Flink DataStream API详解（二）

一、引言

咱两书接上回，上一篇文章主要介绍了DataStream API一些基本的使用，主要是针对单数据流的场景下，但是在实际的流处理场景中，常常需要对多个数据流进行合并、拆分等操作，以满足复杂的业务需求。Flink 的 DataStream API 提供了一系列强大的多流转换算子，如 union、connect 和 split 等，下面我们来详细了解一下它们的功能和用法。

二、多流转换

2.1 union 算子

union 算子的功能非常直接，就是将多个类型相同的 DataStream 合并成一个新的 DataStream 。它适用于需要将多个来源相同或相似的数据合并到一起进行统一处理的场景。例如，在电商场景中，我们可能有来自不同地区的订单流，希望将它们合并起来进行整体的销售统计分析。​

下面通过一个简单的代码示例来展示 union 算子的使用：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class UnionExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 定义两个数据流
        DataStream stream1 = env.fromElements(1, 2, 3);
        DataStream stream2 = env.fromElements(4, 5, 6);

        // 使用union合并两个数据流
        DataStream unionStream = stream1.union(stream2);

        // 打印合并后的数据流
        unionStream.print();

        // 执行任务
        env.execute("Union Example");
    }
}

 在这个示例中，我们首先创建了两个包含整数的数据流 stream1 和 stream2，然后使用 union 算子将它们合并成一个新的数据流 unionStream 。最后，通过 print 方法将合并后的数据流输出到控制台。合并后的数据特点是，新数据流包含了原始两个数据流中的所有元素，元素的顺序按照它们在原始数据流中的顺序依次排列。

2.2 connect 算子

connect 算子与 union 算子不同，它主要用于连接两个类型可以不同的数据流，并将它们合并成一个 ConnectedStreams 对象。这个对象允许我们在后续处理中分别对两个流的数据进行操作，从而保留流之间的差异。这种特性在需要对不同类型的数据进行关联处理，但又要保持数据类型独立性的场景中非常有用。例如，在一个监控系统中，我们可能有一个数据流表示设备的状态信息（如温度、湿度等数值型数据），另一个数据流表示设备的日志信息（字符串类型），我们可以使用 connect 算子将这两个流连接起来，以便在后续处理中综合分析设备状态和日志。​

以下是使用 connect 算子的代码示例：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.ConnectedStreams;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoMapFunction;

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

        // 定义两个不同类型的数据流
        DataStream stream1 = env.fromElements(1, 2, 3);
        DataStream stream2 = env.fromElements("a", "b", "c");

        // 使用connect连接两个数据流
        ConnectedStreams connectedStreams = stream1.connect(stream2);

        // 对连接后的流进行处理
        DataStream