Flink用法介绍(2)

https://gitee.com/pingfanrenbiji/Flink-UserBehaviorAnalysis/blob/master/FlinkTutorial/src/main/scala/com/xdl/apitest/TransformTest.scala

KeyedStream、DataStream 一个分组数据流的聚合操作
合并当前的元素和上次聚合的结果 产生一个新的值
返回的流中包含每一次聚合的结果
而不是只返回最后一次聚合的最终结果

对两个或两个以上的DataStream进行union操作 产生一个包含所有DataStram元素的新的DataStream

1、union之前两个流的类型必须一样 connect可以不一样 在之后的coMap中再调整成一样的
2、Connect只能操作两个流 Union可以操作多个

Flink流应用程序处理的是以数据对象表示事件流 
数据对象需要被序列化和反序列化 
以便通过网络传送它们或从状态后端、检查点和保存点读取它们

Flink使用类型信息的概念来表示数据类型 
并为每个数据类型生成特定的序列化器、反序列化器和比较器

Flink具有类型提取系统 该系统分析函数的输入和返回类型 
以自动获取类型信息 从而获取序列化和反序列化器

lamdba 函数或泛型类型 需要显示的提供类型信息 才能使得应用程序正常工作或提高性能