flink学习43：基于行的操作map、flatmap、聚合

最新推荐文章于 2024-08-02 23:46:19 发布
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分类专栏： Flink 文章标签： flink 学习 大数据
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文章详细解释了Map和FlatMap操作在编程中的作用，特别是对于数据处理和转换的关键功能。Map用于将函数应用于集合的每个元素，而FlatMap则用于将集合中的每个元素映射到另一个集合，然后将所有结果合并成单个集合。这两种工具在聚合数据时非常有用，是函数式编程中的核心概念。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Map

 

 

 

 

 

FlatMap

 

 

 

 

 

聚合

 

 

 

 

 

 

【Flink实战系列】自定义通用的 flatmap 实现数据预聚合功能(keyby + countWindow)
JasonLee实时计算
01-23 2069
需求 有时候我们需要对数据做预聚合操作,比如下游需要批量写入或者批量请求访问的时候,关于预聚合大概有两种解决方案,一种是使用 keyby + countWindow 的方式,第二种就是今天要介绍的 flatmap 的方式.并且还要实现一个通用的 flatmap . 思路 实现过程非常的简单,定义一个泛型类实现 FlatMapFunction 接口,然后定义一个成员变量 List 重写 flatMap 方法,每次把数据缓存到 List 里面攒一个 batch 然后发送到下游,并清空 List 的数据.
Flink实战案例（四十一）: Operators（二）MAP
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
01-23 495
声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 MAP map算子通过调用DataStream.map()来指定。map算子的使用将会产生一条新的数据流。它会将每一个输入的事件传送到一个用户自定义的mapper，这个mapper只返回一个输出事件，这个输出事件和输入事件的类型可能不一样。图5-1展示了一个map算子，这个map将每一个正方形转化成了圆形。 MapFunction的类型与输入事件和输出事件的类型相关，可以通过..
Flink之MAP操作
最新发布
技术博客
08-02 369
‌这意味着，‌对于输入流中的每个元素，‌map操作都会生成一个输出元素，‌这两个元素之间存在一一对应的关系。‌这种操作非常适合于那些需要对数据进行简单转换的场景，‌例如，‌将年龄减去1的操作就可以通过map操作来实现。总的来说，‌Flink的map操作是一种基础且强大的数据处理工具，‌它通过提供无状态转换的能力，‌使得开发者能够轻松地对数据进行转换和处理，‌无论是简单的数据清洗还是复杂的业务逻辑实现，‌都能够通过map操作高效地完成。方法来计算字符串的长度，‌或者通过定义一个简单的函数来将年龄减去1。
spark-map-flatMap-以及聚合操作
大白
04-06 1010
FaltMap算子与Map算子的区别:    一、什么时候使用FlatMap 当数据是一条数据对应多条数据的时候使用二、flatMap内的函数返回值必须是一个scala类型的集合才行三、Map内的函数返回值是一个对象聚合操作:例子一:使用reduceByKey,和mapValues计算每个键对应的平均值val rdd = sc.parallelize(Seq(("panda", 0), ("pin...
Flink第二章:基本操作
weixin_50835854的博客
05-09 819
Flink的基本操作分为三类,Source,Transform,sink,分别负责数据的读取,转换和写入,现在来学习一些常用的api
Flink学习笔记：Flink的最简安装
howard2005的专栏
07-12 895
Flink的最简安装；利用Flink Shell实现词频统计
从 Spark 离线数仓到 Flink 实时数仓：实战指南
大模型大数据攻城狮的专栏
07-04 885
咱先唠唠为啥要搞这个转变。在数据处理这旮旯，离线数仓和实时数仓那可太不一样了。离线数仓就像老牛拉车，处理数据得等一阵子，适合那种对时效要求不高，但得深挖数据找规律的事儿。比如说，你想分析历史数据，看看趋势啥的，离线数仓就挺管用。可实时数仓就不一样了，它就像火箭，数据一来立马就能处理，能给你实时的分析结果。要是你需要快速响应数据变化，比如搞个实时监控、实时推荐啥的，实时数仓就贼好使。反正就是，各有各的好，得看你具体干啥用。（一）数据处理架构。
Flink架构底层原理详解：案例解析（43天）
syhiiu的博客
07-22 7261
本文主要详解了Flink架构，通过案例详解Flink流式开发，本地提交，阿里云平台提交。
打造基于Flink Table API的机器学习生态1
08-04
标题中的“打造基于Flink Table API的机器学习生态1”表明了本次讨论的重点是利用Apache Flink的Table API构建一个支持机器学习的生态系统。描述中提到的“Staff Engineer at Alibaba”和“Apache Flink Meetup ...
Flink学习
weixin_44468025的博客
02-27 3295
一.定义 Flink是一个分布式计算框架，可以处理海量数据，既可以离线批处理，也可以做实时流处理。主要是用于实时流处理。 flink实时流处理的优势可以归纳为三点： ①低延迟 ②高吞吐 ③支持精确一次 从上图，可以看出flink可以接受多种数据源数据，比如socket，file，Kafka数据源等，然后通过flink处理计算。此外，flink也支持和主流的资源调度框架的整合，比如k8s,yarn,mesos,使得对整个集群的资源调度更为合理。最后flink可以将结果存到其他的应用系统中，比如hbase，m
【Flink】Flink 批处理模式Map端数据聚合 NormalizedKeySorter
九师兄
06-25 928
转载：Flink源码分析——批处理模式Map端数据聚合在flink的批处理模式下，数据的计算也有着两端的计算模型，这一点和MR、spark计算框架是类似的。，，这一过程的目的是将数据进行预聚合，减少中间的数据传输量，也减轻了reduce端数据计算的压力。在《Batch模式JobGraph的创建》中我们分析了在数据聚合的map端，数据最终会经过combiner算子处理，在batch模式下，chain在一起的算子都被封装成ChainedDriver，这个combiner算子就被封装成了SynchronousCh
Flink 系例 之 FlatMap
不会飞的小龙人的博客
11-03 2468
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..
Flink基本转换算子map/filter/flatmap
优质大数据领域知识记录
12-07 1422
map是大家非常熟悉的大数据操作算子，主要用于将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流。简单来说，就是一个“一一映射”，消费一个元素就产出一个元素。我们只需要基于DataStream调用map()方法就可以进行转换处理。方法需要传入的参数是接口MapFunction的实现；返回值类型还是DataStream，不过泛型（流中的元素类型）可能改变。面代码中，MapFunction实现类的泛型类型，与输入数据类型和输出数据的类型有关。
【Flink】批式处理--DataSet API 开发
依旧的博客
09-10 5942
一、简单案例 pom文件相关依赖到文章底部 Flink 批处理程序的一般流程 1) 获取 Flink 批处理执行环境 2) 构建 source 3) 数据处理 4) 构建 sink 统计单词个数 步骤 1) IDEA 创建项目 2) 导入 Flink 所需的 Maven 依赖 3) 创建 scala 单例对象，添加 main 方法 4) 获取 Flink 批处理运行环境 5) 构建一个 collection 源 6) 使用 flink 操作进行单词统计 7
flatmap的理解
weixin_43831204的博客
11-06 151
public class Test { public static void main(String args[]) { List<String> teamIndia = Arrays.asList("Virat", "Dhoni", "Jadeja"); List<String> teamAustralia = Arrays.asList("Warner", "Watson", "Smith"); List<Str.
java8 map()和flatMap()之间的区别
盲目的拾荒者的博客
03-31 1648
1.概述 map()和flatMap() 在Java 8中，可以在Optional，Stream和CompletableFuture中找到它们（尽管名称稍有不同）。 流表示一系列对象，而可选类是表示可以存在或不存在的值的类。 除其他聚合操作外，还有map()和flatMap()方法。 尽管两者的返回类型相同，但是它们却截然不同。 2.Map 和Flatmap 在 Optionals map()方法与Optional一起使用效果很好-如果函数返回的是需要的确切类型： @Test public void tes
Flink系列：map算子的使用方法
NIO4444
03-28 1307
目录 需求 map用法 实现 需求 使用map算子，将每个人的年龄age-1 map用法 DataStream → DataStream 输入一个输出，输出一个元素 实现 package nio4444.connect; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache
Scala与Flink入门：基础概念与操作指南
`StreamExecutionEnvironment`是Flink程序的入口点，`setParallelism`设置并行度，`readTextFile`读取输入数据，`flatMap`、`map`和`keyBy`进行数据转换，`sum`进行聚合，最后`execute`启动执行Job。 总结来说，...
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