内存数据源 (MemSourceStreamOp)

Java 类名：com.alibaba.alink.operator.stream.source.MemSourceStreamOp
Python 类名：MemSourceStreamOp

功能介绍

从内存中读取数据生成表。MemSourceStreamOp支持多个构造函数：

| 构造函数 | 参数 | 示例 | | —- | —- | —- |

| MemSourceStreamOp(Object[] vals, String colName) | 数据只有一列，列类型从数据判断 | MemSourceStreamOp(new Object[]{1.0, 2.0}, “f0”) |

| MemSourceStreamOp(Object[][] vals, String[] colNames) | colNames是列名列表，列类型从数据判断 | MemSourceStreamOp(new Object[][]{{1.0, 2.0}, {3.0, 4.0}}, new String[]{“f0”, “f1”}) |

| MemSourceStreamOp(List rows, TableSchema schema) | schema | MemSourceStreamOp(df, new TableSchema(new String[]{“f1”, “f2”}, new TypeInformation[]{Types.STRING, Types.DOUBLE})) |

| MemSourceStreamOp(List rows, String schemaStr) | schemaStr格式是col1 string, f1 int… | MemSourceStreamOp(df, “f1 string, f2 double”) |

| MemSourceStreamOp(Row[] rows, String[] colNames) | colNames是列名列表，列类型从数据判断 | MemSourceStreamOp(rows, new String[]{“f0”, “f1”}) |

| MemSourceStreamOp(List rows, String[] colNames) | colNames是列名列表，列类型从数据判断 | MemSourceStreamOp(rows, new String[]{“f0”, “f1”}) |

参数说明

| 名称 | 中文名称 | 描述 | 类型 | 是否必须？ | 取值范围 | 默认值 | | —- | —- | —- | —- | —- | —- | —- |

代码示例

以下代码仅用于示意，可能需要修改部分代码或者配置环境后才能正常运行！

Python 代码

无，仅在Java中使用

Java 代码

package javatest.com.alibaba.alink.stream.source;
import org.apache.flink.types.Row;
import com.alibaba.alink.operator.stream.StreamOperator;
import com.alibaba.alink.operator.stream.source.MemSourceStreamOp;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class MemSourceStreamOpTest {
    @Test
    public void testMemSourceStreamOp() throws Exception {
        List <Row> df = Arrays.asList(
            Row.of("1:2.0 2:1.0 4:0.5", 1.5),
            Row.of("1:2.0 2:1.0 4:0.5", 1.7),
            Row.of("1:2.0 2:1.0 4:0.5", 3.6)
        );
        StreamOperator <?> streamData = new MemSourceStreamOp(df, "f1 string, f2  double");
        streamData.print();
        StreamOperator.execute();
    }
}

运行结果

| f1 | f2 | | —- | —- |

| 1:2.0 2:1.0 4:0.5 | 1.7000 |

| 1:2.0 2:1.0 4:0.5 | 1.5000 |

| 1:2.0 2:1.0 4:0.5 | 3.6000 |