flink多流操作（connect cogroup union broadcast）

1 分流操作

SingleOutputStreamOperator<Student> mainStream = students.process(new ProcessFunction<Student, Student>() {@Overridepublic void processElement(Student student, ProcessFunction<Student, Student>.Context ctx, Collector<Student> collector) throws Exception {if (student.getGender().equals("m")) {// 输出到测流ctx.output(maleOutputTag, student);} else if (student.getGender().equals("f")) {// 输出到测流ctx.output(femaleOutputTag, student.toString());} else {// 在主流中输出collector.collect(student);}}
});SingleOutputStreamOperator<Student> side1 = mainStream.getSideOutput(maleOutputTag);
SingleOutputStreamOperator<String> side2 = mainStream.getSideOutput(femaleOutputTag);

2 connect连接操作

2.1 connect 连接（DataStream,DataStream→ConnectedStreams)

connect 翻译成中文意为连接，可以将两个数据类型一样也可以类型不一样 DataStream 连接成一个新 的 ConnectedStreams。需要注意的是，connect 方法与 union 方法不同，虽然调用 connect 方法将两个 流连接成一个新的 ConnectedStreams，但是里面的两个流依然是相互独立的，这个方法最大的好处是 可以让两个流共享 State 状态。

// 使用 fromElements 创建两个 DataStream
DataStreamSource<String> word = env.fromElements("a", "b", "c", "d");
DataStreamSource<Integer> num = env.fromElements(1, 3, 5, 7, 9);// 将两个 DataStream 连接到一起
ConnectedStreams<String, Integer> connected = word.connect(num);

2.2 coMap（ConnectedStreams → DataStream）

对 ConnectedStreams 调用 map 方法时需要传入 CoMapFunction 函数；
该接口需要指定 3 个泛型：

1. 第一个输入 DataStream 的数据类型
2. 第二个输入 DataStream 的数据类型
3. 返回结果的数据类型。
   该接口需要重写两个方法：
4. map1 方法，是对第 1 个流进行 map 的处理逻辑。
5. 2 map2 方法，是对 2 个流进行 map 的处理逻辑

这两个方法必须是相同的返回值类型。

//将两个 DataStream 连接到一起ConnectedStreams<String, Integer> wordAndNum = word.connect(num);// 对 ConnectedStreams 中两个流分别调用个不同逻辑的 map 方法
DataStream<String> result = wordAndNum.map(new CoMapFunction<String, Integer, String>() {@Overridepublic String map1(String value) throws Exception {// 第一个 map 方法是将第一个流的字符变大写return value.toUpperCase();}@Overridepublic String map2(Integer value) throws Exception {// 第二个 map 方法将是第二个流的数字乘以 10 并转成 Stringreturn String.valueOf(value * 10);}
});

2.3 coFlatMap（ConnectedStreams → DataStream）

对 ConnectedStreams 调用 flatMap 方法。调用 flatMap 方法，传入的 Function 是 CoFlatMapFunction；
这个接口要重写两个方法：

1. flatMap1 方法，是对第 1 个流进行 flatMap 的处理逻辑；
2. flatMap2 方法，是对 2 个流进行 flatMap 的处理逻辑；

这两个方法都必须返回是相同的类型。

// 使用 fromElements 创建两个 DataStream
DataStreamSource<String> word = env.fromElements("a b c", "d e f");
DataStreamSource<String> num = env.fromElements("1,2,3", "4,5,6");// 将两个 DataStream 连接到一起
ConnectedStreams<String, String> connected = word.connect(num);// 对 ConnectedStreams 中两个流分别调用个不同逻辑的 flatMap 方法
DataStream<String> result = connected.flatMap(new CoFlatMapFunction<String, String, String>() {@Overridepublic void flatMap1(String value, Collector<String> out) throws Exception {String[] words = value.split(" ");for (String w : words) {out.collect(w);}}@Overridepublic void flatMap2(String value, Collector<String> out) throws Exception {String[] nums = value.split(",");for (String n : nums) {out.collect(n);}}
});

3 union操作

3.1 union 合并（DataStream * → DataStream）

该方法可以将两个或者多个数据类型一致的 DataStream 合并成一个 DataStream。DataStream union(DataStream… streams)可以看出 DataStream 的 union 方法的参数为可变参数，即可以合并两 个或多个数据类型一致的 DataStream，connect 不要求两个流的类型一致，但union必须一致。

下面的例子是使用 fromElements 生成两个 DataStream，一个是基数的，一个是偶数的，然后将两个 DataStream 合并成一个 DataStream。

// 使用 fromElements 创建两个 DataStream
DataStreamSource<Integer> odd = env.fromElements(1, 3, 5, 7, 9);
DataStreamSource<Integer> even = env.fromElements(2, 4, 6, 8, 10);// 将两个 DataStream 合并到一起
DataStream<Integer> result = odd.union(even);

4 coGroup 协同分组

coGroup 本质上是join 算子的底层算子；功能类似；可以用cogroup来实现join left join full join的功能。 代码结构如下：

DataStreamSource<String> stream1 = env.fromElements("1,aa,m,18", "2,bb,m,28", "3,cc,f,38");
DataStreamSource<String> stream2 = env.fromElements("1:aa:m:18", "2:bb:m:28", "3:cc:f:38");DataStream<String> res = stream1.coGroup(stream2).where(new KeySelector<String, String>() {@Overridepublic String getKey(String value) throws Exception {return value;}}).equalTo(new KeySelector<String, String>() {@Overridepublic String getKey(String value) throws Exception {return value;}}).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))).apply(new CoGroupFunction<String, String, String>() {@Overridepublic void coGroup(Iterable<String> first, Iterable<String> second, Collector<String> out) throws Exception {// 这里添加具体的 coGroup 处理逻辑// 这两个迭代器，是这5s的数据中的某一组，id = 1}});

4.1 coGroup 实现 left join操作

package batch;import org.apache.flink.api.common.functions.CoGroupFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
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.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;public class coGrouptest {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//        id nameDataStreamSource<String> stream1 = env.socketTextStream("localhost", 9998);
//        id ageDataStreamSource<String> stream2 = env.socketTextStream("localhost", 9999);
// nc -lp 9999
// nc -lp 9998SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, String>> s1 = stream1.map(s -> {String[] arr = s.split(",");return Tuple2.of(arr[0], arr[1]);}).returns(new TypeHint<Tuple2<String, String>>() {});SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, String>> s2 = stream2.map(s -> {String[] arr = s.split(",");return Tuple2.of(arr[0], arr[1]);}).returns(new TypeHint<Tuple2<String, String>>() {});DataStream<Tuple3<String, String, String>> out = s1.coGroup(s2).where(tp -> tp.f0)  //左的f0 id 字段.equalTo(tp -> tp.f0)  //又的f0 id 字段.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(2))).apply(new CoGroupFunction<Tuple2<String, String>, Tuple2<String, String>, Tuple3<String, String, String>>() {@Overridepublic void coGroup(Iterable<Tuple2<String, String>> iterable, Iterable<Tuple2<String, String>> iterable1, Collector<Tuple3<String, String, String>> out) throws Exception {for (Tuple2<String, String> t1 : iterable) {boolean t2isnull = false;for (Tuple2<String, String> t2 : iterable1) {out.collect(new Tuple3<String, String, String>(t1.f0,t1.f1,t2.f1));t2isnull = true;}if(!t2isnull){out.collect(new Tuple3<String, String, String>(t1.f0,t1.f1,null));}}}});out.print();env.execute();}
}

5 join

用于关联两个流（类似于 sql 中 join），需要指定 join，需要在窗口中进行关联后的逻辑计算。
只能支持inner join 不支持 左右和全连接

stream.join(otherStream).where(<KeySelector>).equalTo(<KeySelector>).window(<WindowAssigner>).apply(<JoinFunction>);

实例：

SingleOutputStreamOperator<Student> s1;
SingleOutputStreamOperator<StuInfo> s2;// join 两个流，此时并没有具体的计算逻辑
JoinedStreams<Student, StuInfo> joined = s1.join(s2);// 对 join 流进行计算处理
DataStream<String> stream = joined// where 流 1 的某字段 equalTo 流 2 的某字段.where(s -> s.getId()).equalTo(s -> s.getId())// join 实质上只能在窗口中进行.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(20)))// 对窗口中满足关联条件的数据进行计算.apply(new JoinFunction<Student, StuInfo, String>() {// 这边传入的两个流的两条数据，是能够满足关联条件的@Overridepublic String join(Student first, StuInfo second) throws Exception {// first: 左流数据 ; second: 右流数据// 计算逻辑// 返回结果return null;}});// 对 join 流进行计算处理
joined.where(s -> s.getId()).equalTo(s -> s.getId()).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(20))).apply(new FlatJoinFunction<Student, StuInfo, String>() {@Overridepublic void join(Student first, StuInfo second, Collector<String> out) throws Exception {out.collect();}});

6 broadcast 广播

Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的新特性。 在开发过程中，如果遇到需要下发/广播配置、规则等低吞吐事件流到下游所有 task 时，就可以使用Broadcast State 特性。下游的 task 接收这些配置、规则并保存为 BroadcastState, 将这些配置应用到 另一个数据流的计算中 。

6.1 API 介绍 ， 核心要点

• 将需要广播出去的流，调用 broadcast 方法进行广播转换，得到广播流 BroadCastStream
• 然后在主流上调用 connect 算子，来连接广播流（以实现广播状态的共享处理）
• 在连接流上调用 process 算子，就会在同一个 ProcessFunciton 中提供两个方法分别对两个流进行 处理，并在这个 ProcessFunction 内实现“广播状态”的共享

public class _16_BroadCast_Demo {public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration configuration = new Configuration();configuration.setInteger("rest.port", 8822);StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration);env.setParallelism(1);// id,eventIdDataStreamSource<String> stream1 = env.socketTextStream("localhost", 9998);SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, String>> s1 = stream1.map(s -> {String[] arr = s.split(",");return Tuple2.of(arr[0], arr[1]);}).returns(new TypeHint<Tuple2<String, String>>() { });// id,age,cityDataStreamSource<String> stream2 = env.socketTextStream("localhost", 9999);SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, String, String>> s2 = stream2.map(s -> {String[] arr = s.split(",");return Tuple3.of(arr[0], arr[1], arr[2]);}).returns(new TypeHint<Tuple3<String, String, String>>() { });/*** 案例背景：* 流 1： 用户行为事件流（持续不断，同一个人也会反复出现，出现次数不定* 流 2： 用户维度信息（年龄，城市），同一个人的数据只会来一次，来的时间也不定 （作为广播流）* 需要加工流 1，把用户的维度信息填充好，利用广播流来实现*/// 将字典数据所在流： s2 ， 转成 广播流MapStateDescriptor<String, Tuple2<String, String>> userInfoStateDesc =new MapStateDescriptor<>("userInfoStateDesc", TypeInformation.of(String.class),TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<String, String>>() {}));BroadcastStream<Tuple3<String, String, String>> s2BroadcastStream = s2.broadcast(userInfoStateDesc);// 哪个流处理中需要用到广播状态数据，就要 去 连接 connect 这个广播流SingleOutputStreamOperator<String> connected = s1.connect(s2BroadcastStream).process(new BroadcastProcessFunction<Tuple2<String, String>, Tuple3<String, String, String>, String>() {/**BroadcastState<String, Tuple2<String, String>> broadcastState;*//*** 本方法，是用来处理 主流中的数据（每来一条，调用一次）* @param element 左流（主流）中的一条数据* @param ctx 上下文* @param out 输出器* @throws Exception*/@Overridepublic void processElement(Tuple2<String, String> element,BroadcastProcessFunction<Tuple2<String, String>,Tuple3<String, String, String>, String>.ReadOnlyContext ctx,Collector<String> out) throws Exception {// 通过 ReadOnlyContext ctx 取到的广播状态对象，是一个 “只读 ” 的对象；ReadOnlyBroadcastState<String, Tuple2<String, String>> broadcastState = ctx.getBroadcastState(userInfoStateDesc);if (broadcastState != null) {Tuple2<String, String> userInfo = broadcastState.get(element.f0);out.collect(element.f0 + "," + element.f1 + "," + (userInfo == null ? null : userInfo.f0) + "," + (userInfo == null ? null : userInfo.f1));} else { out.collect(element.f0 + "," + element.f1 + "," + null + "," + null);}}/**** * @param element 广播流中的一条数据 * @param ctx 上下文 * @param out 输出器 * @throws Exception */ @Override public void processBroadcastElement(Tuple3<String, String, String> element, BroadcastProcessFunction<Tuple2<String, String>, Tuple3<String, String, String>, String>.Context ctx, Collector<String> out) throws Exception { // 从上下文中，获取广播状态对象（可读可写的状态对象） BroadcastState<String, Tuple2<String, String>> broadcastState = ctx.getBroadcastState(userInfoStateDesc); // 然后将获得的这条广播流数据，拆分后，装入广播状态 broadcastState.put(element.f0, Tuple2.of(element.f1, element.f2)); }resultStream.print(); env.execute(); }}