在Apache Flink中，分流（Stream Splitting）是指将一条数据流拆分成完全独立的两条或多条流的过程。这通常基于一定的筛选条件，将符合条件的数据拣选出来并放入对应的流中。以下是关于Flink分流的详细解释：
一、分流方式
Flink提供了多种分流方式，以满足不同的数据处理需求：
- 基于filter的分流：
- 这是最直接的分流方式，通过多次调用.filter()方法，将符合不同条件的数据筛选出来，形成不同的流。
- 例如，可以将一个整数数据流拆分为奇数流和偶数流。
- 基于split的分流（已废弃）：
- 在早期的Flink版本中，.split()方法允许用户根据条件将数据流拆分为多个流。
- 但由于该方法限制了数据类型转换，且随着Flink的发展，更灵活和高效的分流方式（如侧输出流）被引入，因此.split()方法已被废弃。
- 基于侧输出流（Side Output）的分流：
- 侧输出流是Flink提供的一种更灵活和高效的分流方式。
- 它允许用户在处理函数（如.process()）中，根据条件将数据输出到不同的侧输出流中。
- 使用侧输出流时，需要先定义输出标签（OutputTag），然后在处理函数中通过ctx.output()方法将数据写入对应的侧输出流。
- 最后，可以通过getSideOutput()方法从侧输出流中获取数据。
三、内部机制
- 数据流的拆分：
- 当数据流通过分流操作时，Flink会根据用户定义的筛选条件或处理函数，将数据元素分发到不同的子流中。
- 这个过程通常是在Flink的算子（如filter算子、process算子）内部实现的，算子会根据输入数据的属性和条件来决定数据元素的去向。
- 子流的独立性：
- 一旦数据流被拆分成多个子流，这些子流在后续的处理中就是相互独立的。
- 用户可以对每个子流进行独立的操作和处理，如转换、聚合、窗口计算等。
- 资源的分配和调度：
- Flink会根据任务的并行度和资源情况，动态地分配和调度资源来处理这些子流。
- 这确保了每个子流都能得到足够的资源来处理数据，并且能够在满足性能要求的同时，尽可能地提高系统的吞吐量和效率。
四、应用场景
分流在Flink中有着广泛的应用场景，包括但不限于：
- 数据路由：根据数据的某些属性（如用户ID、地区等）将数据路由到不同的处理路径上。
- 异常检测：将正常数据和异常数据分开处理，以便对异常数据进行更详细的分析和处理。
- 数据过滤：从原始数据流中筛选出符合特定条件的数据进行进一步处理。
- 多版本处理：在处理数据升级或迁移时，将旧版本数据和新版本数据分开处理。
五、示例
1. filter分流
基于整数的奇偶性进行分流
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
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; public class FlinkFilterSplitExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建Flink执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 从Socket接收数据流（这里假设Socket发送的是整数数据） DataStreamSource<String> socketStream = env.socketTextStream("localhost", 9999); // 将字符串数据流转换为整数数据流 SingleOutputStreamOperator<Integer> intStream = socketStream.map(Integer::valueOf); // 使用filter算子进行分流：偶数流和奇数流 SingleOutputStreamOperator<Integer> evenStream = intStream.filter(new FilterFunction<Integer>() { @Override public boolean filter(Integer value) throws Exception { return value % 2 == 0; } }); SingleOutputStreamOperator<Integer> oddStream = intStream.filter(new FilterFunction<Integer>() { @Override public boolean filter(Integer value) throws Exception { return value % 2 != 0; } }); // 打印偶数流和奇数流 evenStream.print("Even Stream: "); oddStream.print("Odd Stream: "); // 执行Flink程序 env.execute("Flink Filter Split Example"); }
}
说明：
- 创建执行环境：首先，我们创建了一个Flink的执行环境StreamExecutionEnvironment。
- 接收数据流：通过env.socketTextStream(“localhost”, 9999)，我们从本地的9999端口接收一个文本数据流。这里假设发送的是整数数据的字符串表示。
- 数据类型转换：使用map算子，我们将接收到的字符串数据流转换为整数数据流。
- 分流操作：
- 使用filter算子，我们根据整数的奇偶性将数据流拆分为偶数流和奇数流。
- evenStream包含所有偶数，oddStream包含所有奇数。
- 打印结果：最后，我们使用print算子打印偶数流和奇数流的结果。
- 执行程序：通过调用env.execute()，我们启动了Flink程序。
2. split分流（已废弃）
基于传感器温度的split分流
import org.apache.flink.api.common.functions.OutputSelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSplit;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; // 传感器数据类
class SensorReading { String deviceNo; long timestamp; double temperature; // 构造函数、getter和setter方法省略
} public class FlinkSplitExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建Flink执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 假设有一个数据源，这里使用一个简单的示例数据源 SingleOutputStreamOperator<SensorReading> sensorStream = env.fromElements( new SensorReading("device1", 1610035289736L, 84.3), new SensorReading("device2", 1610035371758L, 38.8), // ... 其他传感器数据 ); // 使用split算子进行分流 DataStreamSplit<SensorReading> splitStream = sensorStream.split(new OutputSelector<SensorReading>() { @Override public Iterable<String> select(SensorReading sensorReading) { ArrayList<String> output = new ArrayList<>(); if (sensorReading.temperature > 70.0) { output.add("high"); } else { output.add("low"); } return output; } }); // 从SplitStream中选择出高温流和低温流 DataStream<SensorReading> highTempStream = splitStream.select("high"); DataStream<SensorReading> lowTempStream = splitStream.select("low"); // 打印结果 highTempStream.print("High Temperature Stream: "); lowTempStream.print("Low Temperature Stream: "); // 执行Flink程序 env.execute("Flink Split Example"); }
}
3. 侧输出流（Side Output）分流
基于整数的奇偶性进行分流
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
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.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction; public class SplitStreamByOutputTag { // 定义输出标签 private static final OutputTag<Integer> evenTag = new OutputTag<Integer>("even") {}; private static final OutputTag<Integer> oddTag = new OutputTag<Integer>("odd") {}; public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建Flink上下文环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); // Source DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.socketTextStream("localhost", 8888); // Transform SingleOutputStreamOperator<Integer> mapResult = dataStreamSource.map(input -> { int i = Integer.parseInt(input); return i; }); // Process and split SingleOutputStreamOperator<Integer> processedStream = mapResult.process(new ProcessFunction<Integer, Integer>() { @Override public void processElement(Integer value, Context ctx, Collector<Integer> out) throws Exception { if (value % 2 == 0) { ctx.output(evenTag, value); } else { ctx.output(oddTag, value); } // 注意：这里不向主输出流输出任何数据，所有数据都通过侧输出流输出。 // 如果需要同时向主输出流输出数据，可以在else分支中添加 out.collect(value); } }); // 获取侧输出流并打印 DataStream<Integer> evenStream = processedStream.getSideOutput(evenTag); DataStream<Integer> oddStream = processedStream.getSideOutput(oddTag); evenStream.print("Even Stream: "); oddStream.print("Odd Stream: "); // 执行 env.execute(); }
}
