Flink Connect怎么使用

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Connect算子：功能與union類似，將兩個(gè)流（union支持兩個(gè)或以上）合并為一個(gè)流，但區(qū)別在于connect不要求數(shù)據(jù)類型一致

示例環(huán)境

java.version: 1.8.x
flink.version: 1.11.1

示例數(shù)據(jù)源 （項(xiàng)目碼云下載）

Flink 系例 之 搭建開發(fā)環(huán)境與數(shù)據(jù)

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：功能與union類似，將兩個(gè)流（union支持兩個(gè)或以上）合并為一個(gè)流，但區(qū)別在于connect不要求數(shù)據(jù)類型一致
 */
public class Connect {

    /**
     * 將兩個(gè)不區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)流合并成一個(gè)數(shù)據(jù)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 1
        DataStream<Tuple3<String, String, Integer>> dataStream1 = env.fromCollection(tuple3List);
        //dataStream 2
        DataStream<Tuple3<String, String, Integer>> dataStream2 = env.fromCollection(Arrays.asList(
                new Tuple3<>("醫(yī)生", "上海", 2),
                new Tuple3<>("老師", "北京", 4),
                new Tuple3<>("工人", "廣州", 9)
        ));
        //合關(guān)兩個(gè)數(shù)據(jù)流
        DataStream<Tuple4<String, String, Integer, String>> dataStream = dataStream1.connect(dataStream2)
                .map(new CoMapFunction<Tuple3<String, String, Integer>, Tuple3<String, String, Integer>, Tuple4<String, String, Integer, String>>() {
                    //表示dataStream1的流輸入
                    @Override
                    public Tuple4<String, String, Integer, String> map1(Tuple3<String, String, Integer> value) throws Exception {
                        return Tuple4.of(value.f0, value.f1, value.f2, "用戶");
                    }
                    //表示dataStream2的流輸入
                    @Override
                    public Tuple4<String, String, Integer, String> map2(Tuple3<String, String, Integer> value) throws Exception {
                        return Tuple4.of(value.f0, value.f1, value.f2, "職業(yè)");
                    }
                });

        //打印
        dataStream.print();
        env.execute("flink Split job");
    }
}

打印結(jié)果

(張三,man,20,用戶)(李四,girl,24,用戶)(王五,man,29,用戶)(劉六,girl,32,用戶)(伍七,girl,18,用戶)(吳八,man,30,用戶)(醫(yī)生,上海,2,職業(yè))(老師,北京,4,職業(yè))(工人,廣州,9,職業(yè))

到此，關(guān)于“Flink Connect怎么使用”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！