Flink算子使用方法及实例演示：keyBy、reduce和aggregations

最新推荐文章于 2025-02-14 18:12:24 发布
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Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。本文主要介绍基于Key的分组转换，关于时间和窗口将在后续文章中介绍。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：

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数据类型的转化

对数据分组主要是为了进行后续的聚合操作，即对同组数据进行聚合分析。keyBy会将一个DataStream转化为一个KeyedStream，聚合操作会将KeyedStream转化为DataStream。如果聚合前每个元素数据类型是T，聚合后的数据类型仍为T。

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Flink大数据实时计算系列-Flink的keyBy算子用法
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Flink-状态编程和容错机制 | 算子状态和键控状态的介绍及数据结构 | 状态的定义及使用
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Flink算子使用方法及实例演示：union和connect
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Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习： Flink Scala Shell使用教程 Intellij Idea开发环境搭建教程 Flink单数据流基本转换：map、filter、flatMap Flink基于Key的分组...
flink DataStream Operator算子操作举例
努力工作学习的程序员
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上面介绍了 DataStream 的常用算子，其实上面也有一些算子也是同样适合于 DataSet 的，比如 Map、FlatMap、Filter 等（相同的就不再重复了）；也有一些算子是 DataSet API 独有的，比如 DataStream 中分区使用的是 KeyBy，但是 DataSet 中使用的是 GroupBy。即第一个元素和第二个元素处理得到一个新的元素，新的元素再和第三个元素做处理…以上示例是在 5 秒的窗口中连接两个流，其中第一个流的第一个属性的连接条件等于另一个流的第二个属性。
Flink基础（六）：常用算子详解
weixin_42155491的博客
03-15 3486
本文将给大家介绍的就是 Flink 中的批和流程序常用的算子 DataStream Operator 我们先来看看流程序中常用的算子。 Map Map 算子的输入流是 DataStream，经过 Map 算子后返回的数据格式是 SingleOutputStreamOperator 类型，获取一个元素并生成一个元素，举个例子： SingleOutputStreamOperator<Employ...
Flink常用算子总结
Jack__iT的博客
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Streaming 算子 DataSet算子
Laravel 将数组指定字段作为key
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laravel collect用法（将数组指定字段作为key）
flink key_by 分区
zhaoyangjian724的专栏
05-31 956
含义: 根据指定的key进行分组（逻辑上把DataStream分成若干不相交的分区，key一样的event会 被划分到相同的partition，内部采用hash分区来实现）转换关系: DataStream → KeyedStream。# flatMap将列表中每个元素提取出来。
laravel5.6 使用指定字段作为key_MyRocks TTL使用姿势及Bugfix
weixin_39608509的博客
11-27 317
一些业务场景是经过一段时间后删除过期的数据，MyRocks提供了TTL可以满足该场景。MyRocks 通过Compaction回收过期的数据。本文介绍MyRocks TTL使用姿势以及Bugfix。TTL 通过 table comment 定义，有两种形式：CREATE TABLE t1 (a INT, b INT, c INT, PRIMARY KEY (a), KEY(b)) ENGINE=R...
【Flink快速入门-4.流处理之基于 Key 的算子】
pblh123的专栏
02-14 1217
在本节实验中我们介绍了 Flink 中基于 Key 的算子，keyBy 和 reduce 好理解，但是 Rolling Aggregation 算子的输出结果可能会和大家预想的不一样，特别是 min(minBy)和 max(maxBy)，请一定要注意它们之间的区别。需要自己练习，确定效果。
Flink keyBy 算子源码与设计理念分析
qq_39521139的博客
11-07 427
这篇文章我们对 keyBy 源码进行了分析，也教了大家怎么去调试 keyBy 算子的源码，大家可以去尝试一下。另外也对 keyBy 算子的源码设计理念进行了分析，我敢说这是全网第一家可以把 keyBy 算子说的这么透彻的。其实 keyBy 算子还有很多东西，比如如何避免数据倾斜等，后面也会说的，还有模板代码提供给大家避免数据倾斜。最后欢迎大家一起来讨论，可以关注微信公众号：大圣数据星球 进群讨论。本文由博客一文多发平台OpenWrite发布！
flink学习（4）——方法的使用—对流的处理（keyBy，Reduce）
weixin_52642840的博客
11-23 961
keyby 和reduce的使用
Flink之keyBy操作
技术博客
08-03 2505
在Flink中，‌当我们需要对海量数据进行聚合处理时，‌通常会先进行分区，‌以提高处理效率。‌通过keyBy操作，‌我们可以根据指定的键将数据流划分为不同的分区，‌每个分区内的数据将发送到同一个分区进行处理。‌这种分区的方式是通过计算键的哈希值，‌并通过对分区数取模运算来实现的。‌因此，‌具有相同键的数据会被发送到同一个分区进行处理，‌从而实现数据的并行聚合。综上所述，‌Flink中的keyBy操作是数据处理中不可或缺的一步，‌它通过指定键对数据进行分区，‌以实现并行处理和聚合操作的高效执行。
Flink中的map/flatMap/keyBy算子
weixin_44437669的博客
10-16 564
3.使用富函数类，其中open方法是初始化方法，当算子map方法被调用之前，open()首先会被调用。1.传入匿名类，实现FlatMapFunction。2.使用匿名类实现KeySelector。代码来源于尚硅谷课程的资料。2.使用Lambda表达式。1.使用Lambda表达式。
Flink算子(Filter、KeyBy、Reduce和Aggregate)
影子
03-23 3667
Filter算子：过滤作用 filter算子过滤函数 过滤函数，过滤出需要的数据，对传入的数据进行判断，如果返回true则该元素继续向下传递，如果返回false则该元素将被过滤掉。比如：如果返回来的价格大于100，我就打印出来，小于100就不打印出来 package Flink_API; import com.alibaba.fastjson.JSON; import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction; import org
flink-keyby调研
monsterXZB的博客
05-31 643
Flink中的keyBy操作是用于根据指定的键将数据流进行哈希分区的操作。它，这样可以实现基于键的聚合、分组和窗口操作当应用程序执行KeyBy操作时，Flink会根据指定的键对输入流的每个元素进行键提取操作，从而获取键值。然后，Flink中的哈希函数是确定性的，即相同的键值始终会得到相同的哈希值。这样可以保证具有中，从而实现数据的分组。在分组完成后，。KeyBy操作常用于数据流的分组聚合操作，例如对某个属性进行求和、计数等聚合操作。
Flink算子 Flink算子
最新发布
03-19
<think>好的，我现在需要回答用户关于Flink算子使用说明和示例的问题。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，确保准确引用相关信息。用户提供了三个引用，分别是关于Flink的数据源算子、聚合算子和Transform算子的示例，特别是map操作。 首先，我应该按照用户的要求，结构清晰地分步骤说明。根据系统级指令，需要包括数据源算子、转换算子和数据汇算子，每个部分都要有代码示例，并且正确使用LaTeX格式。比如在解释转换算子时，提到的map、filter、keyBy、reduce等，要给出相应的Java或Scala代码示例。 然后，要确保每个引用的内容被正确引用到。例如，在数据源算子部分，引用[1]和[3]提到了构建环境和fromCollection的使用，应该在相关段落末尾添加[^1]和[^3]。聚合算子部分引用[2]中的内容，需要标注[^2]。 接下来，生成相关问题。问题需要围绕Flink算子的更多细节、最佳实践和应用场景展开，比如数据源算子的类型、转换算子的优化方法等。确保问题与用户提供的引用内容相关，并且能够引导进一步学习。 同时，检查LaTeX语法是否正确，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。不过在这个回答中可能数学公式不多，但如果有的话需要注意格式。例如，在解释窗口操作时，如果有时间窗口的表达式，需要用正确的格式。 另外，确保使用中文回答，避免任何Markdown格式，除了代码块需要用三个反引号包裹。代码示例需要根据引用中的内容提供，比如引用[3]中的Scala代码，可以展示map操作，而引用[2]中的聚合算子可以用Java示例。 最后，检查整体结构是否清晰，分为数据源、转换、数据汇三个部分，每个部分都有说明和示例，并且相关问题符合要求。同时，确保所有引用标识正确对应，如引用[1]、[2]、[3]分别在适当的位置标注。</think>### Flink算子使用说明及示例 Flink算子分为**数据源（Source）**、**转换（Transformation）**和**数据汇（Sink）**三类。以下结合示例说明其使用方法： --- #### 一、数据源算子（Source Operators） 数据源算子用于从外部系统（如文件、消息队列、集合等）读取数据。 **示例**：从集合构建数据源（Scala）： ```scala val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val textDataSet: DataSet[String] = env.fromCollection( List("张三,1", "李四,2", "王五,3", "张三,4") ) // 从内存集合生成数据集[^3] ``` 其他常用数据源包括`readTextFile`（文件读取）、`fromElements`（元素集合）等。 --- #### 二、转换算子（Transformation Operators） 转换算子对数据进行处理，核心操作包括： 1. **`map`**：逐条处理数据 ```scala // 将字符串转换为元组（姓名，数值） val tupleData = textDataSet.map { str => val parts = str.split(",") (parts(0), parts(1).toInt) } // 输出如("张三",1) ``` 2. **`filter`**：过滤数据 ```java DataStream<String> filtered = dataStream.filter(value -> value.startsWith("A")); ``` 3. **`keyBy`**：按Key分组 ```java DataStream<Tuple2<String, Integer>> keyedStream = dataStream .keyBy(value -> value.f0); // 按元组第一个字段分组 ``` 4. **`reduce`**：聚合操作 ```java DataStream<Tuple2<String, Integer>> reduced = keyedStream .reduce((v1, v2) -> new Tuple2<>(v1.f0, v1.f1 + v2.f1)); // 对数值求和[^2] ``` 5. **`window`**：窗口计算 ```java dataStream.keyBy(value -> value.id) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // 定义10秒滚动窗口 .sum("count"); // 按窗口统计总和 ``` --- #### 三、数据汇算子（Sink Operators） 数据汇负责将结果输出到外部系统，如文件、数据库或控制台。 **示例**：输出到文件（Java）： ```java DataStream<String> result = ...; result.writeAsText("output/path"); // 写入文本文件 ``` ---
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