Flink 中 DataSet 的 Transformation 操作有哪些？

推荐答案

在 Apache Flink 中，DataSet 的 Transformation 操作主要包括以下几种：

1. Map：对数据集中的每个元素应用一个函数，生成一个新的数据集。
2. FlatMap：类似于 Map，但每个输入元素可以生成零个、一个或多个输出元素。
3. Filter：根据给定的条件过滤数据集中的元素。
4. Reduce：对数据集中的元素进行聚合操作，生成一个单一的结果。
5. GroupBy：根据指定的键对数据集进行分组。
6. Join：将两个数据集根据指定的键进行连接操作。
7. CoGroup：类似于 Join，但可以对两个数据集进行更复杂的操作。
8. Union：将两个数据集合并为一个数据集。
9. Distinct：去除数据集中的重复元素。
10. Sort：对数据集中的元素进行排序。
11. Cross：对两个数据集进行笛卡尔积操作。
12. Project：从数据集中选择特定的字段。
13. Aggregate：对数据集中的元素进行聚合操作，如求和、求平均值等。

本题详细解读

Map

Map 操作是对数据集中的每个元素应用一个函数，生成一个新的数据集。例如：

DataSet<Integer> numbers = // ...
DataSet<Integer> doubled = numbers.map(new MapFunction<Integer, Integer>() {
    @Override
    public Integer map(Integer value) {
        return value * 2;
    }
});

FlatMap

FlatMap 操作类似于 Map，但每个输入元素可以生成零个、一个或多个输出元素。例如：

-- -------------------- ---- -------
--------------- ----- - -- ---
--------------- ----- - ----------------- ----------------------- --------- -
    ---------
    ------ ---- -------------- ------ ----------------- ---- -
        --- ------- ---- - ------------- --- -
            ------------------
        -
    -
---

Filter

Filter 操作根据给定的条件过滤数据集中的元素。例如：

DataSet<Integer> numbers = // ...
DataSet<Integer> filtered = numbers.filter(new FilterFunction<Integer>() {
    @Override
    public boolean filter(Integer value) {
        return value > 10;
    }
});

Reduce

Reduce 操作对数据集中的元素进行聚合操作，生成一个单一的结果。例如：

DataSet<Integer> numbers = // ...
DataSet<Integer> sum = numbers.reduce(new ReduceFunction<Integer>() {
    @Override
    public Integer reduce(Integer value1, Integer value2) {
        return value1 + value2;
    }
});

GroupBy

GroupBy 操作根据指定的键对数据集进行分组。例如：

DataSet<Tuple2<String, Integer>> pairs = // ...
GroupedDataSet<Tuple2<String, Integer>> grouped = pairs.groupBy(0);

Join

Join 操作将两个数据集根据指定的键进行连接操作。例如：

DataSet<Tuple2<String, Integer>> set1 = // ...
DataSet<Tuple2<String, Integer>> set2 = // ...
DataSet<Tuple2<String, Integer>> joined = set1.join(set2).where(0).equalTo(0);

CoGroup

CoGroup 操作类似于 Join，但可以对两个数据集进行更复杂的操作。例如：

DataSet<Tuple2<String, Integer>> set1 = // ...
DataSet<Tuple2<String, Integer>> set2 = // ...
DataSet<Tuple2<String, Integer>> cogrouped = set1.coGroup(set2).where(0).equalTo(0);

Union

Union 操作将两个数据集合并为一个数据集。例如：

DataSet<Integer> set1 = // ...
DataSet<Integer> set2 = // ...
DataSet<Integer> unioned = set1.union(set2);

Distinct

Distinct 操作去除数据集中的重复元素。例如：

DataSet<Integer> numbers = // ...
DataSet<Integer> distinctNumbers = numbers.distinct();

Sort

Sort 操作对数据集中的元素进行排序。例如：

DataSet<Tuple2<String, Integer>> pairs = // ...
DataSet<Tuple2<String, Integer>> sorted = pairs.sortPartition(1, Order.ASCENDING).setParallelism(1);

Cross

Cross 操作对两个数据集进行笛卡尔积操作。例如：

DataSet<Integer> set1 = // ...
DataSet<Integer> set2 = // ...
DataSet<Tuple2<Integer, Integer>> crossed = set1.cross(set2);

Project

Project 操作从数据集中选择特定的字段。例如：

DataSet<Tuple3<Integer, String, Double>> tuples = // ...
DataSet<Tuple2<Integer, String>> projected = tuples.project(0, 1);

Aggregate

Aggregate 操作对数据集中的元素进行聚合操作，如求和、求平均值等。例如：

DataSet<Tuple2<String, Integer>> pairs = // ...
DataSet<Tuple2<String, Integer>> aggregated = pairs.groupBy(0).aggregate(Aggregations.SUM, 1);