【Flink-1.17-教程】-【四】Flink DataStream API（6）转换算子（Transformation）【合流】

在实际应用中，我们经常会遇到来源不同的多条流，需要将它们的数据进行联合处理。所以 Flink 中合流的操作会更加普遍，对应的 API 也更加丰富。

1）联合（Union）

最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union）。联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中的元素，数据类型不变。

在代码中，我们只要基于 DataStream 直接调用 .union() 方法，传入其他 DataStream 作为参数，就可以实现流的联合了；得到的依然是一个 DataStream：

stream1.union(stream2, stream3, ...)

注意：union() 的参数可以是多个 DataStream，所以联合操作可以实现多条流的合并。

代码实现： 我们可以用下面的代码做一个简单测试：

public class UnionDemo {
   
    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        DataStreamSource<Integer> source1 = env.fromElements(1, 2, 3);
        DataStreamSource<Integer> source2 = env.fromElements(11, 22, 33);
        DataStreamSource<String> source3 = env.fromElements("111", "222", "333");

        /**
         * TODO union：合并数据流
         * 1、 流的数据类型必须一致
         * 2、 一次可以合并多条流
         */
//        DataStream<Integer> union = source1.union(source2).union(source3.map(r -> Integer.valueOf(r)));
        DataStream<Integer> union = source1.union(source2, source3.map(r -> Integer.valueOf(r)));
        union.print();

        env.execute();
    }
}

要点：

1、流的数据类型必须一致。

2、一次可以合并多条流。

2）连接（Connect）

2.1.连接流（ConnectedStreams）

流的联合虽然简单，不过受限于数据类型不能改变，灵活性大打折扣，所以实际应用较少出现。除了联合（union），Flink 还提供了另外一种方便的合流操作——连接（connect）。

代码实现： 需要分为两步：首先基于一条 DataStream 调用 .connect() 方法，传入另外一条 DataStream 作为参数，将两条流连接起来，得到一个 ConnectedStreams；然后再调用同处理方法得到 DataStream。这里可以的调用的同处理方法有 .map() / .flatMap()，以及 .process() 方法。

public class ConnectDemo {
   
    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);