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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！
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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> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList();
DataStream dataStream = env.fromCollection(tuple3List).map(new MapFunction, String>() {
@Override
public String map(Tuple3 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
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