多流处理

### 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。

```java
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。

![image-20240408213620468](https://hexo-img.obs.cn-east-3.myhuaweicloud.com/img/image-20240408213620468.png)

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: "`。

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