Flink 的Transform算子在上一篇中我们讲完了获取Flink执行环境与定义某些Source的方法，那么接下来也就是重要的Flink Transform算子的讲解环节了！！！老规矩先上图： 图中有很多算子，我们会讲解一部分，其他用到后会在教程中讲解一、基础算子1.1 map1.1.1 作用map可以理解为映射，对每个元素进行一定的变换后，映射为另一个元素，也就是一对一的转化1.1.2 图解
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2024-04-03 14:58:37
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spark官方常用的32个算子spark常用的Transformationimport org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}
import scala.collection.mutable.ListBuffer
object Transformation {
val conf = new SparkConf(
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2024-08-30 14:37:27
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1、Environment1.1 getExecutionEnvironment创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。ExecutionEn
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2024-07-19 18:20:36
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# 理解 Spark SQL 中 DataFrame 的 flatMap 算子
## 引言
Apache Spark 是一个开源的集群计算框架，具有高效的分布式处理能力，能够处理大规模数据。Spark SQL 是其重要组件之一，专门用于高效执行结构化的数据处理。DataFrame 是 Spark SQL 中一个重要的数据结构，类似于表格，可以通过 SQL 查询和函数式编程转换数据。在这些转换中
import org.apache.spark._object rdd_test { System.setProperty("had
原创
2022-09-09 15:40:07
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文章目录返回第二章第三个flatMap：从元素到集合、再从集合到元素点击跳转到下一讲返回第二章第三个flatMap：从元素到集合、再从集合到元素flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似，在功能上，与 map 和 mapPartitions 一样，flatMap 也是用来做数据映射的，在实现上，
原创
2022-03-02 16:29:55
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文章目录返回第二章第三个flatMap：从元素到集合、再从集合到元素点击跳转到下一讲返回第二章第三个flatMap：从元素到集合、再从集合到元素flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似，在功能上，与 map 和 mapPartitions 一样，flatMap 也是用来做数据映射的，在实现上，对于给定映射函数 f，flatMap(f) 以元素为粒度，
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2021-09-26 10:14:37
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文章目录一、Flink1、Flink 和 Spark 区别二、Flink1、Source1 本地集合、本地文件、套接字2 自定义数据源（连接数据库）2、一些算子1 map2 keyby3 reduce4 agg5 window6 sideout有的没的 I know, i know 地球另一端有你陪我 一、FlinkApache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进
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2024-03-26 13:50:29
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本文将对Flink Transformation中map、filter和flatMap算子进行介绍，并结合例子展示具体使用方法。一、map算子map算子可以用来做一些清洗工作,根据具体的业务,map算子使用自定义的map函数进行处理，具体的转换是：输入一个DataStream元素对应输出一个DataStream元素。示例如下：功能描述：从外部文件读取，温度传感器样例数据，转换成温度传感
原创
2022-01-21 14:00:58
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demo1String[] words = {"Hello","World"};//{H,e,l,l,o},{W,o,r,l,d}Stream<String[]> stream = Arrays.stream(words).map(w-> w.split("")); //Stream<String[]>//H,e,l,l,o,W,o,r,l,dStream<String> stringStream = stream.flatMap(Arrays:.
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2021-08-25 10:57:02
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demo1String[] words = {"Hello","World"};//{H,e,l,l,o},{W,o,r,l,d}Stream<String[]> stream = Arrays.stream(words).map(w-> w.split(""));
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2022-02-18 09:58:36
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package sparkcoreimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Demo04FlatMap { def main(args: Array[String]): ...
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2021-08-22 20:18:00
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java中map是把集合每个元素重新映射，元素个数不变，但是元素值发生了变化。而flatMap从字面上来说是压平这个映射，实际作用就是将每个元素进行一个一对多的拆分，细分成更小的单元，返回一个新的Stream流，新的流元素个数增加。 java官方给出的示例如下：# 按行读取文件内容
Stream<String> lines = Fi
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2023-05-31 16:51:54
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# Python中的flatmap实现方法
## 1. 概述
在Python中，我们可以通过使用`itertools.chain.from_iterable`函数来实现flatmap的功能。Flatmap是一种常见的操作，它可以将多个列表合并成一个列表，并且展开其中的嵌套列表。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
input[
原创
2024-03-15 06:47:29
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val rdd1 = sc.parallelize(Seq(("one two three four five six seven"), ("one two three four five six seven"), ("one two three four five six seven")))然后rdd1.map(_.split(" ")).collect结果 Array[Array[String
原创
2022-07-19 11:58:12
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## RxJava FlatMap 实现原理及步骤详解
### 1. 引言
RxJava 是一个基于事件流和异步编程的库，它提供了一种优雅、简洁的方式来处理异步任务。在 RxJava 中，`flatMap` 是一个非常强大且常用的操作符，它可以将一个发射事件的 Observable 变换为多个 Observables，并将它们发射的事件合并后放入一个新的 Observable 中。
本文将详细
原创
2023-08-15 14:04:34
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# Java中的FlatMap操作详解
## 引言
在Java的流式处理操作中，FlatMap是一种常用的操作，用于将一个流中的元素映射为多个元素，然后将这些元素合并为一个新的流。它能够帮助我们处理复杂的数据结构，简化代码逻辑。
本文将详细介绍Java中的FlatMap操作，包括其定义、使用场景、示例代码以及相关注意事项。
## 什么是FlatMap操作
在Java中，FlatMap是S
原创
2023-08-06 12:17:05
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