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第10讲:Flink Side OutPut 分流

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发表于 2022-2-12 14:35:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
7 j3 h% V4 W8 t
<h4 id="flink系列文章">Flink系列文章</h4>
+ k  z: T9 G2 {5 ]/ r<ol>/ |( r$ [: M, C, }0 }: c
<li><a  href="https://www.ikeguang.com/?p=1976">第01讲:Flink 的应用场景和架构模型</a></li>
; j; v' {" E/ V% P<li><a  href="https://www.ikeguang.com/?p=1977">第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现</a></li>
) {% c  }. I3 _  }<li><a  href="https://www.ikeguang.com/?p=1978">第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较</a></li>0 B4 v/ B6 B  {3 ^/ u& {5 U
<li><a  href="https://www.ikeguang.com/?p=1982">第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API</a></li>
) t+ q  A$ W8 z9 h<li><a  href="https://www.ikeguang.com/?p=1983">第05讲:Flink SQL &amp; Table 编程和案例</a></li>0 e* D* I, a" M" Y$ ^. n& y
<li><a  href="https://www.ikeguang.com/?p=1985">第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置</a></li>8 S' l5 x3 f5 y5 r  z; R7 [0 [
<li><a  href="https://www.ikeguang.com/?p=1986">第07讲:Flink 常见核心概念分析</a></li>8 P( `! m. i/ @
<li><a  href="https://www.ikeguang.com/?p=1987">第08讲:Flink 窗口、时间和水印</a></li>
8 s' T& z* F/ l3 T" ~- Z<li><a  href="https://www.ikeguang.com/?p=1988">第09讲:Flink 状态与容错</a></li>
% g8 \: Y; T  H4 v6 ?' U</ol>5 ?) \$ A; U2 T$ d4 J, s3 v
<blockquote>
  F% \( S2 p" U# Y<p>关注公众号:<code>大数据技术派</code>,回复<code>资料</code>,领取<code>1024G</code>资料。</p>0 M8 [! q3 k0 d6 C$ R# ]* C! D# i
</blockquote>
" J! C) V  [9 u5 B6 z2 I<p>这一课时将介绍 Flink 中提供的一个很重要的功能:旁路分流器。</p>
" \& B. d, m  K2 {. P<h3 id="分流场景">分流场景</h3>
0 j% C$ s( I8 Y3 u  v<p>我们在生产实践中经常会遇到这样的场景,需把输入源按照需要进行拆分,比如我期望把订单流按照金额大小进行拆分,或者把用户访问日志按照访问者的地理位置进行拆分等。面对这样的需求该如何操作呢?</p>
. m$ W7 k% u# x6 j+ @% b<h3 id="分流的方法">分流的方法</h3>
/ N' v7 q. [& |0 V<p>通常来说针对不同的场景,有以下三种办法进行流的拆分。</p>
- H- B$ k7 l+ E  d<h4 id="filter-分流">Filter 分流</h4>
& V+ p. g7 i( a9 \7 V. B! \2 m<p><img src="https://kingcall.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/blog/img/CgqCHl7CAy6ADUaXAACSFUbdpuA911-20210223084827182.png" ></p>9 H9 }3 D4 Q2 ?3 W/ \
<p>Filter 方法我们在第 04 课时中(Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API)讲过,这个算子用来根据用户输入的条件进行过滤,每个元素都会被 filter() 函数处理,如果 filter() 函数返回 true 则保留,否则丢弃。那么用在分流的场景,我们可以做多次 filter,把我们需要的不同数据生成不同的流。</p>
8 l* U, Q* y  \: s& f<p>来看下面的例子:</p>' W) ?- _2 ~, S
<p>复制代码</p>  @  V7 ]1 s2 X6 q+ l% z# L
<pre><code class="language-java">public static void main(String[] args) throws Exception {5 H) X6 c( P1 g, X$ Z1 C: ~
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
: A' e1 ^$ L5 ~3 D    //获取数据源6 L$ X5 E& C' |3 W/ ]; a( X- w
    List data = new ArrayList&lt;Tuple3&lt;Integer,Integer,Integer&gt;&gt;();
( e5 f) k% ~% J* i/ p, t/ {    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(0,1,0));
: l' q& C9 N' L4 w0 \; `    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(0,1,1));8 ?! S+ e9 x2 y0 V& Z2 Y
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(0,2,2));
6 D6 a( O* [; c+ n    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(0,1,3));
8 n( ^5 T, F. Y$ p. |7 y) {    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(1,2,5));; z% z0 W+ S: p6 A9 c
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(1,2,9));' k4 Q' T- W8 p6 j
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(1,2,11));' O+ Q& u/ f9 M1 z& H$ y1 D' f7 X
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(1,2,13));" T7 p6 R  F9 E+ M6 a
1 |- r  o  r! b! t" m, C! F& @/ J4 ?
    DataStreamSource&lt;Tuple3&lt;Integer,Integer,Integer&gt;&gt; items = env.fromCollection(data);
) ?& T8 n$ b: M7 u5 z' q. Y7 Q6 k  [& j* k  i% `: q4 F

4 ^& E( e% P5 ^) r, L- P) p
, Z! \' Y" _8 t5 R4 h3 E, l    SingleOutputStreamOperator&lt;Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt;&gt; zeroStream = items.filter((FilterFunction&lt;Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt;&gt;) value -&gt; value.f0 == 0);
: i- w- k1 O5 B: \8 g  {5 c2 k0 a, M! ^( l/ @! Y! r8 d1 E
    SingleOutputStreamOperator&lt;Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt;&gt; oneStream = items.filter((FilterFunction&lt;Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt;&gt;) value -&gt; value.f0 == 1);. {1 N6 o, C5 S3 T4 Y$ C# T

$ @7 h: Y; F  [8 k# l' `0 U
  i! I" x" k' h% Y) h7 l0 r" S8 B+ w
    zeroStream.print();
# J. w! C& e" E/ I4 C* z2 F  _7 t* Q4 [' U
5 ^0 R/ K( I. v    oneStream.printToErr();
& F; y6 p% e) ]( x: @9 d0 I  S" q; _) l' i! _& C- Y

' w+ m9 E/ S# J- a" q4 I, o  H$ b8 T# H: V, i5 ^: v4 z  N

' I/ _; t+ F8 ^) i0 L  S5 e" p
" t1 ^' v) `4 h. ]& l  I2 `    //打印结果% M, u( p- \! {) v8 p$ V) p4 X/ k  V! R
; v' R( x7 m- L' ]. y
    String jobName = "user defined streaming source";) _( O* h; \% [* ?4 G7 Y6 g
3 Y; Q! }. C& g4 W: k! ]
    env.execute(jobName);0 K9 r2 w$ r# G6 O
# ^- M! T% ~/ T4 O% G; h
}
& o) f5 @% ^4 r0 s$ |</code></pre>
- [0 r% u0 @8 Y; B  y<p>在上面的例子中我们使用 filter 算子将原始流进行了拆分,输入数据第一个元素为 0 的数据和第一个元素为 1 的数据分别被写入到了 zeroStream 和 oneStream 中,然后把两个流进行了打印。</p>4 k. [0 }: f  y7 m9 N( L' {# @7 Y8 t
<p><img src="https://kingcall.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/blog/img/Ciqc1F7CA2WAYbshAAKj494h86s723-20210223084827296.png" ></p>
9 G+ n1 X" j! L1 U3 L5 m<p>可以看到 zeroStream 和 oneStream 分别被打印出来。</p>' P6 m6 i4 x2 v$ a9 h3 y
<p>Filter 的弊端是显而易见的,为了得到我们需要的流数据,需要多次遍历原始流,这样无形中浪费了我们集群的资源。</p>- ]0 h, x/ Z; C. Y! \
<h4 id="split-分流">Split 分流</h4>* A, R' s' Z" {7 C/ ]6 V$ N
<p>Split 也是 Flink 提供给我们将流进行切分的方法,需要在 split 算子中定义 OutputSelector,然后重写其中的 select 方法,将不同类型的数据进行标记,最后对返回的 SplitStream 使用 select 方法将对应的数据选择出来。</p>8 j% _& Q/ n5 O" l5 y0 F1 L, ~
<p>我们来看下面的例子:</p>
- X+ J$ p- i3 Z: s% X' `1 L* U<p>复制代码</p>. p2 K9 L& K9 J* E& x
<pre><code class="language-java">public static void main(String[] args) throws Exception {1 L2 P& o% _$ q$ X) L

  W; F3 n) l$ Z3 @9 Z  |" Z( e( T$ i4 k
) c4 n: Y. p0 A3 ?  j
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
3 R: ?9 s$ F* C" [- A  q; W5 F+ k
    //获取数据源  d/ ^6 r3 L  g& [
3 R0 Z$ y$ T9 U/ C
    List data = new ArrayList&lt;Tuple3&lt;Integer,Integer,Integer&gt;&gt;();
  E  k+ g* a8 [0 R" P/ M/ }- i2 W" a5 F' z, z) M
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(0,1,0));& D7 n. ?5 l: ]7 E3 t1 ^& I% C( [

* c% x9 h' U- S: r5 M/ {" G    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(0,1,1));  S9 n  k% T% y) _0 k  z
: h0 Q+ G- @# h! g3 h
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(0,2,2));$ w/ A- b# G" P/ l5 D. m6 D; _
& w* G5 Y, j& [1 U7 g
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(0,1,3));0 A; _: z' L: {7 J: m  X, D8 \

2 F- k  b: ~/ I8 m3 Q    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(1,2,5));+ \, _. ?! h3 z& J! m7 S- m

1 k; t( A, Q1 _0 \    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(1,2,9));
7 Q1 d8 r9 e6 l. O! I/ u$ w% o( w# C& \. B) R" @. k3 y; _# D
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(1,2,11));2 k' c% i0 B5 v& m% w! G
0 {# y: y0 R% i  W! G$ v
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(1,2,13));$ O; P1 m0 G! v7 p
+ _6 I, n) j& K7 V1 G
, t. F8 r$ O0 s/ C' r2 C

) l# {+ X( B( @. d
% q* T/ H: |) C
5 l- L1 j- j  U3 |, t1 _' J    DataStreamSource&lt;Tuple3&lt;Integer,Integer,Integer&gt;&gt; items = env.fromCollection(data);
( J: b4 c$ p9 l# X) ^9 ~- M
& A" g: y  F0 C$ Z3 a5 L2 M4 [# e, Q2 K: i/ v2 a* B; X3 v6 I

* S( U* d! B7 Z, ^: |* d; O) F7 O* s, b5 v, n

8 a* Y( |# k  B' t" k3 x    SplitStream&lt;Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt;&gt; splitStream = items.split(new OutputSelector&lt;Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt;&gt;() {
7 F+ T( t5 |) o& I9 ~2 o( V2 Y/ r+ e/ `! l' Q" s# F; P
        @Override7 f+ E: t+ y% ?5 p

- {8 z2 y4 f+ Z) l8 E        public Iterable&lt;String&gt; select(Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt; value) {6 z3 ?; W" A. D0 l

: e, _/ {5 c2 q1 D" J/ ^( i. @            List&lt;String&gt; tags = new ArrayList&lt;&gt;();! _1 I4 u. b- v5 o% k

4 \1 }5 Q9 t* _4 y% o            if (value.f0 == 0) {5 F2 R: {7 F  v5 E1 Y
2 E% j2 ^, C: Z4 H, V7 \9 f* K
                tags.add("zeroStream");
2 E' F) r$ Z+ }3 g: A
# y( L$ V6 p4 r7 m# k            } else if (value.f0 == 1) {
. A" w) \6 h2 S. i! j) _$ X+ c5 s0 |7 M( S
                tags.add("oneStream");& r. K: p4 d( f- O. ]

8 T- C3 G. `7 O% H! K# J" r            }1 x2 C5 Q) A8 l; O+ m3 ]6 C4 t& `
: p2 D" t. |# ~: T# U% @
            return tags;+ t% x) S7 V3 P& y5 Z7 r+ o

, h' g! V5 h9 l' c% x        }& n8 A  S, ?! `  S9 [' R" W$ ^
, U& b( M, R+ @9 C- d
    });7 H/ {8 |/ K* p. K0 a) q
% P2 z) I8 P* _& P9 v6 H! F" K' X; S
4 n7 L, P% p) \1 h  n5 ^: b& M4 {

4 I0 p2 @  k% I3 n2 p5 u, Q    splitStream.select("zeroStream").print();
; L0 b2 j# P% i6 F4 }8 [0 j' I. h( L% k* @/ F
    splitStream.select("oneStream").printToErr();
- x, Z- ~' X3 Q1 r2 \" [, E
. R7 j& F( z  |$ P: `& q! k! O% f8 V, u, n) ?" g+ N0 C
3 k& N3 M2 L5 R: O( f# I. m
    //打印结果
5 h) f" `$ Z* I' E& G
, ]' U! ~2 h- L2 V    String jobName = "user defined streaming source";
4 d7 Z' z+ R1 I3 H! Z) o" n
0 i" b9 b- j* c  X8 W- c    env.execute(jobName);6 V' W" J( W3 ~9 p  X9 P# L9 W  @

$ l! Y5 |1 d# B) P* m  u. G}
. }$ ]" F2 K( r5 w# F</code></pre>
& b# Q- q1 G/ m" W<p>同样,我们把来源的数据使用 split 算子进行了切分,并且打印出结果。</p>
; z3 Y5 i0 k3 t; Y) q, o; ?<p><img src="https://kingcall.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/blog/img/CgqCHl7CA4aAbUSJAAG1LWNB3qw627-20210223084827377.png" ></p>
: x. v: b; m1 L, a2 j- `<p>但是要注意,使用 split 算子切分过的流,是不能进行二次切分的,假如把上述切分出来的 zeroStream 和 oneStream 流再次调用 split 切分,控制台会抛出以下异常。</p>: ~% Z! }" M/ N7 s# g, [$ c  f
<p>复制代码</p>6 M7 v! `) \6 p" B
<pre><code class="language-java">Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: Consecutive multiple splits are not supported. Splits are deprecated. Please use side-outputs.
  Y* T# Y: z9 Z9 R* ~) {</code></pre>4 }; n. B/ }  y" w" X
<p>这是什么原因呢?我们在源码中可以看到注释,该方式已经废弃并且建议使用最新的 SideOutPut 进行分流操作。</p>
" G1 t# a1 N* h1 e$ Z- i8 \9 m<p><img src="https://kingcall.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/blog/img/CgqCHl7CA6OAJ-JDAAIrh1JSAEo033-20210223084827602.png" ></p>
% A2 W; p7 O9 o5 q0 u<h4 id="sideoutput-分流">SideOutPut 分流</h4>
! f1 Q6 d* p  v, o8 g% e' s<p>SideOutPut 是 Flink 框架为我们提供的最新的也是最为推荐的分流方法,在使用 SideOutPut 时,需要按照以下步骤进行:</p>
2 i4 d# @6 A, D8 x2 l+ ~  v# C) W- E- }<ul>; v6 O/ m$ ]6 \$ M
<li>定义 OutputTag</li>9 S3 L- c1 v1 S3 H. q
<li>调用特定函数进行数据拆分
& \& D) A; Y, y3 B<ul>/ }5 ^0 m0 R% k) a! C
<li>ProcessFunction</li>* B$ F4 w+ r/ H2 j
<li>KeyedProcessFunction</li>+ m+ i1 ?# `  p
<li>CoProcessFunction</li>
3 M  N( @6 ?1 ]9 P" W7 [) ?0 ]3 d<li>KeyedCoProcessFunction</li>0 p6 N4 f3 k" G; Q$ k* ?0 v% q! }
<li>ProcessWindowFunction</li>
9 y; S/ k8 X: v& J  {% y<li>ProcessAllWindowFunction</li>
4 D3 K' N$ d7 e8 q' j; t8 B# |</ul>$ ?. a# j, R1 \- p' V) x* P7 w1 m
</li>; n3 ]. o4 x$ t' t
</ul>
9 ~, w0 y7 s! p+ C: g8 h<p>在这里我们使用 ProcessFunction 来讲解如何使用 SideOutPut:</p>& T& {2 t& W" x7 R# Q
<p>复制代码</p>7 D0 N( l  R  K0 o/ Q$ }+ f/ I+ r
<pre><code class="language-java">public static void main(String[] args) throws Exception {
% o7 e7 a/ J& z* H* E2 K0 h- @& W% h2 l( k6 y% T

  `- b4 U! _, I& L) \1 M+ A0 c7 g1 @0 r) i' }( K$ l
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();+ W# t5 W5 r9 D9 h8 ^: D
+ c6 [! X; B; s* b: A
    //获取数据源, l. q, F+ h/ r1 ?7 ^
  f6 @# B0 o, J' v( s( ^
    List data = new ArrayList&lt;Tuple3&lt;Integer,Integer,Integer&gt;&gt;();
: W8 h0 o3 W( `3 Q  ?& v
9 \5 \) a. x/ ]; ?    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(0,1,0));
: z* A/ {2 d2 f& J. V8 y/ |8 M/ \$ i8 U: z# e; |
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(0,1,1));1 I/ b4 v! a6 b4 F5 N) Q

/ t( }4 i' c- O# `- l8 v    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(0,2,2));
& j% e6 S! h, h' s* D, v8 C* W$ P, l6 N! X
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(0,1,3));
# A! J: }" Q  }9 F* b9 Y; X& C1 d) ~' \: Z" V- V/ `
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(1,2,5));
! B& P# ]) }4 z. C3 K$ p0 L- ^( r2 e- a5 a; S, x1 o
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(1,2,9));
" q* x6 z' l9 O9 ~
- n" V- x9 d( b$ O( O( d5 y3 J5 `    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(1,2,11));6 K6 d  d0 O+ O! n) f
% O" K! \' p$ ?  P# q
    data.add(new Tuple3&lt;&gt;(1,2,13));4 A5 C+ M5 L! a! \4 X% B" @' H
1 i# M/ J; p/ o# a4 Z0 l$ ^7 _

$ C1 m) W4 L5 g" b2 Z( \, q: z' A! B1 N) ]' }2 J

9 U1 [. m# T0 ~( d! h9 O7 y5 O; d
    DataStreamSource&lt;Tuple3&lt;Integer,Integer,Integer&gt;&gt; items = env.fromCollection(data);
" }" ]! `' S# K- @
6 v; N! H. ]3 k: R+ `$ k" C7 D3 b4 g# n8 W! S
# t( g# ~2 K3 f* Z- G0 r+ q- V
    OutputTag&lt;Tuple3&lt;Integer,Integer,Integer&gt;&gt; zeroStream = new OutputTag&lt;Tuple3&lt;Integer,Integer,Integer&gt;&gt;("zeroStream") {};
  K4 L) h# _& d7 R" C
& o9 S% \( R" T, w    OutputTag&lt;Tuple3&lt;Integer,Integer,Integer&gt;&gt; oneStream = new OutputTag&lt;Tuple3&lt;Integer,Integer,Integer&gt;&gt;("oneStream") {};0 F, I# W3 C2 n6 u% o

! k4 N5 p# q9 @" J) J) ~* O8 b* B) S
) k, n+ r2 ^; F7 M+ E# D1 g7 z9 c4 j0 H. y; K1 U1 b
; D2 y$ c1 Z9 Z& K1 u

1 Q: B( x8 n2 i; k: m0 _8 y    SingleOutputStreamOperator&lt;Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt;&gt; processStream= items.process(new ProcessFunction&lt;Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt;, Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt;&gt;() {
- `- z$ q- |' J4 v6 u* ^6 e: c! r1 A; `7 _1 f' C
        @Override
9 b% g9 @% U7 _+ G$ }
$ D) u: k% G# f1 ?% h4 K; M/ z        public void processElement(Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt; value, Context ctx, Collector&lt;Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt;&gt; out) throws Exception {5 t, M; u" I& j
9 c2 O' R  }+ q' N
" u( I! R2 T, {7 C. |  |% B
" i3 y* W' E; l0 N7 Y
            if (value.f0 == 0) {
6 a  u) X1 Q1 p: p) M4 A1 x, l% T. s( j' w1 r) U
                ctx.output(zeroStream, value);; @1 ~# z9 a; k, v* k
# y, n% c9 F' h" {5 x6 X
            } else if (value.f0 == 1) {
' d5 y" [+ Z  c% `0 o: M5 _$ U% o0 }+ ?. Z) L" r0 l
                ctx.output(oneStream, value);  X) B( u) ~8 i2 a, U
+ V5 d1 M9 D' ]$ q. ?0 _
            }/ a5 Z5 A$ E  S5 ^9 D
% L: D1 a. a7 e7 j8 |4 |  t( \3 r
        }
- y" k* }, x! ~$ Z: b" o3 I2 r  ], D5 j. x2 m
    });) @% s% w/ U4 g7 v6 d+ r  U+ y

, [& d/ l$ E) _9 \* X" y5 `. w" G) l7 X2 O
# u5 v* K7 I: G& K& w3 r
    DataStream&lt;Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt;&gt; zeroSideOutput = processStream.getSideOutput(zeroStream);
/ T+ |1 e* M' N* O3 S1 S
7 g( H( C  ^6 H  A, t- A    DataStream&lt;Tuple3&lt;Integer, Integer, Integer&gt;&gt; oneSideOutput = processStream.getSideOutput(oneStream);
+ _2 g+ y$ O8 i. @
. J. A# Z% f1 b. Y3 V
% V$ n$ Q. d' `* z, j% o) m7 \/ j1 p
    zeroSideOutput.print();2 U( B0 v7 q+ q
4 v3 a4 f6 U" i  y6 _
    oneSideOutput.printToErr();
+ @6 P" V  ?* e9 S  {
* F3 y' t5 b3 y2 M
: e; `* a) Z3 v7 S7 q# C& H8 `8 Y: c* C" P+ x0 x9 a6 m( x8 `3 _
  ?' d  X# j6 J- l
1 v6 n# ^+ W9 a" ^/ @3 O
    //打印结果, k8 E0 E' U: j9 y9 q% W" v8 J

; ]! p6 v% s* J' t: ?$ U7 Y* `    String jobName = "user defined streaming source";. e2 B/ J3 x! o/ P9 a; k* v( q
' x9 A. S" W6 b* f5 c% V
    env.execute(jobName);  m4 p3 S" J# }' l- p+ @+ M

2 y0 ^* P  \! H8 M* f}! |- C, d" C; y: r1 u
</code></pre>
3 Q0 Q9 q( j; s+ b8 F. f+ A* _" u<p>可以看到,我们将流进行了拆分,并且成功打印出了结果。这里要注意,Flink 最新提供的 SideOutPut 方式拆分流是<strong>可以多次进行拆分</strong>的,无需担心会爆出异常。</p>& p3 q* X+ }8 b/ [1 z
<p><img src="https://kingcall.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/blog/img/CgqCHl7CBMKAGHoUAAM-5UL5geg132-20210223084827698.png" ></p>; _* [0 B9 D7 }
<h3 id="总结">总结</h3>
8 x0 c* ^$ [, P9 S5 c* R<p>这一课时我们讲解了 Flink 的一个小的知识点,是我们生产实践中经常遇到的场景,Flink 在最新的版本中也推荐我们使用 SideOutPut 进行流的拆分。</p>
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