Flink Transformation-转换算子

news2024/12/29 5:29:42

map算子的使用

假如有如下数据：

86.149.9.216 10001 17/05/2015:10:05:30 GET /presentations/logstash-monitorama-2013/images/github-contributions.png
83.149.9.216 10002 17/05/2015:10:06:53 GET /presentations/logstash-monitorama-2013/css/print/paper.css
83.149.9.216 10002 17/05/2015:10:06:53 GET /presentations/logstash-monitorama-2013/css/print/paper.css
83.149.9.216 10002 17/05/2015:10:06:53 GET /presentations/logstash-monitorama-2013/css/print/paper.css
83.149.9.216 10002 17/05/2015:10:06:53 GET /presentations/logstash-monitorama-2013/css/print/paper.css
83.149.9.216 10002 17/05/2015:10:06:53 GET /presentations/logstash-monitorama-2013/css/print/paper.css
83.149.9.216 10002 17/05/2015:10:06:53 GET /presentations/logstash-monitorama-2013/css/print/paper.css
10.0.0.1 10003 17/05/2015:10:06:53 POST /presentations/logstash-monitorama-2013/css/print/paper.css
10.0.0.1 10003 17/05/2015:10:07:53 POST /presentations/logstash-monitorama-2013/css/print/paper.css
10.0.0.1 10003 17/05/2015:10:08:53 POST /presentations/logstash-monitorama-2013/css/print/paper.css
10.0.0.1 10003 17/05/2015:10:09:53 POST /presentations/logstash-monitorama-2013/css/print/paper.css
10.0.0.1 10003 17/05/2015:10:10:53 POST /presentations/logstash-monitorama-2013/css/print/paper.css
10.0.0.1 10003 17/05/2015:10:16:53 POST /presentations/logstash-monitorama-2013/css/print/paper.css
10.0.0.1 10003 17/05/2015:10:26:53 POST /presentations/logstash-monitorama-2013/css/print/paper.css

问题：将其转换为一个LogBean对象，并输出。

读取本地文件，使用如下方式

DataStream<String> lines = env.readTextFile("./data/input/flatmap.log");

字段名定义为：

        String ip;      // 访问ip
        int userId;     // 用户id
        long timestamp; // 访问时间戳
        String method;  // 访问方法
        String path;    // 访问路径

 假如需要用到日期工具类，可以导入lang3包

        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-lang3</artifactId>
            <version>3.12.0</version>
        </dependency>

代码如下： 

package com.bigdata.day02;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;


@Data
@AllArgsConstructor
class LogBean{
    private String ip;      // 访问ip
    private int userId;     // 用户id
    private long timestamp; // 访问时间戳
    private String method;  // 访问方法
    private String path;    // 访问路径
}
public class Demo04 {

    // 将数据转换为javaBean
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1. env-准备环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);

        //2. source-加载数据
        DataStreamSource<String> streamSource = env.readTextFile("datas/a.log");

        //3. transformation-数据处理转换
        SingleOutputStreamOperator<LogBean> map = streamSource.map(new MapFunction<String, LogBean>() {
            @Override
            public LogBean map(String line) throws Exception {
                String[] arr = line.split("\\s+");

                //时间戳转换  17/05/2015:10:06:53
                String time = arr[2];
                SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("dd/MM/yyyy:HH:mm:ss");
                Date date = format.parse(time);
                long timeStamp = date.getTime();
                return new LogBean(arr[0],Integer.parseInt(arr[1]),timeStamp,arr[3],arr[4]);
            }
        });

        //4. sink-数据输出
        map.print();

        //5. execute-执行
        env.execute();
    }
}

FlatMap算子的使用练习

flatmap的作用是将DataStream中的每一个元素转换为0...n个元素

读取flatmap.log文件中的数据：

张三,苹果手机,联想电脑,华为平板
李四,华为手机,苹果电脑,小米平板

将数据转换为：

张三有苹果手机
张三有联想电脑
张三有华为平板
李四有…
…
…

 代码如下：

package com.bigdata.day03;

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;


public class FlatMapDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1. env-准备环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);

        //2. source-加载数据
        //2. source-加载数据
        DataStream<String> fileStream = env.readTextFile("F:\\BD230801\\FlinkDemo\\datas\\flatmap.log");
        //3. transformation-数据处理转换
        DataStream<String> flatMapStream = fileStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public void flatMap(String line, Collector<String> collector) throws Exception {
                //张三,苹果手机,联想电脑,华为平板
                String[] arr = line.split(",");
                String name = arr[0];
                for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
                    String goods = arr[i];
                    collector.collect(name+"有"+goods);
                }
            }
        });
        //4. sink-数据输出
        flatMapStream.print();

        //5. execute-执行
        env.execute();
    }
}

 

Filter的使用

对数据进行过滤。

读取第一题中 a.log文件中的访问日志数据，过滤出来以下访问IP是83.149.9.216的访问日志

代码演示如下：

package com.bigdata.day02;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.core.fs.FileSystem;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;



public class Demo06 {

    // 将数据转换为javaBean
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1. env-准备环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);

        //2. source-加载数据
        DataStreamSource<String> streamSource = env.readTextFile("datas/a.log");

        //3. transformation-数据处理转换
        //读取第一题中 a.log文件中的访问日志数据，过滤出来以下访问IP是83.149.9.216的访问日志
        streamSource.filter(new FilterFunction<String>() {
            @Override
            public boolean filter(String line) throws Exception {
                String[] arr = line.split(" ");
                String ip = arr[0];
                return ip.equals("83.149.9.216");
            }
        }).writeAsText("datas/b.log", FileSystem.WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1);

        //4. sink-数据输出


        //5. execute-执行
        env.execute();
    }
}

KeyBy

对数据进行分组，分组后的数据进入同一个分区。

流处理中没有groupBy,而是keyBy

KeySelector对象可以支持元组类型，也可以支持POJO[Entry、JavaBean]

元组类型

单个字段keyBy

//用字段位置（已经被废弃）
wordAndOne.keyBy(0)

//用字段表达式
wordAndOne.keyBy(v -> v.f0)

 多个字段keyBy

//用字段位置
wordAndOne.keyBy(0, 1);

//用KeySelector
wordAndOne.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>>() {
    @Override
    public Tuple2<String, Integer> getKey(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
        return Tuple2.of(value.f0, value.f1);
    }
});

类似于sql中的group by：

select sex,count(1) from student group by sex;
group by 后面也可以跟多个字段进行分组，同样 keyBy 也支持使用多个列进行分组

 POJO

类似下面的类就是pojo

public class PeopleCount {
    private String province;
    private String city;
    private Integer counts;
    public PeopleCount() {
    }
    //省略其他代码。。。
}

单个字段keyBy

source.keyBy(a -> a.getProvince());

多个字段keyBy：

source.keyBy(new KeySelector<PeopleCount, Tuple2<String, String>>() {
    @Override
    public Tuple2<String, String> getKey(PeopleCount value) throws Exception {
        return Tuple2.of(value.getProvince(), value.getCity());
    }
});

例如：

假如有如下数据：
env.fromElements(
                Tuple2.of("篮球", 1),
                Tuple2.of("篮球", 2),
                Tuple2.of("篮球", 3),
                Tuple2.of("足球", 3),
                Tuple2.of("足球", 2),
                Tuple2.of("足球", 3)
        );
求：篮球多少个，足球多少个？

代码演示：

package com.bigdata.day02;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;


public class Demo07 {

    @Data
    @AllArgsConstructor
    static class Ball{
        private String ballName;
        private int num;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1. env-准备环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);

        //2. source-加载数据
        //3. transformation-数据处理转换
        //4. sink-数据输出
        DataStreamSource<Tuple2<String, Integer>> tuple2DataStreamSource = env.fromElements(
                Tuple2.of("篮球", 1),
                Tuple2.of("篮球", 2),
                Tuple2.of("篮球", 3),
                Tuple2.of("足球", 3),
                Tuple2.of("足球", 2),
                Tuple2.of("足球", 3)
        );
        // 这个写法已经废弃，0 代表的是按照元组的第一个元素进行分组，相同的组进入到相同的编号中
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple> tuple2TupleKeyedStream = tuple2DataStreamSource.keyBy(0);
        tuple2TupleKeyedStream.print();
        // 这个写法是目前提倡的写法
        // 使用了lambda表达式，因为这个算子后面不需要写returns 所以看着比较简介
        tuple2DataStreamSource.keyBy(v -> v.f0).print();
        // 这个是原始写法，没有简化
        tuple2DataStreamSource.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {

            @Override
            public String getKey(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
                return value.f0;
            }
        });
        // 以上的写法是针对数据是二元组的格式，以下演示数据是pojo
        DataStreamSource<Ball> ballSource = env.fromElements(
                new Ball("篮球", 1),
                new Ball("篮球", 2),
                new Ball("篮球", 3),
                new Ball("足球", 3),
                new Ball("足球", 2),
                new Ball("足球", 3)
        );
        ballSource.keyBy(ball -> ball.getBallName()).print();
        ballSource.keyBy(new KeySelector<Ball, String>() {
            @Override
            public String getKey(Ball ball) throws Exception {
                return ball.getBallName();
            }
        });

        //5. execute-执行
        env.execute();
    }
}

Reduce

--sum的底层是reduce

可以对一个dataset 或者一个 group 来进行聚合计算，最终聚合成一个元素

读取a.log日志，统计ip地址访问pv数量，使用reduce 操作聚合成一个最终结果

结果类似：

(86.149.9.216,1)

(10.0.0.1,7)

(83.149.9.216,6)

代码演示：

package com.bigdata.day02;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;


public class Demo08 {

    // 将数据转换为javaBean
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1. env-准备环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);

        //2. source-加载数据
        DataStreamSource<String> streamSource = env.readTextFile("datas/a.log");

        //3. transformation-数据处理转换
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyBy = streamSource.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
                String[] arr = value.split(" ");
                return Tuple2.of(arr[0], 1);
            }
        }).keyBy(v -> v.f0);
        // 不使用reduce的情况，本质上sum的底层是agg,agg的底层是reduce
        //keyBy.sum(1).print();
        // 将相同的IP 已经放入到了同一个组中，接着就开始汇总了。
        keyBy.reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
            // 第一个v1 代表汇总过的二元组，第二个v2 ，代表 当前分组中的一个二元组
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> v1, Tuple2<String, Integer> v2) throws Exception {
                return Tuple2.of(v1.f0,v1.f1 + v2.f1);
            }
        }).print();
        // 简化版
        keyBy.reduce(( v1, v2) -> Tuple2.of(v1.f0,v1.f1 + v2.f1)).print();


        //5. execute-执行
        env.execute();
    }
}

Union和connect-合并和连接

Union

union可以合并多个同类型的流

将多个DataStream 合并成一个DataStream

【注意】：union合并的DataStream的类型必须是一致的

注意：union可以取并集，但是不会去重。

connect

connect可以连接2个不同类型的流(最后需要处理后再输出)

DataStream,DataStream → ConnectedStreams：连接两个保持他们类型的数据流，两个数据流被 Connect 之后，只是被放在了一个同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化【一国两制】，两个流相互独立, 作为对比Union后是真的变成一个流了。

和union类似，但是connect只能连接两个流，两个流之间的数据类型可以不同，对两个流的数据可以分别应用不同的处理逻辑.

 Side Outputs

侧道输出(侧输出流) --可以分流

对流中的数据按照奇数和偶数进行分流，并获取分流后的数据
代码演示：

package com.bigdata.day02;

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;


public class Demo11 {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1. env-准备环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);

        // 侧道输出流
        DataStreamSource<Long> streamSource = env.fromSequence(0, 100);
        // 定义两个标签
        OutputTag<Long> tag_even = new OutputTag<Long>("偶数", TypeInformation.of(Long.class));
        OutputTag<Long> tag_odd = new OutputTag<Long>("奇数", TypeInformation.of(Long.class));
        //2. source-加载数据
        SingleOutputStreamOperator<Long> process = streamSource.process(new ProcessFunction<Long, Long>() {
            @Override
            public void processElement(Long value, ProcessFunction<Long, Long>.Context ctx, Collector<Long> out) throws Exception {
                // value 代表每一个数据
                if (value % 2 == 0) {
                    ctx.output(tag_even, value);
                } else {
                    ctx.output(tag_odd, value);
                }
            }
        });
        // 从数据集中获取奇数的所有数据
        DataStream<Long> sideOutput = process.getSideOutput(tag_odd);
        sideOutput.print("奇数：");
        // 获取所有偶数数据
        DataStream<Long> sideOutput2 = process.getSideOutput(tag_even);
        sideOutput2.print("偶数：");
        //3. transformation-数据处理转换
        //4. sink-数据输出


        //5. execute-执行
        env.execute();
    }
}

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文章目录 一、aws如何观察vpc的日志&#xff1f;二、aws观测其vpc的入口日志三、 具体配置3.1、配置你的存储神器 S33.2、建立子网的流日志 一、aws如何观察vpc的日志&#xff1f; 排查问题的时候除了去抓包看具体的端口信息的时候&#xff0c;还可以根据其所在的vpc的子网信息…
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C++ —— 以真我之名 如飞花般绚丽 - 智能指针

C++ —— 以真我之名 如飞花般绚丽 - 智能指针

目录 1. RAII和智能指针的设计思路 2. C标准库智能指针的使用 2.1 auto_ptr 2.2 unique_ptr 2.3 简单模拟实现auto_ptr和unique_ptr的核心功能 2.4 shared_ptr 2.4.1 make_shared 2.5 weak_ptr 2.6 shared_ptr的缺陷&#xff1a;循环引用问题 3. shared_ptr 和 unique_…
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DAMODEL丹摩｜《ChatGLM-6B 在丹摩智算平台的部署与使用指南》

DAMODEL丹摩｜《ChatGLM-6B 在丹摩智算平台的部署与使用指南》

目录 一、引言 二、ChatGLM-6B 模型简介 ChatGLM-6B 的特点 三、DAMODEL 平台部署 ChatGLM-6B 1. 实例创建 2. 模型准备 3. 模型启动 四、通过 Web API 实现本地使用 1. 启动服务 2. 开放端口 3. 使用 PostMan 测试功能 4. 本地代码使用功能 五、总结 一、引言 Ch…
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【AI大模型】LLM的检索增强--SELF-RAG

【AI大模型】LLM的检索增强--SELF-RAG

本篇博客参考论文&#xff1a; 《SELF-RAG: LEARNING TO RETRIEVE, GENERATE, AND CRITIQUE THROUGH SELF-REFLECTION》 在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;领域&#xff0c;大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;已成为处理复杂语言任务的强大工具。然而&#xf…
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Linux—进程概念学习-03

Linux—进程概念学习-03

目录 Linux—进程学习—31.进程优先级1.1Linux中的进程优先级1.2修改进程优先级—top 2.进程的其他概念3.进程切换4.环境变量4.0环境变量的理解4.1环境变量的基本概念4.2添加环境变量—export4.3Linux中环境变量的由来4.4常见环境变量4.5和环境变量相关的命令4.6通过系统调用获…
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C# 读取多条数据记录导出到 Word标签模板之图片输出改造

C# 读取多条数据记录导出到 Word标签模板之图片输出改造

目录 应用需求 设计 范例运行环境 配置Office DCOM 实现代码 组件库引入 ​核心代码 调用示例 小结 应用需求 在我的文章《C# 读取多条数据记录导出到 Word 标签模板》里&#xff0c;讲述读取多条数据记录结合 WORD 标签模板输出文件的功能&#xff0c;原有输出图片的…
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Android 性能优化：内存优化（理论篇）

Android 性能优化：内存优化（理论篇）

内存作为App程序运行最重要的资源之一&#xff0c;需要运行过程中做到合理的资源分配与回收&#xff0c;不合理的内存占用轻则使得用户应用程序运行卡顿、ANR、黑屏&#xff0c;重则导致用户应用程序发生 OOM&#xff08;out of memory&#xff09;崩溃。喜马直播随着近些年的业…
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【AI技术赋能有限元分析应用实践】pycharm终端与界面设置导入Abaqus2024自带python开发环境

【AI技术赋能有限元分析应用实践】pycharm终端与界面设置导入Abaqus2024自带python开发环境

目录 一、具体说明1. **如何在 Windows 环境中执行 Abaqus Python 脚本**2. **如何在 PyCharm 中配置并激活 Abaqus Python 环境**3. **创建 Windows 批处理脚本自动执行 Abaqus Python 脚本**总结二、方法1：通过下面输出获取安装路径导入pycharm方法2：终端脚本执行批处理脚本…
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arm学习总结

arm学习总结

AHB总线连接的都是这些需要高速处理的内存、内核啥的 APB连接的都是些外设 GPIO并不需要高速处理的
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【redis 】string类型详解

【redis 】string类型详解

string类型详解 一、string类型的概念二、string类型的常用指令2.1 SET2.2 GET2.3 MSET2.4 MGET2.5 SETNX2.6 INCR2.7 INCRBY2.8 DECR2.9 DECRBY2.10 INCRBYFLOAT2.11 APPEND2.12 GETRANGE2.13 SETRANGE2.14 STRLEN 三、string类型的命令小结四、string类型的内部编码五、strin…
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Mysql案例之COALESCE函数使用详解

Mysql案例之COALESCE函数使用详解

hello&#xff0c;大家好&#xff0c;我是灰小猿&#xff01;最近在做一个三表关联查询的场景处理时&#xff0c;遇到了一个比较有用的MySQL函数&#xff0c;在这里记录一下&#xff0c;大概场景如下&#xff1a; 需求场景 场景&#xff1a;有一张object_rel表&#xff0c;表中…
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C语言菜鸟入门·关键字·int的用法

C语言菜鸟入门·关键字·int的用法

目录 1. int关键字 1.1 取值范围 1.2 符号类型 1.3 运算 1.3.1 加法运算() 1.3.2 减法运算(-) 1.3.3 乘法运算(*) 1.3.4 除法运算(/) 1.3.5 取余运算(%) 1.3.6 自增()与自减(--) 1.3.7 位运算 2. 更多关键字 1. int关键字 int 是一个关键字&#xff0…
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D74【 python 接口自动化学习】- python 基础之HTTP

D74【 python 接口自动化学习】- python 基础之HTTP

day74 http基础定义 学习日期&#xff1a;20241120 学习目标&#xff1a;http定义及实战 -- http基础介绍 学习笔记&#xff1a; HTTP定义 HTTP 是一个协议&#xff08;服务器传输超文本到浏览器的传送协议&#xff09;&#xff0c;是基于 TCP/IP 通信协议来传递数据&…
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基于FPGA（现场可编程门阵列）的SD NAND图片显示系统是一个复杂的项目，它涉及硬件设计、FPGA编程、SD卡接口、NAND闪存控制以及图像显示等多个方面

基于FPGA（现场可编程门阵列）的SD NAND图片显示系统是一个复杂的项目，它涉及硬件设计、FPGA编程、SD卡接口、NAND闪存控制以及图像显示等多个方面

文章目录 0、前言 1、目标 2、图片的预处理 3、SD NAND的预处理 4、FPGA实现 4.1、详细设计 4.2、仿真 4.3、实验结果 前言 在上一篇文章《基于FPGA的SD卡的数据读写实现&#xff08;SD NAND FLASH&#xff09;》中&#xff0c;我们了解到了SD NAND Flash的相关知识&am…
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【计算机网络】网段划分

【计算机网络】网段划分

一、为什么有网段划分 IP地址 网络号(目标网络) 主机号(目标主机) 网络号: 保证相互连接的两个网段具有不同的标识 主机号: 同一网段内&#xff0c;主机之间具有相同的网络号&#xff0c;但是必须有不同的主机号 互联网中的每一台主机&#xff0c;都要隶属于某一个子网 -&…
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