【Flink】旁侧流的应用场景及代码实战

0、引言

在 Flink 中，"旁侧流"（Side Output）是一种特殊的输出流，它可以从同一个操作中分离出不同的数据流，从而实现数据的多路复用。

一、应用场景

旁侧流在 Flink 中有多种应用场景，以下是一些常见的例子：

• 数据分流：在某些业务场景中，可能需要将数据根据特定条件分流到不同的输出，例如，将正常数据和异常数据分别发送到不同的主题或存储系统中。
• 特征工程：在机器学习或数据分析中，可能需要从原始数据流中提取不同的特征集，用于不同的模型训练或分析。
• 实时监控：在处理数据流时，可能需要实时监控数据的某些指标，如流量大小、异常率等，并将监控结果输出到监控系统。
• 数据备份：为了保证数据的安全性，可能需要将处理过程中的数据备份到不同的存储系统中，以便于数据恢复
• 迟到数据处理：在流处理系统中，对于晚于预期到达的数据，通过特定的机制（如水印和窗口）来识别并进行特殊处理，以确保数据的准确性和时效性，同时减少对整体处理流程的影响

 二、代码实现

2.1 数据分流

描述：将数据根据特定条件分流到不同的输出，例如，将正常数据和异常数据分别发送到不同的主题或存储系统。

代码示例：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.output.SideOutput;
import org.apache.flink.streaming.api.output.SideOutputMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;

public class DataDivertingExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 定义两个旁侧输出标签
        final OutputTag<String> normalOutputTag = new OutputTag<String>("normal-output"){};
        final OutputTag<String> errorOutputTag = new OutputTag<String>("error-output"){};

        DataStream<String> input = env.fromElements("data1", "errorData", "data2", "data3");

        DataStream<String> normalDataStream = input
            .filter(new FilterFunction<String>() {
                @Override
                public boolean filter(String value) throws Exception {
                    return !value.contains("error");
                }
            })
            .map(new MapFunction<String, String>()