总结:Flink之DataStream各API介绍
一、介绍
本文主要是详细介绍 DataStream<T> 类中的各个方法,并给出它们的使用场景。
二、基本方法
-
getId():- 作用:返回转换操作的唯一标识符。
- 场景:当需要调试或日志记录时,有时候需要知道操作的 ID。
-
getParallelism():- 作用:获取流的并行度。
- 场景:在优化作业时,确定当前数据流的并行度有助于性能调整。
-
getMinResources():- 作用:获取操作所需的最小资源。
- 场景:用于作业规划和资源分配。
-
getPreferredResources():- 作用:获取操作的优先资源配置。
- 场景:资源优化和作业调度。
-
getType():- 作用:获取数据流中数据的类型信息。
- 场景:用于调试、泛型转换以及类型安全操作。
-
clean(F f):- 作用:在发送给远程工作节点之前清理用户定义的函数,以处理序列化问题。
- 场景:任何涉及闭包的地方,需要清除不必要的对象引用。
-
getExecutionEnvironment():- 作用:获取数据流的执行环境。
- 场景:需要从数据流中获取构建环境的上下文。
-
getExecutionConfig():- 作用:获取作业执行配置。
- 场景:访问或更改全局执行配置,如全局并行度。
三、合并与连接
-
union(DataStream<T>... streams):- 作用:将多个相同类型的数据流连接在
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