我想问一下Flink中我用datastream 为啥都没distinct ？和 count这些算子

在 Flink DataStream API 中，确实没有提供 distinct 和 count 等算子。不过，可以使用其他算子来实现这些功能。

实现 distinct 功能
可以使用 keyBy 和 reduce 或 aggregation 等算子来实现 distinct 功能。具体来说，可以将数据流按照需要去重的字段进行 keyBy 分组，然后使用 reduce 或 aggregation 等算子进行数据聚合，从而实现去重。例如：

java
Copy
DataStream> dataStream = ...;

// 按照字段 0 进行分组，使用 reduce 实现去重
dataStream.keyBy(0).reduce((v1, v2) -> v1).print();

// 按照字段 0 进行分组，使用 aggregation 实现去重
dataStream.keyBy(0).sum(1).keyBy(0).reduce((v1, v2) -> v1).print();
上述代码中，通过 keyBy 对数据流按照字段 0 进行分组，使用 reduce 或 aggregation 实现数据去重，从而实现 distinct 功能。

实现 count 功能
可以使用 keyBy 和 window 等算子来实现 count 功能。具体来说，可以将数据流按照需要统计的字段进行 keyBy 分组，然后使用不同类型的 window 算子进行数据窗口化，最后使用 reduce 或 aggregation 等算子进行数据聚合，从而实现数据统计。例如：

java
Copy
DataStream> dataStream = ...;

// 按照字段 0 进行分组，使用滚动窗口进行数据统计
dataStream.keyBy(0)
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.sum(1)
.print();

// 按照字段 0 进行分组，使用滑动窗口进行数据统计
dataStream.keyBy(0)
.window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(30), Time.seconds(10)))
.sum(1)
.print();
上述代码中

在 Flink 中，DataStream API 是用于处理实时数据流的。相比于批处理，实时数据流具有连续不断的数据输入，并且常常需要对数据进行实时计算和转换。

对于您提到的 distinct 和 count 算子，它们在 Flink 中是存在的，但是在 DataStream API 中的使用方式与批处理的DataSet API有所不同。以下是一些相关信息：

1. Distinct 算子：Flink 的 DataStream API 并没有直接提供 distinct 算子来实现数据流的去重操作。这是因为在实时数据流的场景中，数据是连续流动的，而不是一个静态的数据集。如果要在实时数据流中进行去重，可以通过使用窗口操作、状态存储或其他自定义逻辑来实现。

2. Count 算子：Flink 的 DataStream API 提供了一些聚合操作符，如 sum()、min()、max() 等，可以用于统计数据流中的元素数量。例如，您可以使用 map() 转换函数将每个元素映射为常数值 1，然后使用 sum() 聚合操作符对其进行求和，即可得到数据流中元素的数量。

需要注意的是，Flink 还提供了基于 Table API 和 SQL 的处理方式，这种方式更加适合对数据流进行关系型操作。在 Table API 中，您可以使用类似 SQL 的语法来进行数据处理，并且可以使用 DISTINCT 和 COUNT 等关键字直接进行去重和计数操作。

对于离线场景，您可以考虑使用 Flink 的批处理模式，即将批处理数据当作流数据进行处理。在批处理模式下，Flink 还提供了 DataSet API 和相应的 distinct()、count() 等算子，可以更方便地进行去重和计数操作。

中文文档比较少，我现在是把spark任务迁移到flink，离线的，现在的问题是，
1.spark加载表可以直接加载配置jdbc和表名就行，而flink需要配置connector必须要表的属性，这块很麻烦，因为表很多，我这估计写自定义catalog
2.我现在用table api 因为spark任务会有map 或者flatmap flink这个没法弄只能写自定义函数也很麻烦，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”