Flink系列：自定义FlatMap Function

最新推荐文章于 2025-11-06 10:21:19 发布
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本文深入探讨Flink流处理中自定义FlatMap Function的实现，讲解如何扩展Flink的处理能力，包括创建自定义源、映射及接收器函数的应用。
Flink系列：自定义Source Function
NIO4444
06-10 1427
扩展 Flink系列：自定义Source、map、flatMap、Sink Function
Flink系列：自定义Source、map、flatMap、Sink Function
NIO4444
06-10 1812
package csdn.xdoctorx; import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction; import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.streaming.api.dat...
深度解析Flink flatMap算子的自定义方法（附代码例子）
皮皮鲁的AI星球
12-31 5375
之前的四篇文章对Flink常用的算子进行了详细讲解并附上了大量使用案例： Flink单数据流基本转换：map、filter、flatMap Flink基于Key的分组转换：keyBy、reduce和aggregations Flink多数据流转换：union和connect Flink并行度和数据重分配 总结下来不难发现，使用Flink的算子必须进行自定义，自定义时可以使用Lambda表达式，...
Flink-FlatMapFunction
文天大人
04-03 584
怀念二抱三抱
Flink流式计算实战：FlatMap与Stream API实现单词计数
最新发布
PurpleRain89的博客
11-06 885
对于教学演示场景，这种即开即用的体验大大降低了学习门槛。并行流处理是Flink的核心优势，通过parallelStream()方法可以轻松将任务分配到多个CPU核心上执行。比如一个包含5个单词的句子经过处理后可能输出5个独立记录，这种一对多的特性非常适合文本分析场景。环境配置是首要步骤，需要在pom.xml中正确添加Flink相关依赖，特别注意Scala版本与Flink版本的匹配问题，这是很多初学者容易出错的地方。状态管理是流处理的关键，Flink会自动维护keyBy后的算子状态，但要注意状态大小监控。
十二、Flink自定义 FlatMap 方法
猫猫爱吃小鱼粮
08-12 2582
Flink自定义FlatMap方法
Flink之flatMap操作
技术博客
08-03 972
总之，‌Flink的flatMap操作是一种强大的数据转换工具，‌它通过结合扁平化和映射的功能，‌为用户提供了灵活且高效的数据处理方式，filter算子是过滤筛选，将所有符合判断条件的结果集输出。：‌在实际应用中，‌flatMap可以用于各种数据转换任务，‌如切词、‌数据拆分、‌数据清洗等。‌例如，‌可以将一个包含多个字段的记录拆分成多个单独的字段进行处理，‌或者根据特定条件对数据进行过滤和转换。：‌flatMap允许用户定义一个函数，‌该函数对输入的每个元素进行处理，‌并可能产生零个或多个输出。
java flatmapfunction_关于Java8中map()和flatMap()的一些事
weixin_34513260的博客
02-13 1112
两个方法的背景这两个方法看起来做着同样的事情，但实际上又有些不一样。看源码部分是这样的package java.util.stream;map()方法/*** @param The element type of the new stream* @param mapper a non-interfering,* stateless* function to apply to each el...
Flink系列：自定义map Function
NIO4444
06-10 2702
扩展 Flink系列：自定义Source、map、flatMap、Sink Function
Flink系列：自定义SinkFunction
NIO4444
06-10 2555
扩展 Flink系列：自定义Source、map、flatMap、Sink Function
java flatmapfunction_Java Stream中map和flatMap方法
weixin_36073392的博客
02-13 281
最近看到一篇讲stream语法的文章，学习Java中map()和flatMap()方法之间的区别。虽然看起来这两种方法都做同样的事情，都是做的映射操作，但实际上差之毫厘谬以千里。通过演示Demo中的代码可以了解map()和flatMap()的具体功能差异。首先来一段简单的stream语法foreach方法的用法演示Demo：List funs = Arrays.asList("F", "U", "...
java flatmapfunction_Java8Stream的flatmap方法使用
weixin_42509815的博客
02-16 1253
stream中的flatmap是stream的一种中间操作，它和stream的map一样，是一种收集类型的stream中间操作，但是与map不同的是，它可以对stream流中单个元素再进行拆分(切片)，从另一种角度上说，使用了它，就是使用了双重for循环。查看Stream源码中flatmap的方法定义： Stream flatMap(Function super T, ? extends Stre...
Flink 系例 之 FlatMap
不会飞的小龙人的博客
11-03 2517
FlatMap算子：将数据流一行按逻辑或规则拆分成0行或多行输出 示例环境 java.version: 1.8.x flink.version: 1.11.1 示例数据源（项目码云下载） Flink 系例 之 搭建开发环境与数据 FlatMap.java import com.flink.demo.DataSource; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.fli..
flatMap(func)
qq_15189171的博客
12-02 333
类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素） scala> val sourceFlat = sc.parallelize(1 to 5) sourceFlat: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[12] at parallelize at <console>:24 scala> sourceFlat.collect() res11: Array
flink深入研究(11) DataStream类中flatMap函数调用流程
weixin_39935887的博客
01-20 3048
flatMap算子和map有些相似，输入都是数据流中的每个元素，与之不同的是，flatMap的输出可以是零个、一个或多个元素，它的输出元素放在了Collector类对象中，接下来我们进入到代码中来进行分析，我们使用示例如下： // 计算数据 DataStream<WordWithCount> windowCount = text.flatMap(new FlatMapFunctio...
Flink算子 flatMap
Claroja
12-12 2013
package com.claroja; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.util.Coll
flink学习(3)之flink的算子map,flatMap,mapPartition,filter,distinct
枣泥馅的博客
03-07 2483
首先我们看flink的算子map、flatMap、mapPartition，这些都是flink的循环操作算子，下面是演示代码： import org.apache.flink.api.common.JobExecutionResult; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache
95-138-010-源码-Function-CoFlatMapFunction
九师兄
07-03 781
1.概述 CoFlatMap：没有匹配条件，不进行匹配，分别处理两个流的元素。在此基础上完全可以实现join和cogroup的功能，比他们使用上更加自由。 1.1 场景 开发流数据时，经常会用一些配置来和数据流进行合并操作进行业务逻辑的实现。spark streaming可以使用广播变量的形式来实现，flink可以通过配置流和数据流连接来实现。 2.源码 @Public public inter...
Flink学习17：算子介绍flatMap
hzp666的博客
08-10 3251
1.将数据切分2.拍扁 示例： 输出结果： import org.apache.flink.api.scala.createTypeInformation import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment object flatMapTest { def main(args: Array[String]): Unit = { //create env val env = StreamEx
flink中自定义CheckpointedFunction
06-10
`CheckpointedFunction` 是一个 Flink 提供的接口，用于支持在 Flink 中实现自定义的状态检查点和恢复逻辑。具体来说，当 Flink 任务需要进行检查点时，Flink 会调用 `snapshotState()` 方法来获取任务的状态信息，...
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