>本文重点阐述Flink中map与flatMap的差异：map执行一对一转换，元素数量不变；flatMap执行一对多（或零）转换，用于拆分或过滤数据，如经典的单词计数场景。 我们来详细解释一下 Flink 中 和 的应用场景差异，并举例说明在什么情况下必须使用 。 核心差异：输入与输出元素的数量关系 这是理解两者差异最关键的一点： ：一对一（1 -> 1） 的转换关系。它对数据流（DataStream）中的 每一个 输入元素应用一个函数，并产生 一个 输出元素。输入流中有 N 个元素，经过 操作后，输出流中也必然有 N 个元素。 ：一对多（1 -> N, 其中 N >= 0） 的转换/展平关系。它对数据流中的 每一个 输入元素应用一个函数，并产生 零个、一个或多个 输出元素。输出流中的元素数量可能大于、等于或小于输入流。 我们可以用一个简单的表格来总结： | 特性 | | | | :--- | :--- | :--- | | 输入输出关系 | 1 : 1 (一对一) | 1 : N (一对多，N可以是0, 1, 2, ...) | | 函数返回值 | 返回一个 单个元素 | 返回...
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