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apache flink是一款开源的流处理框架，它在大数据处理场景中被广泛应用。flink的数据流api（datastream api）是一个强大的、状态匹配的流处理api，它可以处理有界和无界数据流。
本教程将向你介绍如何使用java来编写使用datastream api的flink程序。
datastream api概述
flink的datastream api为测量时间、处理时间和窗口操作提供了良好的支持，并且在处理无界数据流（例如实时数据流）和有界数据流（例如记录的集合或文件）时都表现出色。
初始设置
首先，你需要在你的系统上安装java和flink。如果你还没有安装它们，你可以访问这里找到详细的安装指南。
创建datastream
要创建一个datastream，我们需要从一个source开始，例如，一个集合或一个文件。下面是一个简单的例子说明如何从一个集合创建一个datastream：
final streamexecutionenvironment env = streamexecutionenvironment.getexecutionenvironment();
datastream<string> text = env.fromelements(
"to be, or not to be,--that is the question:--",
"whether 'tis nobler in the mind to suffer",
"the slings and arrows of outrageous fortune"
);
datastream操作
一旦你有了一个datastream，你就可以对它执行各种操作，例如:
- 转换操作（例如，
map()和filter()） - 键值转换操作（例如，
keyby()和reduce()） - 窗口操作（例如，
window()和windowall()）
// 使用map操作将每一行文本转换为大写
datastream<string> uppercasetext = text.map(new mapfunction<string, string>() {
@override
public string map(string value) {
return value.touppercase();
}
});
// 使用filter操作过滤掉包含'to'的行
datastream<string> filteredtext = uppercasetext.filter(new filterfunction<string>() {
@override
public boolean filter(string value) {
return value.contains("to");
}
});
请注意，所有这些操作都是惰性的，也就是说，当你在datastream上调用操作时，实际上是在构建一个执行图。只有当你调用streamexecutionenvironment的execute()方法时，你的程序才会被提交到flink运行。
// 提交并运行flink程序
env.execute("my flink job");
希望这篇简单的教程可以帮助你开始使用java和flink的datastream api进行流处理。让我们一起探索更多flink的功能!
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