flink多流join面试题

1、基本转换算子

map、flatMap、filter通常被统一称为基本转换算子（简单转换算子）

DataStream 里没有 reduce 和 sum 这类聚合操作的方法，因为 Flink 设计中，所有数据必须先分组才能做聚合操作。

先 keyBy 得到 KeyedStream，然后调用其 reduce、sum 等聚合操作方法。（先分组后聚合）

常见的聚合操作算子主要有：

• keyBy
• 滚动聚合算子 Rolling Aggregation
• reduce

DataStream -> KeyedStream：逻辑地将一个流拆分成不相交的分区，每个分区包含具有相同key的元素，在内部以hash的形式实现的。

1、KeyBy会重新分区； 2、不同的key有可能分到一起，因为是通过hash原理实现的；

Rolling Aggregation

这个算子可以针对 KeyedStream 每一个支流做聚合

• sum()
• min()
• max()
• minBy()
• maxBy()

错误

//lamda表达式 are not supported at language level ‘7’ 改成 level8

This type (GenericType<com.example.apitest.beans.SensorReading>) cannot be used as key

出现这种错误是因为你对象没有无参构造方法

添加无参数构造方法