flink的算子没有类似于spark的cache操作吗？
请问当一个算子会被多次使用时,怎么把他缓存住，类似于spark的cache操作
val env = getBatchEnv val ds = env.fromElements("a","b","c")
val ds2 = ds.map(x=>{ println("map op") x.charAt(0).toInt+1 })
//此操作会打印三遍map op ds2.print()
//此操作又会打印三遍map op ds2.filter(_>100).print()*来自志愿者整理的flink邮件归档
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