Flink 中 DataStream 的 `split` 和 `select` 操作有什么作用？

推荐答案

在 Apache Flink 中，split 和 select 操作用于将一个 DataStream 拆分为多个 DataStream，并根据条件选择特定的流进行处理。

• split 操作：将一个 DataStream 拆分为多个 DataStream。它接受一个 OutputSelector 函数，该函数根据输入元素的某些属性将其分配到不同的输出流中。每个元素可以被分配到一个或多个输出流中。

• select 操作：在 split 操作之后，使用 select 操作可以选择一个或多个输出流进行进一步处理。select 操作返回一个新的 DataStream，其中只包含被选中的流中的元素。

本题详细解读

split 操作

split 操作的主要作用是将一个 DataStream 拆分为多个 DataStream。它通过一个 OutputSelector 函数来实现这一点。OutputSelector 函数接受一个输入元素，并返回一个 Iterable<String>，其中每个字符串代表一个输出流的名称。根据这些名称，Flink 会将元素分发到相应的输出流中。

例如，假设我们有一个 DataStream<Integer>，我们希望将偶数分配到 "even" 流，奇数分配到 "odd" 流：

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select 操作

在 split 操作之后，我们可以使用 select 操作来选择特定的输出流。select 操作接受一个或多个流名称作为参数，并返回一个新的 DataStream，其中只包含被选中的流中的元素。

例如，如果我们只想处理 "even" 流中的元素：

DataStream<Integer> evenStream = splitStream.select("even");

注意事项

• split 和 select 操作在 Flink 1.12 及更早版本中是可用的，但在 Flink 1.13 及更高版本中已被弃用。推荐使用 Side Outputs 来实现类似的功能。
• split 和 select 操作的主要缺点是它们会创建多个逻辑流，但这些流仍然共享同一个物理流，这可能会导致性能问题。

替代方案：Side Outputs

在 Flink 1.13 及更高版本中，推荐使用 Side Outputs 来实现类似的功能。Side Outputs 允许你将一个 DataStream 中的元素分发到多个输出流中，每个输出流可以单独处理。

例如，使用 Side Outputs 实现上述功能：

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通过 Side Outputs，你可以更灵活地处理多个输出流，并且不会共享同一个物理流，从而避免了性能问题。