Flink-1.9流计算开发：二、Map函数

整体来讲一个流处理过程可以划分为三部分DataSource、Transformations、Sinks。DataSource用来产生或者获取数据流，Transformations对数据流做转换，Sinks作为数据的出口输出到将数据输出到数据库，文件等系统，不过Transformations、Sinks并不是必须的。

在上一篇文章Flink-1.9流处理开发：一、最初的开始HELLO WORLD的hello world例子中的流处理过程就是由DataSource和Sinks组成的。

需求

本篇文章实现一个很简单的逻辑，创建一个数据流{"apple","orange","banana","watermelon"}，将数据流的单词做大写转换，然后将其打印出来。

解决方案

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public class StreamTest {
    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(StreamTest.class);
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        String[] words = {"apple","orange","banana","watermelon"};
        //创建DataSource
        //根据给定的元素创建一个数据流，元素必须是相同的类型，比如全部为String，或者全部为int。
        DataStreamSource ds = env.fromElements(words);
        //Transformations
        //对DataStream应用一个Map转换。对DataStream中的每一个元素都会调用MapFunction接口的具体实现类。map方法仅仅只返回一个元素，这个flatMap不同
        DataStream map = ds.map(new MapFunction() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                return value.toUpperCase();
            }
        });
        //sinks打印出信息
        //给DataStream添加一个Sinks
        map.addSink(new SinkFunction() {
            @Override
            public void invoke(String value) throws Exception {
                LOG.info(value);
            }
        });

        env.execute("Flink Streaming Java API Skeleton");
    }
}

执行效果

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15:03:05,937 INFO  fun.cosmozhu.session2.StreamTest                              - WATERMELON
15:03:05,937 INFO  fun.cosmozhu.session2.StreamTest                              - ORANGE
15:03:05,937 INFO  fun.cosmozhu.session2.StreamTest                              - APPLE
15:03:05,937 INFO  fun.cosmozhu.session2.StreamTest                              - BANANA

代码地址

https://github.com/chaoxxx/learn-flink-stream-api/blob/master/src/main/java/fun/cosmozhu/session2/StreamTest.java

作者：cosmozhu --90后的老父亲，专注于保护地球的程序员

个人网站：https://www.cosmozhu.fun

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