flink侧输出函数

在 Flink 中，侧输出流（Side Outputs）通过OutputTag和SideOutputProcessFunction来支持。OutputTag可以让用户指定一个输出流的名称，并提供一个类型信息。SideOutputProcessFunction则可以接收来自主流的数据，并将它们分配到不同的输出流中。Flink 中可以使用许多函数来处理侧输出，以下是其中一些常用的函数：

1. getSideOutput()方法：获取侧输出流中的数据。此方法在ProcessFunction中常常用于处理侧输出。

2. split()方法：将输入流按照某个规则分成多条标记不同的数据流，例如：

   DataStream<Event> input = ...;
   
   // 将输入流按照类型分成多条标记不同的数据流
   SplitStream<Event> splitStream = input.split(new OutputSelector<Event>() {
       @Override
       public Iterable<String> select(Event event) {
           List<String> outputTags = new ArrayList<String>();
           if (event.getType() == EventType.FIRST) {
               outputTags.add("first-stream");
           } else {
               outputTags.add("second-stream");
           }
           return outputTags;
       }
   });
   
   // 通过侧输出流获取第一条流
   DataStream<Event> firstStream = splitStream.select("first-stream");
   

3. connect()方法：将两个或多个数据流连接在一起，例如：

   DataStream<Event> highPriority = ...;
   DataStream<Event> lowPriority = ...;
   
   // 使用 connect 方法将 highPriority 和 lowPriority 数据流拼接起来
   ConnectedStreams<Event, Event> connectedStreams = highPriority.connect(lowPriority);
   
   // 使用 coMap 方法对拼接后的数据流进行处理
   DataStream<String> result = connectedStreams.map(new CoMapFunction<Event, Event, String>() {
        @Override
        public String map1(Event value) {
            return "High priority: " + value.toString();
        }
   
        @Override
        public String map2(Event value) {
            return "Low priority: " + value.toString();
        }
    });
   

4. union()方法：将两个或多个数据流合并成一个数据流，例如：

   DataStream<Event> stream1 = ...;
   DataStream<Event> stream2 = ...;
   
   // 使用 union 方法将 stream1 和 stream2 拼接在一起
   DataStream<Event> unionStream = stream1.union(stream2);
   

这些函数可以在 Flink 中的 DataStream API 中使用，不同的处理函数可以根据具体场景自由组合。除了上述常用的函数之外，Flink 还提供了许多其他的函数，例如fold()、reduce()、window()等。