Flink实战--多流合并

Flink实战–多流合并

概述

​ 本文介绍Flink的流合并操作。在Flink中，流的合并操作算子有：Union和Connect等。本文主要介绍这个两个算子的使用方法。

1.Union算子的使用

返回值：DataStream->DataStream

功能：合并两个或多个数据流，创建包含所有流中的所有元素的新流。注意:如果你将一个数据流和它本身联合起来，你将在结果流中得到每个元素两次。也就是说Union操作是不会去重的。

另外，被union的两个流的数据类型必须要一致。

说明：通过union算子可以把两个数据流进行合并，这样当有多个具有相同类型的数据流时，就可以当（合并）成一个流来进行处理。从而让流的处理更加灵活。

public class UionDemo1 {
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
        final StreamExecutionEnvironment senv =
                StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> src1 = senv.fromElements(
                new Tuple2<>("shanghai", 15),
                new Tuple2<>("beijing", 25));

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> src2 = senv.fromElements(
                new Tuple2<>("sichuan", 35),
                new Tuple2<>("chongqing", 45));

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> src3 = senv.fromElements(
                new Tuple2<>("shenzheng", 55),
                new Tuple2<>("guanzhou", 65));
				
      	// 这个流不能和以上几个流进行union，由于流数据的类型不同
				// DataStream<Integer> src4 = senv.fromElements(2, 3);
      
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> union = src1.union(src2, src3);

        union.filter(t->t.f1>30).print("union");
        senv.execute();
    }
}

以上代码把3个流合并成一个流，然后对合并的流进行处理（过滤）。最后打印输出。输出的内容如下：

union:5> (sichuan,35)
union:6> (chongqing,45)
union:6> (shenzheng,55)
union:7> (guanzhou,65)

2.connect算子的使用

返回值：DataStream,DataStream → ConnectedStream

功能：“连接” 两个数据流并保留各自的类型。connect 允许在两个流的处理逻辑之间共享状态。

Connect算子和Union算子的区别：

（1）Connect算子可以合并两个不同类型的数据流，而Uion只能合并相同类型的数据流。

（2）Connect算子只支持两个数据流的合并，union可以支持多个数据流的合并。

（3）两个DataStream经过connect之后被转化为ConnectedStreams，ConnectedStreams会对两个流的数据应用不同的处理方法，且双流之间可以共享状态。

输入输出：ConnectedStream → DataStream
功能：类似于在连接的数据流上进行 map 和 flatMap。

public class ConnectOpDemo1 {
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
        final StreamExecutionEnvironment senv =
                StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> src1 = senv.fromElements(
                new Tuple2<>("shanghai", 15),
                new Tuple2<>("beijing", 25));
        
        DataStream<Integer> src4 = senv.fromElements(2, 3);

        ConnectedStreams<Tuple2<String, Integer>, Integer> connStream = src1.connect(src4);

        // 对不同类型的流，进行不同的处理，并统一输出成一个新的数据类型。
        // 这里，我把两个流的数据都转成了String类型，这样方便后续的处理。
        DataStream<String> res = connStream.flatMap(new CoFlatMapFunction<Tuple2<String, Integer>, Integer, String>() {
    
            @Override
            public void flatMap1(Tuple2<String, Integer> value, Collector<String> out) {
    
                out.collect(value.toString());
            }

            @Override
            public void flatMap2(Integer value, Collector<String> out) {
    
                String word = String.valueOf(value);
                out.collect(word);
            }
        });

        res.print();
        senv.execute();
    }

小结

在Flink中可以通过Union和Connect进行流的合并。通过以上例子可以看出两个操作使用起来还是非常方便的。不过在使用时，需要注意它们两者的区别。