Flink侧输出流及案例

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Flink侧输出流及案例相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

flink可以起到分流的其实有很多种方式,比如

keyBy

filter

不过,这些流的数据类型也都相同

不如process function的side outputs功能可以产生多条流,并且这些流的数据类型可以不一样。使用起来更加灵活。

以下以案例的方式介绍

简单案例

//数据源streamDate 是jsonObject样式的string
//数据源中有个mn字段,有奇数偶数,案例以此作为分流
object SideOutputTest 
  def main(args: Array[String]): Unit = 
      //省略环境和source
val mnEven: OutputTag[String] = new OutputTag[String]("mn_even")

streamDate
      .process(new EvenMN(mnEven))
      .getSideOutput(mnEven)
      .print()
 env.execute("SideOutput_job")
  


//自定义方法,来判断mn是否为偶数
class EvenMN(myOutputStream: OutputTag[String]) extends ProcessFunction[String, String] 
  override def processElement(value: String, ctx: ProcessFunction[String, String]#Context, out: Collector[String]): Unit = 
    val js: JSONObject = JSON.parseObject(value)
    if (js.getInteger("mn") % 2 == 0) 
      ctx.output(myOutputStream, value)
     else 
      out.collect(value)
    
  


应用升级

写完之后发现实用性不强,于是 我又改了需求

由于我的业务多个sink是糅合在一起的,因此我想把各种输出放在一个JSONArray里,然后在根据JSONArray里的JSONObject的key来分流到各个sink里。

//源数据是JSONArray,且随机有2或者3个JSONObject

筛选JSONObject中带有“zwh” key的JSONObject,

如此可以完成业务中多个数据在一起的问题

代码如下

object SideOutputTest 
  def main(args: Array[String]): Unit = 
      //省略环境和source
val random: Random = new Random()

    val allDate: DataStream[JSONArray] = streamDate
      .map(JSON.parseObject(_))
      .map(date => 

        val jSONArray: JSONArray = new JSONArray()
        jSONArray.add(date)
        jSONArray.add(getJSON())
        if (random.nextInt(2)%2==0)
          jSONArray.add(getJSON2())
        
        jSONArray
      )


    val zwhDate: OutputTag[String] = new OutputTag[String]("zwh")
    val noZWH: DataStream[String] = allDate.process(new ProcessFunction[JSONArray, String] 
      override def processElement(value: JSONArray, ctx: ProcessFunction[JSONArray, String]#Context, out: Collector[String]): Unit = 
        value.forEach(x => 
          val js: JSONObject = JSON.parseObject(x.toString)
          if (js.containsKey("zwh")) 
            out.collect(js.toString())
           else 
            ctx.output(zwhDate, js.toString())
          
        )
      
    )
    //包含zwh字段的
    noZWH.print("是ZWH")
    //不包含zwh字段的
    noZWH.getSideOutput(zwhDate).print("非ZWH字段的")

  
    
     def getJSON():JSONObject=
    val r: Random = new Random()
    val js: JSONObject = new JSONObject()
    js.put("testKey","lalalla")
    js.put("zwh","帅")
    js.put("num",r.nextInt(5))
    js
  

  def getJSON2():JSONObject=
    val r: Random = new Random()
    val js: JSONObject = new JSONObject()
    js.put("kk","aaa")
    js.put("zwh","帅")
    js.put("num",r.nextInt(5))
    js
  
    



以上是关于Flink侧输出流及案例的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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大数据(9e)Flink侧输出流

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Flink DataStream 侧输出流 Side Output

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