這篇文章主要講解了“Flink的Split怎么使用”,文中的講解內(nèi)容簡單清晰,易于學(xué)習(xí)與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學(xué)習(xí)“Flink的Split怎么使用”吧!
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Split算子:將數(shù)據(jù)流切分成多個數(shù)據(jù)流(已過時,并且不能二次切分,不建議使用)
示例環(huán)境
java.version: 1.8.x flink.version: 1.11.1
示例數(shù)據(jù)源 (項目碼云下載)
Flink 系例 之 搭建開發(fā)環(huán)境與數(shù)據(jù)
Split.java
package com.flink.examples.functions; import com.flink.examples.DataSource; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.collector.selector.OutputSelector; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SplitStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * @Description Split算子:將數(shù)據(jù)流切分成多個數(shù)據(jù)流(已過時,并且不能二次切分,不建議使用) */ public class Split { /** * 遍歷集合,將數(shù)據(jù)流切分成多個流并打印 * @param args * @throws Exception */ public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); List<Tuple3<String, String, Integer>> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList(); //Datastream DataStream<Tuple3<String, String, Integer>> dataStream = env.fromCollection(tuple3List); //按性別進行拆分 //flink.1.11.1顯示SplitStream類過時,推薦用keyBy的方式進行窗口處理或SideOutput側(cè)輸出流處理;注意,使用split切分后的流,不可二次切分,否則會拋異常 SplitStream<Tuple3<String, String, Integer>> split = dataStream.split(new OutputSelector<Tuple3<String, String, Integer>>() { @Override public Iterable<String> select(Tuple3<String, String, Integer> value) { List<String> output = new ArrayList<String>(); if (value.f1.equals("man")) { output.add("man"); } else { output.add("girl"); } return output; } }); //查詢指定名稱的數(shù)據(jù)流 DataStream<Tuple4<String, String, Integer, String>> dataStream1 = split.select("man") .map(new MapFunction<Tuple3<String, String, Integer>, Tuple4<String, String, Integer, String>>() { @Override public Tuple4<String, String, Integer, String> map(Tuple3<String, String, Integer> t3) throws Exception { return Tuple4.of(t3.f0, t3.f1, t3.f2, "男"); } }); DataStream<Tuple4<String, String, Integer, String>> dataStream2 = split.select("girl") .map(new MapFunction<Tuple3<String, String, Integer>, Tuple4<String, String, Integer, String>>() { @Override public Tuple4<String, String, Integer, String> map(Tuple3<String, String, Integer> t3) throws Exception { return Tuple4.of(t3.f0, t3.f1, t3.f2, "女"); } }); //打印:男 dataStream1.print(); //打?。号? dataStream2.print(); env.execute("flink Split job"); } }
打印結(jié)果
(張三,man,20,男) (李四,girl,24,女) (王五,man,29,男) (劉六,girl,32,女) (伍七,girl,18,女) (吳八,man,30,男)
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網(wǎng)頁標題:Flink的Split怎么使用
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