[rocketmq-streams] 23/46: modify README.md

[du...@apache.org]

This is an automated email from the ASF dual-hosted git repository.

duhengforever pushed a commit to branch main
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/rocketmq-streams.git

commit aa81fe8256e908dc12c2757cbfd3d71f237f9a14
Author: xstorm1 <xs...@live.cn>
AuthorDate: Mon Aug 2 15:48:21 2021 +0800

    modify README.md
---
 README.md | 57 +--------------------------------------------------------
 1 file changed, 1 insertion(+), 56 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index d2ff23e..92a9b2f 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -8,19 +8,6 @@
 ## DataStream Example
 
 ```java
-<<<<<<< HEAD
-    import org.apache.rocketmq.streams.client.transform.DataStream;
-    
-
-
-    DataStreamSource source=StreamBuilder.dataStream("namespace","pipeline");
-
-        source
-        .fromFile("/Users/junjie.cheng/text.txt",false)
-        .map(message->message)
-        .toPrint(1)
-        .start();
-=======
 import org.apache.rocketmq.streams.client.transform.DataStream;
 
 DataStreamSource source=StreamBuilder.dataStream("namespace","pipeline");
@@ -30,7 +17,6 @@ DataStreamSource source=StreamBuilder.dataStream("namespace","pipeline");
     .map(message->message)
     .toPrint(1)
     .start();
->>>>>>> main
 ```
 
 ## Maven Repository
@@ -58,10 +44,7 @@ StreamBuilder 用于构建流任务的源； 内部包含```dataStream()```和``
 ## DataStream API
 
 ### Source
-<<<<<<< HEAD
-=======
 
->>>>>>> main
 DataStreamSource 是分段式编程的源头类，用于对接各种数据源， 从各大消息队列中获取数据；
 
 + ```fromFile```  从文件中读取数据， 该方法包含俩个参数
@@ -75,15 +58,6 @@ DataStreamSource 是分段式编程的源头类，用于对接各种数据源，
     + ```isJson``` 是否json格式，非必填参数
     + ```tags``` rocketmq消费的tags值，用于过滤消息，非必填参数
 
-<<<<<<< HEAD
-
-+ ```from``` 自定义的数据源， 通过实现ISource接口实现自己的数据源
-
-### transform
-transform 允许在流计算过程中对输入源的数据进行修改，进行下一步的操作；DataStream API中包括```DataStream```,```JoinStream```, ```SplitStream```,```WindowStream```等多个transform类；
-
-#### DataStream
-=======
 + ```from``` 自定义的数据源， 通过实现ISource接口实现自己的数据源
 
 ### transform
@@ -92,7 +66,6 @@ transform 允许在流计算过程中对输入源的数据进行修改，进行
 
 #### DataStream
 
->>>>>>> main
 DataStream实现了一系列常见的流计算算子
 
 + ```map``` 通过将源的每个记录传递给函数func来返回一个新的DataStream
@@ -106,17 +79,6 @@ DataStream实现了一系列常见的流计算算子
 + ```toFile``` 将结果保存为文件，生成一个新的DataStreamAction实例
 + ```toDB``` 将结果保存到数据库
 + ```toRocketmq``` 将结果输出到rocketmq
-<<<<<<< HEAD
-+ ```toSls``` 将结果输出到sls
-+ ```to``` 将结果经过自定义的ISink接口输出到指定的存储
-+ ```window``` 在窗口内进行相关的统计分析，一般会与```groupBy```连用， ```window()```用来定义窗口的大小， ```groupBy()```用来定义统计分析的主key，可以指定多个
-  + ```count``` 在窗口内计数
-  + ```min``` 获取窗口内统计值的最小值
-  + ```max``` 获取窗口内统计值得最大值
-  + ```avg``` 获取窗口内统计值的平均值
-  + ```sum``` 获取窗口内统计值的加和值
-  + ```reduce``` 在窗口内进行自定义的汇总运算
-=======
 + ```to``` 将结果经过自定义的ISink接口输出到指定的存储
 + ```window``` 在窗口内进行相关的统计分析，一般会与```groupBy```连用， ```window()```用来定义窗口的大小， ```groupBy()```用来定义统计分析的主key，可以指定多个
     + ```count``` 在窗口内计数
@@ -125,27 +87,11 @@ DataStream实现了一系列常见的流计算算子
     + ```avg``` 获取窗口内统计值的平均值
     + ```sum``` 获取窗口内统计值的加和值
     + ```reduce``` 在窗口内进行自定义的汇总运算
->>>>>>> main
 + ```join``` 根据条件将将俩个流进行关联， 合并为一个大流进行相关的运算
 + ```union``` 将俩个流进行合并
 + ```split``` 将一个数据流按照标签进行拆分，分为不同的数据流供下游进行分析计算
 + ```with``` with算子用来指定计算过程中的相关策略，包括checkpoint的存储策略，state的存储策略等
 
-<<<<<<< HEAD
-
-# Strategy 
-策略机制主要用来控制计算引擎运行过程中的底层逻辑，如checkpoint，state的存储方式等，后续还会增加对窗口、双流join等的控制；所有的控制策略通过```with```算子传入，可以同时传入多个策略类型；
-
-```java
-        //指定checkpoint的存储策略
-        source
-        .fromRocketmq("TSG_META_INFO", "")
-        .map(message -> message + "--")
-        .toPrint(1)
-        .with(CheckpointStrategy.db("jdbc:mysql://XXXXX:3306/XXXXX", "", "", 0L))
-        .start();
-```
-=======
 # Strategy
 
 策略机制主要用来控制计算引擎运行过程中的底层逻辑，如checkpoint，state的存储方式等，后续还会增加对窗口、双流join等的控制；所有的控制策略通过```with```算子传入，可以同时传入多个策略类型；
@@ -158,5 +104,4 @@ source
     .toPrint(1)
     .with(CheckpointStrategy.db("jdbc:mysql://XXXXX:3306/XXXXX","","",0L))
     .start();
-```
->>>>>>> main
+```
\ No newline at end of file