请教一个Flink问题，如何转变为 DataStream<RowData>？-[阿里云_云淘科技]

匿名 • 2023年12月10日下午5:43 • 阿里云

请教一个Flink问题，在不使用tabEnv的情况下，DataStream 如何转变为 DataStream？

以下为热心网友提供的参考意见

在不使用Table API的情况下，DataStream可以通过一些转换操作来转变为另一个DataStream。以下是一些常见的转换操作示例：

map操作：将每个元素应用一个函数进行转换。例如，将字符串转换为大写形式：

DataStream<String> input = ...; // 输入的DataStream
DataStream<String> output = input.map(new MapFunction<String, String>() {
 @Override
 public String map(String value) throws Exception {
     return value.toUpperCase();
 }
});

filter操作：根据条件过滤元素。例如，过滤出长度大于5的字符串：

DataStream<String> input = ...; // 输入的DataStream
DataStream<String> output = input.filter(new Predicate<String>() {
 @Override
 public boolean test(String value) throws Exception {
     return value.length() > 5;
 }
});

flatMap操作：将每个元素拆分为多个元素。例如，将一个单词列表拆分为单个字母：

DataStream<List<String>> input = ...; // 输入的DataStream，包含单词列表
DataStream<String> output = input.flatMap(new FlatMapFunction<List<String>, String>() {
 @Override
 public void flatMap(List<String> value, Collector<String> out) throws Exception {
     for (String word : value) {
         out.collect(word);
     }
 }
});

keyBy操作：根据某个键对元素进行分组。例如，按照年龄分组：

DataStream<Person> input = ...; // 输入的DataStream，包含Person对象
DataStream<Tuple2<Integer, Person>> output = input.keyBy(0); // 按照年龄分组，假设Person类中第一个字段是年龄

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