Flink SideOutput怎么使用

這篇文章主要介紹“Flink SideOutput怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在Flink SideOutput怎么使用問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Flink SideOutput怎么使用”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

SideOutput方法：（側輸出）從主數據流中根據outputTag獲取額外的輸出流（分流場景下使用）

示例環境

java.version: 1.8.x
flink.version: 1.11.1

示例數據源 （項目碼云下載）

Flink 系例 之 搭建開發環境與數據

SideOutput.java

import com.flink.examples.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
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;

import java.util.List;

/**
 * @Description SideOutput方法：（側輸出）從主數據流中根據outputTag獲取額外的輸出流（分流場景下使用）
 */
public class SideOutput {
    /**
     * 遍歷集合，將數據流切分成多個流并打印
     * @param args
     * @throws Exception
     */
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        List<Tuple3<String, String, Integer>> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList();
        //Datastream
        DataStream<Tuple3<String, String, Integer>> dataStream = env.fromCollection(tuple3List);
        //自定義man和girl兩個性別tag
        OutputTag<Tuple4<String, String, Integer, String>> manTag = new OutputTag<Tuple4<String, String, Integer, String>>("man"){};
        OutputTag<Tuple4<String, String, Integer, String>> girlTag = new OutputTag<Tuple4<String, String, Integer, String>>("girl"){};
        //將所有流數據輸入到process做處理
        SingleOutputStreamOperator<Tuple4<String, String, Integer, String>> output = dataStream.process(new ProcessFunction<Tuple3<String,String,Integer>, Tuple4<String, String, Integer, String>>() {
            @Override
            public void processElement(Tuple3<String, String, Integer> value, Context ctx, Collector<Tuple4<String, String, Integer, String>> out) throws Exception {
                //將數據流按不同的性別劃分，創建新的Tuple4，分別綁定到不同性別的tag
                if (value.f1.equals("man")){
                    ctx.output(manTag, Tuple4.of(value.f0, value.f1, value.f2, "男"));
                }else {
                    ctx.output(girlTag, Tuple4.of(value.f0, value.f1, value.f2, "女"));
                }
            }
        });
        //獲取指定tag的數據流
        DataStream<Tuple4<String, String, Integer, String>> dataStream1 = output.getSideOutput(manTag);
        DataStream<Tuple4<String, String, Integer, String>> dataStream2 = output.getSideOutput(girlTag);
        //打印
        dataStream1.print();
        dataStream2.print();
        env.execute("flink Split job");
    }
}

打印結果

(張三,man,20,男)
(李四,girl,24,女)
(王五,man,29,男)
(劉六,girl,32,女)
(伍七,girl,18,女)
(吳八,man,30,男)

到此，關于“Flink SideOutput怎么使用”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！