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Flink基础 Flink中的多流转换 分流 基础合流操作 基于时间的合流操作-双流连接 Flink 中的状态 状态的概念 状态的分类 按键分区状态（Keyed State） 算子状态（Operator State） 广播状态（Broadcast State） 状态持久化和状态后端 分流 侧输出流分流 典型的使用场景如下： 异常数据处理 场景描述：在数据处理过程中，经常会遇到不符合预期格式或包含错误的数据。例如，在一个日志分析系统中，正常的日志数据可能是按照特定的格式（如包含时间戳、日志级别、消息内容等字段）进行记录的。但由于各种原因，如网络故障、软件漏洞等，可能会产生格式错误的日志。 侧输出流的作用：可以将这些异常数据通过侧输出流分流出来，单独进行处理。这样可以保证主流的数据处理逻辑不受异常数据的干扰，同时也能够对异常数据进行针对性的分析，比如记录错误信息、统计错误类型的频率等。在 Flink 中，可以定义一个 OutputTag 来标记异常数据的侧输出流，当遇到不符合正常数据处理规则的日志时，将其发送到这个侧输出流中。 多类型数据分类...

目录 分流 代码示例 使用侧输出流 合流 联合（Union） 连接（Connect） 简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类 目前分流的操作一般是通过侧输出流（side output）来实现，而合流的算子比较丰富，根据不同的需求可以调用 union、connect、join 以及 coGroup 等接口进行连接合并操作 分流 将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，得到完全平等的多个子DataStream 调用.filter()方法进行筛选，将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里 public class SplitStreamByFilter { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1);...

1 Flink的特点 1. 支持Scala和Java API。 2. 支持批流一体。 3. 同时支持高吞吐、低延迟、高性能。 4. 支持事件时间和处理时间语义，基于事件时间语义能够针对无序事件提供精确、一致的结果；基于处理时间语义能够用在具有极低延迟需求中。 5. 支持不同时间语义下的窗口编程。 6. 支持具有Backpressure功能的持续流模型。 7. 提供精确一次（Exactly Once）的状态一致性保障。 8. Flink在JVM内部实现了自己的内存管理。 9. 基于轻量级的分布式快照CheckPoint的容错。 10. 支持SavePoint机制，手工触发，适用于升级。 11. 支持高可用配置（无单点失效），与k8s、Yarn、Apache Mesos紧密集成。 12. 提供常见存储系统的连接器，Kafka、Elasticsearch等。 13. 提供详细、可自由定制的系统及应用指标集合，用于提前定位和响应问题。 14.