputSelector<SensorReading>() {@Overridepublic Iterable<String> select(SensorReading value) {return value.getTemperature() > 30 ? Collections.singletonList("high") : Collections.singletonList("low");}});// 4. 按照高温和低温的标签分成两条流DataStream<SensorReading> high = split.select("high");DataStream<SensorReading> low = split.select("low");// 5. 将high流的数据转换为二元组SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Double>> tuple2SingleOutputStreamOperator = high.map(new MapFunction<SensorReading, Tuple2<String, Double>>() {@Overridepublic Tuple2<String, Double> map(SensorReading sensorReading) throws Exception {return new Tuple2<>(sensorReading.getId(), sensorReading.getTemperature());}});// 6. 将tuple2SingleOutputStreamOperator和low连接ConnectedStreams<Tuple2<String, Double>, SensorReading> connect = tuple2SingleOutputStreamOperator.connect(low);// 7. 调用map传参CoMapFunction将两条流合并成一条流objectSingleOutputStreamOperatorSingleOutputStreamOperator<Object> objectSingleOutputStreamOperator = connect.map(new CoMapFunction<Tuple2<String, Double>, SensorReading, Object>() {// 这是处理high流的方法@Overridepublic Object map1(Tuple2<String, Double> value) throws Exception {return new Tuple3<>(value.getField(0), value.getField(1), "temp is too high");}// 这是处理low流的方法@Overridepublic Object map2(SensorReading value) throws Exception {return new Tuple2<>(value.getTemperature(), "normal");}});objectSingleOutputStreamOperator.print();env.execute();}
}