DataStream API是Apache Flink提供的用于处理无界数据流的API。它是Flink的核心API之一，可以让用户轻松地构建和部署流处理应用程序。在本教程中，我们将介绍DataStream API的基本概念和用法。

创建DataStream

首先，我们需要创建一个DataStream对象来表示输入数据流。可以通过调用ExecutionEnvironment类的fromElements或fromCollection方法来创建一个DataStream对象，示例如下：

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> inputDataStream = env.fromElements("hello", "world", "flink");

转换操作

一旦有了输入数据流，就可以对其进行各种转换操作。Flink提供了丰富的转换操作，例如map、flatmap、filter等。示例如下：

DataStream<String> upperCaseDataStream = inputDataStream.map(new MapFunction<String, String>() {
    @Override
    public String map(String value) throws Exception {
        return value.toUpperCase();
    }
});

输出结果

最后，我们可以将处理后的数据流输出到外部系统，如文件、Kafka等。示例如下：

upperCaseDataStream.writeAsText("output.txt").setParallelism(1);

执行作业

最后，我们需要调用execute方法来执行整个作业：

env.execute("DataStream API Example");

这就是一个简单的DataStream API的示例。通过这个教程，你可以快速了解DataStream API的基本概念和用法。希望这个教程对你有所帮助！如果想进一步学习Flink的DataStream API，可以查看Flink官方文档或参考更多的教程。

DataStream API介绍