网站建设 自适应,网站开发常见面试题,js建设网站,微信营销是什么使用Flink做流数据处理时#xff0c;除了主流数据输出#xff0c;还自定义侧流输出即旁路输出#xff0c;以实现灵活的数据拆分。
定义旁路输出标签
首先需要定义一个OutputTag#xff0c;代码如下#xff1a;
// 这需要是一个匿名的内部类#xff0c;以便我们分析类型…使用Flink做流数据处理时除了主流数据输出还自定义侧流输出即旁路输出以实现灵活的数据拆分。
定义旁路输出标签
首先需要定义一个OutputTag代码如下
// 这需要是一个匿名的内部类以便我们分析类型
OutputTagString outputTag new OutputTagString(side-output) {};在ProcessFunction使用Context调用
可以通过以下Function中将outputTag作为参数传递到Context中
ProcessFunctionKeyedProcessFunctionCoProcessFunctionKeyedCoProcessFunctionProcessWindowFunctionProcessAllWindowFunction
代码示例
DataStreamInteger input ...;final OutputTagString outputTag new OutputTagString(side-output){};SingleOutputStreamOperatorInteger mainDataStream input.process(new ProcessFunctionInteger, Integer() {Overridepublic void processElement(Integer value,Context ctx,CollectorInteger out) throws Exception {// 发送数据到主要的输出out.collect(value);// 发送数据到旁路输出ctx.output(outputTag, sideout- String.valueOf(value));}});在 DataStream 运算结果上使用 getSideOutput(OutputTag) 方法获取旁路输出流
final OutputTagString outputTag new OutputTagString(side-output){};
SingleOutputStreamOperatorInteger mainDataStream ...;
// 获取到侧流输出DataStream输出结果类型要与outputTag 定义的一致
DataStreamString sideOutputStream mainDataStream.getSideOutput(outputTag);本文中只列出了Java代码的实现 Flink官网还有Scala/python代码实现
参考链接https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/zh/docs/dev/datastream/side_output/