大数据学习

多流处理

Written by 黄俊仁，2024/04/13

这个程序展示了如何在 Apache Flink 中使用 connect 操作符将两个不同的数据流连接起来，并通过 CoMapFunction 分别对这两个流的元素进行处理。每个流的数据通过 NBUSource 产生，并分别加上前缀 “Stream1: ” 和 “Stream2: ” 来区分来源，最后将处理过的数据统一输出到控制台。这个示例演示了 Flink 处理多源数据流并在单个作业中应用不同逻辑的能力。

package org.nbubigdata.flink;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.ConnectedStreams;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoMapFunction;
public class MultiStreamTransformation {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置Flink流执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 创建两个使用NBUSource的数据流
        DataStream<String> stream1 = env.addSource(new NBUSource());
        DataStream<String> stream2 = env.addSource(new NBUSource());
        // 使用connect操作符连接两个流
        ConnectedStreams<String, String> connectedStreams = stream1.connect(stream2);
        // 使用CoMapFunction对连接后的流进行处理
        DataStream<String> resultStream = connectedStreams.map(new CoMapFunction<String, String, String>() {
            // 第一个流中的元素使用这个方法处理
            @Override
            public String map1(String value) {
                return "Stream1: " + value;
            }
            // 第二个流中的元素使用这个方法处理
            @Override
            public String map2(String value) {
                return "Stream2: " + value;
            }
        });
        // 输出处理后的结果
        resultStream.print();
        // 执行Flink程序
        env.execute("MultiStream Transformation Example");
    }
}

运行上述程序，可以在控制台中观察到如下的输出信息。

可以观察到，两个使用 NBUSource 的数据流被连接（connect）起来。 CoMapFunction 为来自第一个数据流的每个字符串添加前缀 "Stream1: "，并为来自第二个数据流的每个字符串添加前缀 "Stream2: "。