FLINK 分流 - 技术栈

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

java 复制代码

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

java 复制代码

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

java 复制代码

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();  
    }  
}