FlinkConnect怎么使用
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Connect算子:功能与union类似,将两个流(union支持两个或以上)合并为一个流,但区别在于connect不要求数据类型一致
示例环境
java.version: 1.8.x flink.version: 1.11.1
示例数据源 (项目码云下载)
Flink 系例 之 搭建开发环境与数据
Connect.java
import com.flink.examples.DataSource; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoMapFunction; import java.util.Arrays; import java.util.List; /** * @Description Connect算子:功能与union类似,将两个流(union支持两个或以上)合并为一个流,但区别在于connect不要求数据类型一致 */ public class Connect { /** * 将两个不区分数据类型的数据流合并成一个数据流,并打印 * @param args * @throws Exception */ public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); List> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList(); //dataStream 1 DataStream > dataStream1 = env.fromCollection(tuple3List); //dataStream 2 DataStream > dataStream2 = env.fromCollection(Arrays.asList( new Tuple3<>("医生", "上海", 2), new Tuple3<>("老师", "北京", 4), new Tuple3<>("工人", "广州", 9) )); //合关两个数据流 DataStream > dataStream = dataStream1.connect(dataStream2) .map(new CoMapFunction , Tuple3 , Tuple4 >() { //表示dataStream1的流输入 @Override public Tuple4 map1(Tuple3 value) throws Exception { return Tuple4.of(value.f0, value.f1, value.f2, "用户"); } //表示dataStream2的流输入 @Override public Tuple4 map2(Tuple3 value) throws Exception { return Tuple4.of(value.f0, value.f1, value.f2, "职业"); } }); //打印 dataStream.print(); env.execute("flink Split job"); } }
打印结果
(张三,man,20,用户)(李四,girl,24,用户)(王五,man,29,用户)(刘六,girl,32,用户)(伍七,girl,18,用户)(吴八,man,30,用户)(医生,上海,2,职业)(老师,北京,4,职业)(工人,广州,9,职业)
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