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