flink的算子没有类似于spark的cache操作吗？

[李继]

HI ， 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()

[张锴]

保存中间变量可以用状态存

李继 <[hidden email]> 于2021年1月7日周四 下午5:42写道：

> HI ， 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()
>

[Jark]

社区已经在做了，可以关注下这个 FLIP：
https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-36%3A+Support+Interactive+Programming+in+Flink

On Fri, 8 Jan 2021 at 15:42, 张锴 <[hidden email]> wrote:

> 保存中间变量可以用状态存
>
> 李继 <[hidden email]> 于2021年1月7日周四 下午5:42写道：
>
> > HI ， 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
> > })
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> > //此操作会打印三遍map op
> > ds2.print()
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> > //此操作又会打印三遍map op
> > ds2.filter(_>100).print()
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