Flink 数据处理：过滤空字段并替换为'该字段没有数据'

可以使用 Flink 中的 map 算子和 filter 算子来实现对数据中空字段的过滤和替换操作。

首先，使用 map 算子将空字段替换为'该字段没有数据'：

DataStream<String> dataStream = ...; // 输入数据流
DataStream<String> filteredStream = dataStream.map(new MapFunction<String, String>() {
    @Override
    public String map(String value) throws Exception {
        String[] fields = value.split(',');
        for (int i = 0; i < fields.length; i++) {
            if (fields[i].isEmpty()) {
                fields[i] = '该字段没有数据';
            }
        }
        return String.join(',', fields);
    }
});

上述代码中，使用 map 算子对输入数据流中的每一条记录进行处理。首先将记录按照逗号分隔成多个字段，然后遍历每个字段，如果该字段为空，则将其替换为'该字段没有数据'，最后将所有字段拼接成一条记录并返回。

接下来，使用 filter 算子过滤掉空字段的记录：

DataStream<String> filteredStream = filteredStream.filter(new FilterFunction<String>() {
    @Override
    public boolean filter(String value) throws Exception {
        String[] fields = value.split(',');
        for (String field : fields) {
            if (field.equals('该字段没有数据')) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
});

上述代码中，使用 filter 算子对处理后的数据流进行过滤。对于每一条记录，首先将其按照逗号分隔成多个字段，然后遍历每个字段，如果该字段的值为'该字段没有数据'，则说明该记录中存在空字段，应该被过滤掉；否则，该记录保留下来。

最终得到的 filteredStream 就是过滤掉空字段的数据流。