请教一个Flink问题， 在不使用tabEnv的情况下，DataStream 如何转变为 DataStream？
以下为热心网友提供的参考意见
在不使用Table API的情况下，DataStream可以通过一些转换操作来转变为另一个DataStream。以下是一些常见的转换操作示例：
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map操作：将每个元素应用一个函数进行转换。例如，将字符串转换为大写形式：
DataStream<String> input = ...; // 输入的DataStream DataStream<String> output = input.map(new MapFunction<String, String>() { @Override public String map(String value) throws Exception { return value.toUpperCase(); } }); -
filter操作：根据条件过滤元素。例如，过滤出长度大于5的字符串：
DataStream<String> input = ...; // 输入的DataStream DataStream<String> output = input.filter(new Predicate<String>() { @Override public boolean test(String value) throws Exception { return value.length() > 5; } }); -
flatMap操作：将每个元素拆分为多个元素。例如，将一个单词列表拆分为单个字母：
DataStream<List<String>> input = ...; // 输入的DataStream，包含单词列表 DataStream<String> output = input.flatMap(new FlatMapFunction<List<String>, String>() { @Override public void flatMap(List<String> value, Collector<String> out) throws Exception { for (String word : value) { out.collect(word); } } }); -
keyBy操作：根据某个键对元素进行分组。例如，按照年龄分组：
DataStream<Person> input = ...; // 输入的DataStream，包含Person对象 DataStream<Tuple2<Integer, Person>> output = input.keyBy(0); // 按照年龄分组，假设Person类中第一个字段是年龄
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