flink处理数据流时,经常会遇到这样的情况:处理一个数据源时,往往需要将该源中的不同类型的数据做分割(分流)处理,假如使用 filter算子对数据源进行筛选分割的话,势必会造成数据流的多次复制,造成不必要的性能浪费;
flink中的侧输出,就是将数据流进行分割,而不对流进行复制的一种分流机制。flink的侧输出的另一个作用就是对延时迟到的数据进行处理,这样就可以不必丢弃迟到的数据;
简单理解就是,根据业务上的一定规则,将一个源中的数据拆分成不同的流,即主流和侧输出流;
举例来说,源数据流中有一批监控某流水线传感器温度的数据,我们需要将这批数据按照30为一个基准进行拆分,业务上更加关注的是超过30度的数据,因此可以作为主流输出,而低于30度的数据并不想丢弃,因此作为侧输出流,在侧输出流中做后续的处理,下面来看具体的代码演示,
import com.congge.source.SensorReading;
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;
public class SideOutProcess1 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// socket文本流
DataStream inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);
// 转换成SensorReading类型
DataStream dataStream = inputStream.map(line -> {
String[] fields = line.split(",");
return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
});
// 定义一个OutputTag,用来表示侧输出流低温流
OutputTag lowTempTag = new OutputTag("lowTemp") {
};
// 测试ProcessFunction,自定义侧输出流实现分流操作
SingleOutputStreamOperator highTempStream = dataStream.process(new ProcessFunction() {
@Override
public void processElement(SensorReading value, Context ctx, Collector out) throws Exception {
// 判断温度,大于30度,高温流输出到主流;小于低温流输出到侧输出流
if (value.getTemperature() > 30) {
out.collect(value);
} else {
ctx.output(lowTempTag, value);
}
}
});
highTempStream.print("high-temp");
highTempStream.getSideOutput(lowTempTag).print("low-temp");
env.execute();
}
}



