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目录
Transformation转换算子（基础篇三）
三、转换算子（Transformation）
1.基本转换算子
1.1 映射（Map）
1.2 过滤（filter）
1.3 扁平映射（flatmap）
1.4基本转换算子的例子
2.聚合算子（Aggregation）
2.1 按键分区（keyBy）
2.2 简单聚合
2.3 归约聚合（reduce）
3.用户自定义函数（UDF）文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-829110.html
3.1 函数类（Function Classes）文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-829110.html
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用户自定义函数（ user-defined function ， UDF ），即用户可以根据自身需求，重新实现算子的逻辑。 用户自定义函数分为： 函数类 、 匿名函数 、 富函数类 。 Flink 暴露了所有 UDF 函数的接口，具体实现方式为接口或者抽象类，例如 MapFunction 、 FilterFunction 、 ReduceFunction 等。所
![[flink 实时流基础]源算子和转换算子](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/04/847286-1.png)
Flink可以从各种来源获取数据，然后构建DataStream进行转换处理。一般将数据的输入来源称为数据源（data source），而读取数据的算子就是源算子（source operator）。所以，source就是我们整个处理程序的输入端。 在Flink1.12以前，旧的添加source的方式，是调用执行环境的addSource()方
前言：今天是学习 flink 第三天啦，学习了高级 api 开发中11 中重要算子，查找了好多资料理解其中的原理，以及敲了好几个小时代码抓紧理解原理。 Tips：虽然学习进度有点慢，希望自己继续努力，不断猜想 api 原理，通过敲代码不断印证自己的想法，转码大数据之路一定会越
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Flink是一种一站式处理的框架，既可以进行批处理（DataSet），也可以进行流处理（DataStream） 将Flink的算子分为两大类：DataSet 和 DataStream 1.1 fromCollection 从本地集合读取数据 1.2 readTextFile 从文件中读取 1.3 readTextFile 遍历目录 对一个文件目录内的所有文件，包括所有子目录中的
map算子的功能为做映射，即将原来的RDD中对应的每一个元素，应用外部传入的函数进行运算，返回一个新的RDD flatMap算子的功能为扁平化映射，即将原来RDD中对应的每一个元素应用外部的运算逻辑进行运算，然后再将返回的数据进行压平，类似先map，然后再flatten的操作，最后
(1) hom_mat3d_identity( : : : HomMat3DIdentity) 功能：生成三维齐次变换矩阵。 控制输出参数：HomMat3DIdentity：变换矩阵。 (2) create_pose( : : TransX, TransY, TransZ, RotX, RotY, RotZ, OrderOfTransform, OrderOfRotation, ViewOfTransform : Pose) 功能：创建一个3D位姿。 控制输入参数1：(TransX, TransY, TransZ)：分别表示
Flink的核心目标，是\\\"数据流上的有状态计算\\\"。 具体说明:ApacheFlink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行有状态计算。 无界数据流 例如从Kafka这样的消息组件中读取的数据一般，没有数据流结束的定义，即使没有数据也在进行消费。 有界数据流 有界数据
(一）Flink核心API Flink中提供了4种不同层次的API，每种API在简洁和易表达之间有自己的权衡，适用于不同的场景。目前上面3个会用得比较多。 低级API(Stateful Stream Processing)：提供了对时间和状态的细粒度控制，简洁性和易用性较差， 主要应用在一些复杂事件处理逻辑上。 核心
