Flink Transform1（基本转换算子与多流转换算子基础定理，相关代码）

• 基本转换算子
• • 1、Map
  • 2、Flatmap
  • 3、Filter
• 聚合算子
• • 1、KeyBy
  • 2、滚动转换算子
  • 3、Reduce

//返回字符串长度
DataStream mapStream = dataStream.map(new MapFunction() {
            @Override
            public Integer map(String value) throws Exception {
                return value.length();
            }
        });

//按逗号分割字符串
DataStream flatMapStream = dataStream.flatMap(new FlatMapFunction() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector out) throws Exception {
                String[] fields = value.split(",");
                for(String field:fields){
                    out.collect(field);
                }
            }
        });

//按某一方式筛选过滤进行输出
DataStream filterStream = dataStream.filter(new FilterFunction() {
            @Override
            public boolean filter(String value) throws Exception {
                return value.startsWith("sensor_1");
            }
        });

DataStream里没有reduce和sum这类聚合操作的方法，因为Flink设计中，所有数据必须先分组才能做聚合操作。先keyBy得到KeyedStream，然后调用其reduce、sum等聚合操作方法。（先分组后聚合）

将DataStream ->KeyedStream：逻辑地将一个流拆分成不相交的分区（主要不是拆分成两个流），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。

• sum()
• min()
• minBy()
• max()
• maxBy()
  这些算子可以针对KeyedStream的每一个不同分区做聚合

DataStream sensorStream = dataStream.map(line -> {
            String[] fields = line.split(",");
            return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
        });
        // 先分组再聚合
        // 分组
        KeyedStream keyedStream = sensorStream.keyBy("id");

        // 滚动聚合，max和maxBy区别在于，maxBy除了用于max比较的字段以外，其他字段也会更新成最新的，而max只有比较的字段更新，其他字段不变
        DataStream resultStream = keyedStream.maxBy("temperature");

​ Reduce适用于更加一般化的聚合操作场景。java中需要实现ReduceFunction函数式接口。

DataStream dataStream = inputStream.map(line ->{
            String[] fields = value.split(",");
            return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
        });
        //分组
        KeyedStream keyedStream = dataStream.keyBy("id");

        //reduce 去最大温度值，以及当前最新时间戳
        keyedStream.reduce(new ReduceFunction() {
            @Override
            public SensorReading reduce(SensorReading sensorReading, SensorReading t1) throws Exception {
                return new SensorReading(sensorReading.getID(), t1.getTimestamp(), Math.max(sensorReading.getTimestamp(), t1.getTimestamp()));
            }
        });

        keyedStream.reduce((curState, newData) -> {
            return new SensorReading(sensorReading.getID(), t1.getTimestamp(), Math.max(curState.getTimestamp(), newData.getTimestamp()));
        });