一、什么是分流
所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，定义一些筛选条件，将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里。
二、基于filter算子的简单实现分流
其实根据条件筛选数据的需求，本身非常容易实现：只要针对同一条流多次独立调用.filter()方法进行筛选，就可以得到拆分之后的流了。
案例需求：读取一个整数数字流，将数据流划分为奇数流和偶数流。
package com.flink.DataStream.SplitStream;import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.configuration.RestOptions;
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 FlinkSplitStreamByFilter {public static void main(String[] args) throws Exception {//TODO 创建Flink上下文执行环境StreamExecutionEnvironment streamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration().set(RestOptions.BIND_PORT, "8081"));//.getExecutionEnvironment();//TODO 设置全局并行度为2streamExecutionEnvironment.setParallelism(2);DataStreamSource<String> dataStreamSource = streamExecutionEnvironment.socketTextStream("localhost", 8888);//TODO 先将输入流转为Integer类型SingleOutputStreamOperator<Integer> mapResult = dataStreamSource.map((input) -> {int i = Integer.parseInt(input);return i;});//TODO 使用匿名函数分流偶数流SingleOutputStreamOperator<Integer> ds1 = mapResult.filter(new FilterFunction<Integer>() {@Overridepublic boolean filter(Integer a) throws Exception {return a % 2 == 0;}});//TODO 使用lamda表达式分流奇数流SingleOutputStreamOperator<Integer> ds2 = mapResult.filter((a) -> a % 2 == 1);ds1.print("偶数流");ds2.print("奇数流");streamExecutionEnvironment.execute();}
}
执行结果
奇数流:1> 1
偶数流:2> 2
偶数流:1> 2
偶数流:2> 4
奇数流:1> 3
奇数流:2> 1Process finished with exit code 130 (interrupted by signal 2: SIGINT)
这种实现非常简单，但代码显得有些冗余——我们的处理逻辑对拆分出的三条流其实是一样的，却重复写了三次。而且这段代码背后的含义，是将原始数据流 stream 复制三份，然后对每一份分别做筛选；这明显是不够高效的。我们自然想到，能不能不用复制流，直接用一个算子就把它们都拆分开呢？
三、使用测输出流
关于处理函数中侧输出流的用法，我们已经在 7.5 节做了详细介绍。简单来说，只需要调用上下文 ctx 的.output()方法，就可以输出任意类型的数据了。而侧输出流的标记和提取，都离不开一个“输出标签”（OutputTag），指定了侧输出流的 id 和类型。
