Flink 入门实战之二WordCount

感受flink 常用Transform算子

• flatMap（多进一出、一斤多出）
• map （一进一出）
• keyBy （分区）
• sum （求和）

package com.day

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1、获取流式环境变量
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2、添加source源，并Transform算子求和
    val dataStream = env.fromElements("A B C A A A")
        .flatMap(_.split(" "))  // 一进多出=filter + map
        .map((_, 1))                   // 转为元组（key,1）
        .keyBy(_._1)                   // 根据key，进行分区
        .sum(1)               // 将分区后的第二个元素求和
    // 3、打印数据
    dataStream.print()
    // 4、执行任务
    env.execute("WordCount Job")
  }
}

依赖参考前文