Flink的转换算子——map

map是大家非常熟悉的大数据操作算子，主要用于将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流。简单来说，就是一个"一一映射"，消费一个元素就产出一个元素。

我们只需要基于DataStream调用map()方法就可以进行转换处理。方法需要传入的参数是接口MapFunction的实现；返回值类型还是DataStream，不过泛型（流中的元素类型）可能改变。

下面的代码，实现了提取WaterSensor中的id字段的功能。

java 复制代码

import com.atguigu.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSink;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class Mapdeam {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DataStreamSource<WaterSensor> senseDS = env.fromElements(new WaterSensor("s1", 1l, 1)
                , new WaterSensor("s1", 2l, 2),
                new WaterSensor("s1", 3l, 3)
        );




        SingleOutputStreamOperator<String> map = senseDS.map(sense -> sense.getId());
        map.print();

        env.execute();
    }
}

map是一个一对一的算子，也就是说输入一个数据那经过map算子之后也只会输出一个数据

根据代码中

java 复制代码

SingleOutputStreamOperator<String> map = senseDS.map(sense -> sense.getId());

可知是将senseDS的数据经过（sense -> sense.getid())的表达式进行的输出

也可以使用匿名类的方法实现如下：

java 复制代码

 senseDS.map(new MapFunction<WaterSensor, String>() {
            @Override
            public String map(WaterSensor waterSensor) throws Exception {
                return waterSensor.getId();
            }
        }).print();

但是通过直观感受使用第一个方法代码比较简洁

请各位自行选择

谢谢