Flink Flink中的合流_代码007(未授权)

本文介绍: 但我们知道一个DataStre a m中的数据只能有唯一的类型，所以连接得到的结果并不是DataStream，而是一个“连接流”。事实上内部仍保持各自的数据形式不变，彼此之间是相互独立的。要想得到新的DataStream，还需要进一步定义一个“同处理”（co–process）转换操作，用来说明对于不同来源、不同类型的数据，怎样分别进行处理转换、得到统一的输出类型。所以整体上来，两条流的连接就像是“一国两制”，两条流可以保持各自的数据类型、处理方式也可以不同，不过最终还是会统一到同一个DataStream中。

在实际应用中，我们经常会遇到来源不同的多条流，需要将它们的数据进行联合处理。所以 Flink 中合流的操作会更加普遍，对应的 API 也更加丰富。

最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union）。联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中的元素，数据类型不变。
在这里插入图片描述
在代码中，我们只要基于 DataStream 直接调用.union()方法，传入其他 DataStream 作为参数，就可以实现流的联合了；得到的依然是一个 DataStream：

stream1.union(stream2, stream3, ...)

注意：union()的参数可以是多个 DataStream，所以联合操作可以实现多条流的合并。

代码实现：我们可以用下面的代码做一个简单测试：

package com.flink.DataStream.UnionStream;

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;

public class FlinkUnionStream {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment streamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        streamExecutionEnvironment.setParallelism(1);
        SingleOutputStreamOperator<Integer> source1 = streamExecutionEnvironment
                .socketTextStream("localhost", 1111)
                .map(a -> Integer.parseInt(a));
        SingleOutputStreamOperator<Integer> source2 = streamExecutionEnvironment
                .socketTextStream("localhost", 2222)
                .map(a -> Integer.parseInt(a));
        DataStreamSource<String> source3 = streamExecutionEnvironment.fromElements("3", "4", "5");
        DataStream<Integer> unionResult = source1.union(source2, source3.map(Integer::valueOf));
        unionResult.print();
        streamExecutionEnvironment.execute();
    }
}

在这里插入图片描述

为了处理更加灵活，连接操作允许流的数据类型不同。但我们知道一个DataStream中的数据只能有唯一的类型，所以连接得到的结果并不是DataStream，而是一个“连接流”。连接流可以看成是两条流形式上的“统一”，被放在了一个同一个流中；事实上内部仍保持各自的数据形式不变，彼此之间是相互独立的。要想得到新的DataStream，还需要进一步定义一个“同处理”（co–process）转换操作，用来说明对于不同来源、不同类型的数据，怎样分别进行处理转换、得到统一的输出类型。所以整体上来，两条流的连接就像是“一国两制”，两条流可以保持各自的数据类型、处理方式也可以不同，不过最终还是会统一到同一个DataStream中。
在这里插入图片描述

package com.flink.DataStream.UnionStream;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.ConnectedStreams;
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.co.CoMapFunction;

public class FlinkConnectStream {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment streamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        streamExecutionEnvironment.setParallelism(1);
        //TODO 定义数字流
        SingleOutputStreamOperator<Integer> source1 = streamExecutionEnvironment
                .socketTextStream("localhost", 1111)
                .map(a -> Integer.parseInt(a));
        SingleOutputStreamOperator<String> source2 = streamExecutionEnvironment
                .socketTextStream("localhost", 2222);
        /**
         TODO 连接两个流
         一次只能连接 2 条流
         两条流的数据类型可以不一致
         所以得到的结果不再是一个DataStream，而是一个"连接流"ConnectedStreams
         连接后可以调用 map、flatmap、process 来处理，但是各处理各的
         */
        ConnectedStreams<Integer, String> connectedStreams = source1.connect(source2);
        SingleOutputStreamOperator<Object> map = connectedStreams.map(new CoMapFunction<Integer, String, Object>() {
            @Override
            public Object map1(Integer integer) throws Exception {
                return "来源于数字流" + integer.toString();
            }

            @Override
            public Object map2(String s) throws Exception {
                return "来源于字符流" + s;
            }
        });
        map.print();
        streamExecutionEnvironment.execute();
    }
}