一、flink编程方法

• 获取执行环境（execution environment）
• 加载/创建初始数据集
• 对数据集进行各种转换操作（生成新的数据集）
• 指定将计算的结果放到何处去
• 触发APP执行

flink的计算方式和spark一样都是惰性的

• Flink APP都是延迟执行的 
• 只有当execute()被显示调用时才会真正执行 
• 本地执行还是在集群上执行取决于执行环境的类型 
• 好处:用户可以根据业务构建复杂的应用，Flink可以整体进优化并生成执行计划

 

二、DataStream

DataStream 是 Flink 流处理 API 中最核心的数据结构。它代表了一个运行在多个分区上的并行流。一 个 DataStream 可以从 StreamExecutionEnvironment 通过env.addSource(SourceFunction) 获得。 DataStream 上的转换操作都是逐条的，比如 map()，flatMap()，filter() 

2.1、自定义转换函数

1、函数

scala函数

data.flatMap(f => f.split(" "))

java的lambda表达式

data.flatMap(f -> f.split(" "));

2、实现接口

data.flatMap(new FlatMapFunction[String,String] {
    override def flatMap(value: String, out: Collector[String]) = {
        val strings: Array[String] = value.split(" ")
            for(s <- strings){
                out.collect(s)
            }
        }
    })

3、RichFunctions

RichFunction中有非常有用的四个方法:open，close，getRuntimeContext和setRuntimecontext 这些功能在参数化函数、创建和确定本地状态、获取广播变量、获取运行时信息（例如累加器和计数器）和迭代信息时非常有帮助。

 

 

 

 

示例代码