本篇内容介绍了“怎么用Flink Map搭建开发环境与数据”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

Map算子：对数据流一对一的加载计算，并返回一个新的对象

示例环境

java.version: 1.8.x
flink.version: 1.11.1

示例数据源

Flink 系例 之 搭建开发环境与数据

Map.java

import com.flink.demo.DataSource;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.util.List;
public class Map {
    /**
     * 遍历集合，打印名称
     * @param args
     * @throws Exception
     */
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        List<Tuple3<String,String,Integer>> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList();
        DataStream<String> dataStream = env.fromCollection(tuple3List).map(new MapFunction<Tuple3<String,String,Integer>, String>() {
            @Override
            public String map(Tuple3<String, String, Integer> tuple3s) throws Exception {
                return tuple3s.f0;
            }
        });
        dataStream.print();
        env.execute("flink map job");
    }
}

 打印结果

4> 王五
3> 李四
1> 刘六
3> 吴八
2> 张三
2> 伍七

“怎么用Flink Map搭建开发环境与数据”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注天达云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！