代码具体如下: DataStream<String> inputStream = env.readTextFile("sensor.txt"); DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map( line -> {String[] fields = line.split(","); return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2])); } ); Table sensorTable...
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若 mode 为其他值或者省略,则转为以毫秒计数的 Unix 时间戳,例如1548403425512。 UNNEST 列转换为行,常常用于 Array 或者 Map 类型。将某1个字段数据转为多个。示例测试语句:SELECT userId, productImage FROM Test1, UNNEST(productImages) as t(productImage); 其中productImages 为 Test1 表中 ARRAY<String> ...
// 只对字符串数量大于15的句子进行处理val longSentenceWords=dataStream.flatMap{input=>{if(input.size>15){// 输出是 TraversableOnce 因此返回必须是一个列表// 这里将Array[String]转成了Seq[String]input.split(" ").toSeq}else{// 为空时必须返回空列表,否则返回值无法与TraversableOnce匹配!Seq.empty}...
{GlobalWindow,TimeWindow}importorg.apache.flink.util.CollectorobjectFlinkWindowProcessGlobal{defmain(args:Array[String]):Unit= {//1.创建流计算执⾏行行环境valenv =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment//2.创建DataStream - 细化valtext = env.socketTextStream("Centos",9999)//3.执⾏行...
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...
(args: Array[String]): Unit = {//1.构建运行环境val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentenv.setParallelism(1) // 设置并行度为1//2.构建TableEnvval tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)//3.构建数据源tableEnv.connect(new FileSystem().path("./data/sensor.txt"))....
基本数据类型:String、Long、Integer、Boolean、Array。 复合数据类型:Tuple、POJO、Scala case class。 对于其他类型,Flink 会返回Kryo。也可以在 Flink 中使用其他序列化器。Avro 尤其得到了很好的支持。 1.java DataStream API 使用的流数据类型 对于Java API,Flink 定义了自己的 Tuple1 到 Tuple25 类型来表示元组...
case class User(name: String, id: String) val userDataSet: DataSet[User] = textDataSet.map { text => val fieldArr = text.split(",") User(fieldArr(0), fieldArr(1)) } userDataSet.print() 2. flatMap 将DataSet中的每一个元素转换为0...n个元素。