Flink 侧流输出功能揭秘：源码解析

人工智能

2023-11-28 12:08:26

探索 Flink 侧流输出：将流处理提升到一个新高度

什么是侧流输出？

在流处理中，侧流输出是一种强大的机制，它允许你将一条流拆分为多条流，每条流都根据特定的标准进行处理。这在各种场景中非常有用，例如根据条件过滤记录、将数据分流到不同的下游算子进行并行处理，或者处理流中需要特殊处理的异常情况。

Flink 侧流输出的运作原理

Flink 为侧流输出提供了一个全面的 API。让我们深入了解其内部机制：

DataStream 扩展：

侧流输出的实现基于 DataStream 类中的 sideOutput() 方法。此方法返回一个 SideOutput<T> 对象，其中 T 是侧流元素的类型。

SideOutputProcessFunction：

SideOutputProcessFunction 是一个抽象类，为侧流处理提供处理逻辑。它提供了两个抽象方法：

processElement()：用于处理正常流的数据。
processSideOutput()：用于处理侧流的数据。

getSideOutput：

getSideOutput() 方法从 DataStream 中检索侧流输出，表示为 SideOutput<T> 对象。

DataStreamSink：

侧流输出可以通过 DataStreamSink 写入外部存储或下游系统。

示例代码

以下代码示例演示如何使用侧流输出来检测温度超过阈值的传感器：

// 定义输入流
DataStream<SensorReading> stream = env.readTextFile("/path/to/sensor_readings.csv")
        .map(value -> {
            String[] fields = value.split(",");
            return new SensorReading(fields[0], Double.parseDouble(fields[1]));
        });

// 定义侧流输出
SideOutput<Alert> alerts = stream.process(new SideOutputProcessFunction() {

    @Override
    public void processElement(SensorReading value, Context ctx, Collector<SensorReading> out) {
        out.collect(value);
        if (value.getTemperature() > 40.0) {
            ctx.output(alerts, new Alert(value.getId(), value.getTemperature()));
        }
    }

    @Override
    public void processSideOutput(SensorReading value, Context ctx, Collector<Alert> out) {
        out.collect(new Alert(value.getId(), value.getTemperature()));
    }
});

// 打印侧流输出
stream.getSideOutput(alerts).print();