请教一个Flink问题，如何转变为 DataStream<RowData>？

在不使用Table API的情况下，DataStream可以通过一些转换操作来转变为另一个DataStream。以下是一些常见的转换操作示例：

1. map操作：将每个元素应用一个函数进行转换。例如，将字符串转换为大写形式：

   DataStream<String> input = ...; // 输入的DataStream
   DataStream<String> output = input.map(new MapFunction<String, String>() {
    @Override
    public String map(String value) throws Exception {
        return value.toUpperCase();
    }
   });
   

2. filter操作：根据条件过滤元素。例如，过滤出长度大于5的字符串：

   DataStream<String> input = ...; // 输入的DataStream
   DataStream<String> output = input.filter(new Predicate<String>() {
    @Override
    public boolean test(String value) throws Exception {
        return value.length() > 5;
    }
   });
   

3. flatMap操作：将每个元素拆分为多个元素。例如，将一个单词列表拆分为单个字母：

   DataStream<List<String>> input = ...; // 输入的DataStream，包含单词列表
   DataStream<String> output = input.flatMap(new FlatMapFunction<List<String>, String>() {
    @Override
    public void flatMap(List<String> value, Collector<String> out) throws Exception {
        for (String word : value) {
            out.collect(word);
        }
    }
   });
   

4. keyBy操作：根据某个键对元素进行分组。例如，按照年龄分组：

   DataStream<Person> input = ...; // 输入的DataStream，包含Person对象
   DataStream<Tuple2<Integer, Person>> output = input.keyBy(0); // 按照年龄分组，假设Person类中第一个字段是年龄